Python中运行并行任务技巧

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1447
收藏 0 赞 0 分享

示例

标准线程多进程,生产者/消费者示例:
Worker越多,问题越大

复制代码 代码如下:

# -*- coding: utf8 -*-

import os
import time
import Queue
import threading
from PIL import Image

def create_thumbnail(filename, size=(128, 128)):
    try:
        fp, fmt = filename.rsplit('.', 1)
        im = Image.open(filename)
        im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
        im.save((fp + '_'+'x'.join(str(i) for i in size) + '.'+fmt), im.format)
        return '%s thumbnail success!' % filename
    except Exception:
        return '%s thumbnail failed!' % filename


def get_image_paths(folder):
    return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if 'png' in f]


class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self._queue = queue

    def run(self):
        while True:
            content = self._queue.get()
            if isinstance(content, str) and content == 'quit':
                break
            respone = create_thumbnail(content)
        print 'Bye bye!'


def Producer():
    filenames = get_image_paths('images')
    queue = Queue.Queue()
    worker_threads = build_worker_pool(queue, 4)
    start_time = time.time()

    for filename in filenames:
        queue.put(filename)
    for worker in worker_threads:
        queue.put('quit')
    for worker in worker_threads:
        worker.join()

    print time.time() - start_time


def build_worker_pool(queue, size):
    workers = []
    for _ in range(size):
        worker = Consumer(queue)
        worker.start()
        workers.append(worker)
    return workers


if __name__ == '__main__':
    Producer()

map

Map能够处理集合按顺序遍历,最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。

复制代码 代码如下:

# -*- coding: utf8 -*-

import os
import time
from multiprocessing import Pool
from PIL import Image

def create_thumbnail(filename, size=(128, 128)):
    try:
        fp, fmt = filename.rsplit('.', 1)
        im = Image.open(filename)
        im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
        im.save((fp + '_'+'x'.join(str(i) for i in size) + '.'+fmt), im.format)
        return '%s thumbnail success!' % filename
    except Exception:
        return '%s thumbnail failed!' % filename


def get_image_paths(folder):
    return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if 'png' in f]


def main():
    filenames = get_image_paths('images')
    start_time = time.time()
   
    pool = Pool(4)
    pool.map(create_thumbnail, filenames)
    pool.close()
    pool.join()

    print time.time() - start_time


if __name__ == '__main__':
    main()

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多