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用3行代碼讓Python數(shù)據(jù)處理腳本獲得4倍提速

更新時間:2018-08-03 來源:黑馬程序員人工智能+Python培訓學院 瀏覽量:

Python是一門非常適合處理數(shù)據(jù)和自動化完成重復性工作的編程語言,我們在用數(shù)據(jù)訓練機器學習模型之前,通常都需要對數(shù)據(jù)進行預處理,而Python就非常適合完成這項工作,比如需要重新調(diào)整幾十萬張圖像的尺寸,用Python沒問題!你幾乎總是能找到一款可以輕松完成數(shù)據(jù)處理工作的Python庫。

然而,雖然Python易于學習,使用方便,但它并非運行速度最快的語言。默認情況下,Python程序使用一個CPU以單個進程運行。不過如果你是在最近幾年配置的電腦,通常都是四核處理器,也就是有4個CPU。這就意味著在你苦苦等待Python腳本完成數(shù)據(jù)處理工作時,你的電腦其實有75%甚至更多的計算資源就在那閑著沒事干!

今天我(作者Adam Geitgey——譯者注)就教大家怎樣通過并行運行Python函數(shù),充分利用你的電腦的全部處理能力。得益于Python的 concurrent.futures 模塊,我們只需3行代碼,就能將一個普通數(shù)據(jù)處理腳本變?yōu)槟懿⑿刑幚頂?shù)據(jù)的腳本,提速4倍。

普通Python處理數(shù)據(jù)方法比方說,我們有一個全是圖像數(shù)據(jù)的文件夾,想用Python為每張圖像創(chuàng)建縮略圖。

下面是一個短暫的腳本,用Python的內(nèi)置glob函數(shù)獲取文件夾中所有JPEG圖像的列表,然后用Pillow圖像處理庫為每張圖像保存大小為128像素的縮略圖:

import globimport osfrom PIL import Imagedef make_image_thumbnail(filename):    # 縮略圖會被命名為"<original_filename>_thumbnail.jpg"    base_filename, file_extension = os.path.splitext(filename)    thumbnail_filename = f"{base_filename}_thumbnail{file_extension}"    # 創(chuàng)建和保存縮略圖    image = Image.open(filename)    image.thumbnail(size=(128, 128))    image.save(thumbnail_filename, "JPEG")    return thumbnail_filename# 循環(huán)文件夾中所有JPEG圖像,為每張圖像創(chuàng)建縮略圖for image_file in glob.glob("*.jpg"):    thumbnail_file = make_image_thumbnail(image_file)print(f"A thumbnail for {image_file} was saved as {thumbnail_file}")復制代碼這段腳本沿用了一個簡單的模式,你會在數(shù)據(jù)處理腳本中經(jīng)常見到這種方法:

首先獲得你想處理的文件(或其它數(shù)據(jù))的列表

寫一個輔助函數(shù),能夠處理上述文件的單個數(shù)據(jù)

使用for循環(huán)調(diào)用輔助函數(shù),處理每一個單個數(shù)據(jù),一次一個。

咱們用一個包含1000張JPEG圖像的文件夾測試一下這段腳本,看看運行完要花多長時間:

$ time python3 thumbnails_1.pyA thumbnail for 1430028941_4db9dedd10.jpg was saved as 1430028941_4db9dedd10_thumbnail.jpg[... about 1000 more lines of output ...]real 0m8.956suser 0m7.086ssys 0m0.743s復制代碼運行程序花了8.9秒,但是電腦的真實工作強度怎樣呢?

我們再運行一遍程序,看看程序運行時的活動監(jiān)視器情況:

 

電腦有75%的處理資源處于閑置狀態(tài)!這是什么情況?

這個問題的原因就是我的電腦有4個CPU,但Python只使用了一個。所以程序只是卯足了勁用其中一個CPU,另外3個卻無所事事。因此我需要一種方法能將工作量分成4個我能并行處理的單獨部分。幸運的是,Python中有個方法很容易能讓我們做到!

試試創(chuàng)建多進程下面是一種可以讓我們并行處理數(shù)據(jù)的方法:

1.將JPEG文件劃分為4小塊。

2.運行Python解釋器的4個單獨實例。

3.讓每個Python實例處理這4塊數(shù)據(jù)中的一塊。

4.將這4部分的處理結(jié)果合并,獲得結(jié)果的最終列表。

4個Python拷貝程序在4個單獨的CPU上運行,處理的工作量應該能比一個CPU大約高出4倍,對吧?

最妙的是,Python已經(jīng)替我們做完了最麻煩的那部分工作。我們只需告訴它想運行哪個函數(shù)以及使用多少實例就行了,剩下的工作它會完成。整個過程我們只需要改動3行代碼。

首先,我們需要導入concurrent.futures庫,這個庫就內(nèi)置在Python中:

import concurrent.futures復制代碼接著,我們需要告訴Python啟動4個額外的Python實例。我們通過讓Python創(chuàng)建一個Process Pool來完成這一步:

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:復制代碼默認情況下,它會為你電腦上的每個CPU創(chuàng)建一個Python進程,所以如果你有4個CPU,就會啟動4個Python進程。

最后一步是讓創(chuàng)建的Process Pool用這4個進程在數(shù)據(jù)列表上執(zhí)行我們的輔助函數(shù)。完成這一步,我們要將已有的for循環(huán):

for image_file in glob.glob("*.jpg"):thumbnail_file = make_image_thumbnail(image_file)復制代碼替換為新的調(diào)用executor.map():

image_files = glob.glob("*.jpg")for image_file, thumbnail_file in zip(image_files, executor.map(make_image_thumbnail, image_files)):復制代碼該executor.map()函數(shù)調(diào)用時需要輸入輔助函數(shù)和待處理的數(shù)據(jù)列表。這個函數(shù)能幫我完成所有麻煩的工作,包括將列表分為多個子列表、將子列表發(fā)送到每個子進程、運行子進程以及合并結(jié)果等。干得漂亮!

