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Python中多線程和多處理的初學(xué)者指南

使用Python分析數(shù)據(jù)，如果使用了正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，有時可以大量提高程序的速度。實現(xiàn)此目的的一種方法是使用Muiltithreading(多線程)或Multiprocessing(多重處理)。

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在這篇文章中，我們不會詳細討論多線程或多處理的內(nèi)部原理。相反，我們舉一個例子，編寫一個小的Python腳本從Unsplash下載圖像。我們將從一次下載一個圖像的版本開始。接下來，我們使用線程來提高執(zhí)行速度。

多線程

簡單地說，線程允許您并行地運行程序?；ㄙM大量時間等待外部事件的任務(wù)通常適合線程化。它們也稱為I/O Bound任務(wù)例如從文件中讀寫，網(wǎng)絡(luò)操作或使用API在線下載。讓我們來看一個示例，它展示了使用線程的好處。

1. 沒有線程

在本例中，我們希望通過順序運行程序來查看從Unsplash API下載15張圖像需要多長時間：

 
 
    
  
  
  1. import requests
    2. 
  
  
  2. import time
    3. 
  
  
  3. img_urls = [
    4. 
  
  
  4.     'https://images.unsplash.com/photo-1516117172878-fd2c41f4a759',
    5. 
  
  
  5.     'https://images.unsplash.com/photo-1532009324734-20a7a5813719',
    6. 
  
  
  6.     'https://images.unsplash.com/photo-1524429656589-6633a470097c',
    7. 
  
  
  7.     'https://images.unsplash.com/photo-1530224264768-7ff8c1789d79',
    8. 
  
  
  8.     'https://images.unsplash.com/photo-1564135624576-c5c88640f235',
    9. 
  
  
  9.     'https://images.unsplash.com/photo-1541698444083-023c97d3f4b6',
    10. 
  
  
  10.     'https://images.unsplash.com/photo-1522364723953-452d3431c267',
    11. 
  
  
  11.     'https://images.unsplash.com/photo-1513938709626-033611b8cc03',
    12. 
  
  
  12.     'https://images.unsplash.com/photo-1507143550189-fed454f93097',
    13. 
  
  
  13.     'https://images.unsplash.com/photo-1493976040374-85c8e12f0c0e',
    14. 
  
  
  14.     'https://images.unsplash.com/photo-1504198453319-5ce911bafcde',
    15. 
  
  
  15.     'https://images.unsplash.com/photo-1530122037265-a5f1f91d3b99',
    16. 
  
  
  16.     'https://images.unsplash.com/photo-1516972810927-80185027ca84',
    17. 
  
  
  17.     'https://images.unsplash.com/photo-1550439062-609e1531270e',
    18. 
  
  
  18.     'https://images.unsplash.com/photo-1549692520-acc6669e2f0c'
    19. 
  
  
  19. ]
    20. 
  
  
  20. 
  
  
  21. start = time.perf_counter() #start timer
    22. 
  
  
  22. for img_url in img_urls:
    23. 
  
  
  23.     img_name = img_url.split('/')[3] #get image name from url
    24. 
  
  
  24.     img_bytes = requests.get(img_url).content
    25. 
  
  
  25. with open(img_name, 'wb') as img_file:
    26. 
  
  
  26.      img_file.write(img_bytes) #save image to disk 
    27. 
  
  
  27. 
  
  
  28. finish = time.perf_counter() #end timer
    29. 
  
  
  29. print(f"Finished in {round(finish-start,2)} seconds") 
    30. 
  
  
  30. 
  
  
  31. #results
    32. 
  
  
  32. Finished in 23.101926751 seconds
    33.

一共用時?23秒。

2. 多線程

讓我們看看Pyhton中的線程模塊如何顯著地改進我們的程序執(zhí)行：

 
 
    
  
  
  1. import time
    2. 
  
  
  2. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    3. 
  
  
  3. 
  
  
  4. def download_images(url):
    5. 
  
  
  5.     img_name = img_url.split('/')[3]
    6. 
  
  
  6.     img_bytes = requests.get(img_url).content
    7. 
  
  
  7.     with open(img_name, 'wb') as img_file:
    8. 
  
  
  8.          img_file.write(img_bytes)
    9. 
  
  
  9.          print(f"{img_name} was downloaded")
    10. 
  
  
  10. 
  
  
  11. start = time.perf_counter() #start timer
    12. 
  
  
  12. with ThreadPoolExecutor() as executor:
    13. 
  
  
  13.     results = executor.map(download_images,img_urls) #this is Similar to map(func, *iterables)
    14. 
  
  
  14. finish = time.perf_counter() #end timer
    15. 
  
  
  15. print(f"Finished in {round(finish-start,2)} seconds")
    16. 
  
  
  16. 
  
  
  17. #results 
    18. 
  
  
  18. Finished in 5.544147536 seconds
    19.

我們可以看到，與不使用線程代碼相比，使用線程代碼可以顯著提高速度。從23秒到5秒。

對于本例，請注意在創(chuàng)建線程時存在開銷，因此將線程用于多個API調(diào)用是有意義的，而不僅僅是單個調(diào)用。

此外，對于密集的計算，如數(shù)據(jù)處理，圖像處理多處理比線程執(zhí)行得更好。


網(wǎng)站名稱：Python中多線程和多處理的初學(xué)者指南
網(wǎng)址分享：http://www.dlmjj.cn/article/dpcchhs.html