多进程处理CPU密集型任务
CPU密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。一个线程执行CPU密集型任务的时候，CPU处于忙碌状态，运行1000个字节码之后GIL会被释放给其他线程，加上切换线程的时间有可能会比串行代码更慢。在Python多任务处理(多线程篇)，我们试图用多线程执行CPU密集型任务，然而并没有性能上的提升。现在我们试一下用多进程来处理CPU密集型任务。
1. 建立进程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from time import sleep, time
import os
print("CPU核数为%s个!" % os.cpu_count())
CPU核数为8个!
# Worker数量
N = 8
# 建立进程池
pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=N)
2. 定义一个CPU密集型函数
该函数会对[1, x]之间的整数进行求和。
def cpu_bound_func(x):
tot = 0
a = 1
while a <= x:
tot += x
a += 1
print("Finish sum from 1 to %d!" % x)
return tot
3. 使用串行的方式处理
遍历一个列表的所有元素，执行func函数。
def process_array(arr):
for x in arr:
cpu_bound_func(x)
4. 使用多进程处理
通过线程池的map方法，可以将同一个函数作用在列表中的所有元素上。
def fast_process_array(arr):
for x in pool.map(cpu_bound_func, arr):
pass
5. 计算函数运行时间
- 串行版本的运行时间5.7秒
- 多进程版本的运行时间1.6秒
def time_it(fn, *args):
start = time()
fn(*args)
print("%s版本的运行时间为 %.5f 秒!" % (fn.__name__, time() - start))
time_it(process_array, [10**7 for _ in range(8)])
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
process_array版本的运行时间为 5.74394 秒!
time_it(fast_process_array, [10**7 for _ in range(8)])
fast_process_array版本的运行时间为 1.62266 秒!
作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。
Github: github.com/tushushu
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