這也能為我們返回每個函數(shù)調(diào)用的結(jié)果。Executor.map()函數(shù)會按照和輸入數(shù)據(jù)相同的順序返回結(jié)果。所以我用了Python的zip()函數(shù)作為捷徑,一步獲取原始文件名和每一步中的匹配結(jié)果。

這里是經(jīng)過這三步改動后的程序代碼:

import globimport osfrom PIL import Imageimport concurrent.futuresdef make_image_thumbnail(filename):    # 縮略圖會被命名為 "<original_filename>_thumbnail.jpg"    base_filename, file_extension = os.path.splitext(filename)    thumbnail_filename = f"{base_filename}_thumbnail{file_extension}"    # 創(chuàng)建和保存縮略圖    image = Image.open(filename)    image.thumbnail(size=(128, 128))    image.save(thumbnail_filename, "JPEG")    return thumbnail_filename# 創(chuàng)建Process Pool,默認為電腦的每個CPU創(chuàng)建一個with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:    # 獲取需要處理的文件列表    image_files = glob.glob("*.jpg")    # 處理文件列表,但通過Process Pool劃分工作,使用全部CPU!    for image_file, thumbnail_file in zip(image_files, executor.map(make_image_thumbnail, image_files)):        print(f"A thumbnail for {image_file} was saved as {thumbnail_file}")復制代碼我們來運行一下這段腳本,看看它是否以更快的速度完成數(shù)據(jù)處理:

$ time python3 thumbnails_2.pyA thumbnail for 1430028941_4db9dedd10.jpg was saved as 1430028941_4db9dedd10_thumbnail.jpg[... about 1000 more lines of output ...]real 0m2.274suser 0m8.959ssys 0m0.951s復制代碼腳本在2.2秒就處理完了數(shù)據(jù)!比原來的版本提速4倍!之所以能更快的處理數(shù)據(jù),是因為我們使用了4個CPU而不是1個。

但是如果你仔細看看,會發(fā)現(xiàn)“用戶”時間幾乎為9秒。那為何程序處理時間為2.2秒,但不知怎么搞得運行時間還是9秒?這似乎不太可能啊?

這是因為“用戶”時間是所有CPU時間的總和,我們最終完成工作的CPU時間總和一樣,都是9秒,但我們使用4個CPU完成的,實際處理數(shù)據(jù)時間只有2.2秒!

注意:啟用更多Python進程以及給子進程分配數(shù)據(jù)都會占用時間,因此靠這個方法并不能保證總是能大幅提高速度。如果你要處理非常大的數(shù)據(jù)集,這里有篇設置將數(shù)據(jù)集切分成多少小塊的文章,可以讀讀,會對你幫助甚大.

這種方法總能幫我的數(shù)據(jù)處理腳本提速嗎?如果你有一列數(shù)據(jù),并且每個數(shù)據(jù)都能單獨處理時,使用我們這里所說的Process Pools是一個提速的好方法。下面是一些適合使用并行處理的例子:

從一系列單獨的網(wǎng)頁服務器日志里抓取統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

從一堆XML,CSV和JSON文件中解析數(shù)據(jù)。

對大量圖片數(shù)據(jù)做預處理,建立機器學習數(shù)據(jù)集。

但也要記住,Process Pools并不是萬能的。使用Process Pool需要在獨立的Python處理進程之間來回傳遞數(shù)據(jù)。如果你要處理的數(shù)據(jù)不能在處理過程中被有效地傳遞,這種方法就行不通了。簡而言之,你處理的數(shù)據(jù)必須是Python知道怎么應對的類型。

同時,也無法按照一個預想的順序處理數(shù)據(jù)。如果你需要前一步的處理結(jié)果來進行下一步,這種方法也行不通。

那GIL的問題呢?你可能知道Python有個叫全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock)的東西,即GIL。這意味著即使你的程序是多線程的,每個線程也只能執(zhí)行一個Python指令。GIL確保任何時候都只有一個Python線程執(zhí)行。換句話說,多線程的Python代碼并不能真正地并行運行,從而無法充分利用多核CPU。

但是Process Pool能解決這個問題!因為我們是運行單獨的Python實例,每個實例都有自己的GIL。這樣我們獲得是真正能并行處理的Python代碼!

不要害怕并行處理!有了concurrent.futures庫,Python就能讓你簡簡單單地修改一下腳本后,立刻讓你電腦上所有CPU投入到工作中。不要害怕嘗試這種方法,一旦你掌握了,它就跟一個for循環(huán)一樣簡單,卻能讓你的數(shù)據(jù)處理腳本快到飛起。


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作者:黑馬程序員人工智能+Python培訓學院

首發(fā):http://python.itheima.com/

 

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