Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

本文主要是介绍Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算》Python提供了多种并行处理的方式,其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecu...

简介

在现代计算中，并行处理是提高程序性能的重要手段。python提供了多种并行处理的方式，其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecutor是一个非常强大且易于使用的工具。本文将通过一个实际示例，展示如何使用ProcessPoolExecutor进行并行处理，并详细解释代码的工作原理。

完整代码示例

import time
import multiprocessing
from concurrent.futures javascriptimport ProcessPoolExecutor, as_completed
from typing import List
def process_numbers(chunk: List[int], factor: int) -> str:
    """
    处理数字的函数，通过将它们乘以因子来模拟处理。
    这个函数接受一个数字列表和一个因子，计算列表中每个数字乘以因子的和，
    并返回结果字符串。
    """
    result = sum(x * factor for x in chunk)
    time.sleep(0.1)  # 使用睡眠模拟工作
    return f"处理的块和: {result}"
def main(numbers: List[int] = None, num_chunks: int = 10, factor: int = 2):
    """
    演示并行处理的主函数。
    这个函数负责设置日志记录、生成数字列表、确定最佳工作进程数量、
    将数字分成块，并使用ProcessPoolExecutor进行并行处理。
    """
    import logging
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    _log = logging.getLogger(__name__)
    # 如果没有提供数字，则生成示例列表
    if numbers is None:
        numbers = list(range(1, 101))  # 生成1到100的数字
    total_numbers = len(numbers)
    _log.info(f"开始并行处理 {total_numbers} 个数字")
    cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
    _log.info(f"检测到 {cpu_count} 个CPU核心")
    # 确定最佳工作进程数量
    optimal_workers = min(cpu_count, num_chunks)
    _log.info(f"使用 {optimal_workers} 个工作进程")
    # 计算块大小
    chunk_size = max(1, total_numbers // optimal_workers)
    _log.info(f"每个块包含 {chunk_size} 个数字")
    # 将数字分成块
    chunks = [numbers[i:i + chunk_size] for i in range(0, totapythonl_numbers, chunk_size)]
    _log.info(f"总共生成了 {len(chunks)} 个块")
    start_time = time.time()
    processed_count = 0
    # 使用ProcessPoolExecutor进行并行处理
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=optimal_workers) as executor:
        _log.info("启动ProcessPoolExecutor")
        # 提交所有任务
        futures = [executor.submit(process_numbers, chunk, factor) for chunk in chunks]
        _log.info(f"提交了 {len(futures)} 个任务")
        # 等待完成并收集结果
        for future in as_completed(futures):
            try:
                result = future.result()
                processed_count += 1
                _log.info(f"{'#'*50}\n{result} ({processed_count}/{len(chunks)} 总计)\n{'#'*50}")
            except Exception as e:
                _log.error(f"处理块时出错: {str(e)}")
                raise
    elapsed_time = time.time() - start_time
    _log.info(f"并行处理完成，耗时 {elapsed_time:.2f} 秒。")
if __name__ == "__main__":
    # 使用数字列表的示例
    main()

代码解释

1. 导入必要的模块

import time
import multiprocessing
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed
from typing import List

这些模块提供了我们需要的并行处理功能和类型提示。

2. 定义php处理函数

def process_numbers(chunk: List[int], factor: int) -> str:
    """
    处理数字的函数，通过将它们乘以因子来模拟处理。
    这个函数接受一个数字列表和一个因子，计算列表中每个数字乘以因子的和，
    并返回结果字符串。
    """
    result = sum(x * factor for x in chunk)
    time.sleep(0.1)  # 使用睡眠模拟工作
    return f"处理的块和: {result}"

这个函数模拟了对数字列表的处理，通过将每个数字乘以一个因子并求和。time.sleep(0.1)用于模拟实际工作。

3. 主函数

def main(numbers: List[int] = None, num_chunks: int = 10, factor: int = 2):
    """
    演示并行处理的主函数。
    这个函数负责设置日志记录、生成数字列表、确定最佳工作进程数量、
    将数字分成块，并使用ProcessPoolExecutor进行并行处理。
    """
    import logging
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    _log = logging.getLogger(__name__)

主函数负责设置日志记录、生成数字列表、确定最佳工作进程数量、将数字分成块，并使用ProcessPoolExecutor进行并行处理。

4. 生成数字列表

    # 如果没有提供数字，则生成示例列表
    if numbers is None:
        numbers = list(range(1, 101))  # 生成1到100的数字

如果没有提供数字列表，则生成1到100的数字列表。

5. 确定最佳工作进程数量

    cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
    _log.info(f"检测到 {cpu_count} 个CPU核心")
    # 确定最佳工作进程数量
    optimal_workers = min(cpu_count, num_chunks)
    _log.info(f"使用 {optimal_workers} 个工作进程")

根据CPU核心数和用户指定的块数，确定最佳工作进程数量。

6. 将数字分成块

    # 计算块大小
    androidchunk_size = max(1, total_numbers // optimal_workers)
    _log.info(f"每个块包含 {chunk_size} 个数字")
    # 将数字分成块
    chunks = [numbers[i:i + chunk_size] for i in range(0, total_numbers, chunk_size)]
    _log.info(f"总共生成了 {len(chunks)} 个块")

将数字列表分成多个块，每个块的大小根据总数和工作进程数量计算。

7. 并行处理

    start_time = time.time()
    processed_count = 0
    # 使用ProcessPoolExecutor进行并行处理
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=optimal_workers) as executor:
        _log.info("启动ProcessPoolExecutor")
        # 提交所有任务
        futures = [executor.submit(process_numbers, chunk, factor) for chunk in chunks]
        _log.info(f"提交了 {len(futures)} 个任务")
        # 等待完成并收集结果
        for future in as_completed(futures):
            try:
                result = future.result()
                processed_count += 1
                _log.info(f"{'#'*50}\n{result} ({processed_count}/{len(chunks)} 总计)\n{'#'*50}")
            except Exception as e:
                _log.error(f"处理块时出错: {str(e)}")
                raise

使用ProcessPoolExecutor进行并行处理，提交所有任务并等待完成。

8. 计算耗时

    elapsed_time = time.time() - start_time
    _log.info(f"并行处理完成，耗时 {elapsed_time:.2f} 秒。")

计算并行处理的总耗时并输出。

并行处理的基本概念和优势

并行处理是指同时执行多个任务，以提高程序的执行效率。Python的concurrent.futures模块提供了一个高级接口，用于并行执行任务。ProcessPoolExecutor是其中一个重要的类，它使用多进程来并行执行任务。

并行处理的优势包括：

提高程序的执行效率
充分利用多核CPU的计算能力
简化多线程或多进程编程的复杂性

如何运行和测试这个示例

将上述代码保存为parallhttp://www.chinasem.cnel_processing_example.py文件。
确保你的Python环境中安装了必要的模块（本示例不需要额外安装模块）。
在终端或命令行中运行以下命令：

python parallel_processing_example.py

你将看到程序的执行过程和并行处理的结果。

总结

通过这个示例，我们展示了如何使用Python的ProcessPoolExecutor进行并行处理。并行处理是提高程序性能的重要手段，特别是在处理大量数据或计算密集型任务时。希望这个示例能帮助你更好地理解并行处理的概念和实现。

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