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python - 在 Python 中处理大文件的最快方法

coder 2023-08-16 原文

我们需要处理的各个目录中有大约 500GB 的图像。每张图片的大小约为 4MB，我们有一个 python 脚本来一次处理每张图片(它读取元数据并将其存储在数据库中)。每个目录可能需要 1-4 小时来处理，具体取决于大小。

在 GNU/Linux 操作系统上，我们有一个 2.2Ghz 四核处理器和 16GB RAM 供我们使用。当前脚本仅使用一个处理器。利用其他内核和 RAM 来更快地处理图像的最佳方法是什么？启动多个 Python 进程来运行脚本是否会利用其他内核？

另一种选择是使用 Gearman 或 Beanstalk 之类的工具将工作外包给其他机器。我查看了多处理库，但不确定如何使用它。

最佳答案

Will starting multiple Python processes to run the script take advantage of the other cores?

是的，如果任务受 CPU 限制，它会。这可能是最简单的选择。但是，不要为每个文件或每个目录生成一个进程；考虑使用诸如 parallel(1) 之类的工具并让它为每个核心生成两个进程。

Another option is to use something like Gearman or Beanstalk to farm out the work to other machines.

这可能行得通。另外，看看 Python binding for ZeroMQ ，它使分布式处理变得非常容易。

I've taken a look at the multiprocessing library but not sure how I can utilize it.

定义一个函数，比如 process，它读取单个目录中的图像，连接到数据库并存储元数据。让它返回一个指示成功或失败的 bool 值。让 directories 成为要处理的目录列表。然后

import multiprocessing
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
success = all(pool.imap_unordered(process, directories))

将并行处理所有目录。如果需要，您还可以在文件级别进行并行处理；这需要更多的修补。

请注意，这将在第一次失败时停止；让它具有容错性需要更多的工作。

关于python - 在 Python 中处理大文件的最快方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10012968/

大文最快sectionblockquotecodepythonoptimizationparallel-processing

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