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Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题!

你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。

然而

虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。

默认情况下，Python程序使用一个CPU以单个进程运行。

不过如果你是在最近几年配置的电脑，通常都是四核处理器，也就是有4个CPU。

这就意味着在你苦苦等待Python脚本完成数据处理工作时

你的电脑其实有75%甚至更多的计算资源就在那闲着没事干!

今天就教大家怎样通过并行运行Python函数，充分利用你的电脑的全部处理能力。

得益于Python的 concurrent.futures 模块，

我们只需3行代码

就能将一个普通数据处理脚本变为能并行处理数据的脚本，提速4倍。

普通Python处理数据方法

比方说：

我们有一个全是图像数据的文件夹，想用Python为每张图像创建缩略图。

下面是一个短暂的脚本：

用Python的内置glob函数获取文件夹中所有JPEG图像的列表，

然后用Pillow图像处理库为每张图像保存大小为128像素的缩略图：

这段脚本沿用了一个简单的模式

你会在数据处理脚本中经常见到这种方法：

首先获得你想处理的文件(或其它数据)的列表
写一个辅助函数，能够处理上述文件的单个数据
使用for循环调用辅助函数，处理每一个单个数据，一次一个。

咱们用一个包含1000张JPEG图像的文件夹测试一下这段脚本，

看看运行完要花多长时间：

运行程序花了8.9秒，但是电脑的真实工作强度怎样呢?

我们再运行一遍程序

看看程序运行时的活动监视器情况：

电脑有75%的处理资源处于闲置状态!这是什么情况?

这个问题的原因就是我的电脑有4个CPU，但Python只使用了一个。

所以程序只是卯足了劲用其中一个CPU，另外3个却无所事事。

因此我需要一种方法能将工作量分成4个我能并行处理的单独部分。

幸运的是，Python中有个方法很容易能让我们做到!

试试创建多进程

下面是一种可以让我们并行处理数据的方法：

将JPEG文件划分为4小块。运行Python解释器的4个单独实例。
让每个Python实例处理这4块数据中的一块。
将这4部分的处理结果合并，获得结果的最终列表。

4个Python拷贝程序在4个单独的CPU上运行，

处理的工作量应该能比一个CPU大约高出4倍，

对吧?

最妙的是，Python已经替我们做完了最麻烦的那部分工作。

我们只需告诉它想运行哪个函数以及使用多少实例就行了，剩下的工作它会完成。

整个过程我们只需要改动3行代码。

首先

我们需要导入concurrent.futures库

这个库就内置在Python中：

接着，我们需要告诉Python启动4个额外的Python实例。

我们通过让Python创建一个Process Pool来完成这一步：

默认情况下：

它会为你电脑上的每个CPU创建一个Python进程，

所以如果你有4个CPU，就会启动4个Python进程。

最后一步：

让创建的Process Pool用这4个进程在数据列表上执行我们的辅助函数。

完成这一步，我们要将已有的for循环：

替换为新的调用executor.map():

该executor.map()函数调用时需要输入辅助函数和待处理的数据列表。

这个函数能帮我完成所有麻烦的工作

包括将列表分为多个子列表、将子列表发送到每个子进程、运行子进程以及合并结果等。

干得漂亮!

这也能为我们返回每个函数调用的结果。

Executor.map()函数会按照和输入数据相同的顺序返回结果。

所以我用了Python的zip()函数作为捷径，一步获取原始文件名和每一步中的匹配结果。

这里是经过这三步改动后的程序代码：

我们来运行一下这段脚本

看看它是否以更快的速度完成数据处理：

脚本在2.2秒就处理完了数据!比原来的版本提速4倍!

之所以能更快的处理数据

是因为我们使用了4个CPU而不是1个。

但是

如果你仔细看看，会发现“用户”时间几乎为9秒。

那为何程序处理时间为2.2秒，但不知怎么搞得运行时间还是9秒?

这似乎不太可能啊?

这是

因为“用户”时间是所有CPU时间的总和，

我们最终完成工作的CPU时间总和一样，都是9秒，

但我们使用4个CPU完成的，实际处理数据时间只有2.2秒!

注意：

启用更多Python进程以及给子进程分配数据都会占用时间，因此靠这个方法并不能保证总是能大幅提高速度。

这种方法总能帮我的数据处理脚本提速吗?

如果你有一列数据

并且每个数据都能单独处理时，使用我们这里所说的Process Pools是一个提速的好方法。

下面是一些适合使用并行处理的例子：

从一系列单独的网页服务器日志里抓取统计数据。
从一堆XML，CSV和JSON文件中解析数据。
对大量图片数据做预处理，建立机器学习数据集。

但也要记住，Process Pools并不是万能的。

使用Process Pool需要在独立的Python处理进程之间来回传递数据。

如果你要处理的数据不能在处理过程中被有效地传递，这种方法就行不通了。

简而言之，你处理的数据必须是Python知道怎么应对的类型。

同时

也无法按照一个预想的顺序处理数据。

如果你需要前一步的处理结果来进行下一步，这种方法也行不通。

那GIL的问题呢?

你可能知道Python有个叫全局解释器锁(Global Interpreter Lock)的东西，即GIL。

这意味着即使你的程序是多线程的，每个线程也只能执行一个Python指令。

GIL确保任何时候都只有一个Python线程执行。

换句话说：

多线程的Python代码并不能真正地并行运行，从而无法充分利用多核CPU。

但是Process Pool能解决这个问题!

因为我们是运行单独的Python实例，每个实例都有自己的GIL。

这样我们获得是真正能并行处理的Python代码!

不要害怕并行处理!

有了concurrent.futures库

Python就能让你简简单单地修改一下脚本后，立刻让你电脑上所有CPU投入到工作中。

不要害怕尝试这种方法，一旦你掌握了

它就跟一个for循环一样简单

却能让你的数据处理脚本快到飞起。