Python中运行并行任务技巧

Python中运行并行任务技巧攻略

在Python中，我们常常需要处理大量的并行任务，例如多个API请求或者多个数据处理等等。本文将讲述Python中运行并行任务的技巧，以及如何使用Python中的各种工具实现并行任务。

多线程与多进程

在Python中，我们可以使用多线程和多进程来实现并行任务。多线程与多进程的区别在于，多线程是在同一进程内创建多个线程以同时执行任务，而多进程是在不同的进程内创建多个进程以同时执行任务。多线程的优势在于在同一进程内共享数据和内存，操作简单，但是不利于多核CPU的利用；而多进程的优势在于任务的并行执行有利于多核CPU的利用，但是多进程间需要使用IPC（Interprocess Communication）机制来共享数据。

Python中的多线程

Python中的多线程API通常有三个：thread模块、threading模块和concurrent.futures模块。其中，thread和threading模块是早期的API，使用起来稍微有些复杂，而concurrent.futures模块是Python3中新添加的API，使用起来更加方便。

1. threading模块

下面是一个使用threading模块的多线程示例：

import threading
import time

def print_time():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

t = threading.Thread(target=print_time)
t.start()
t.join()
print("任务已完成")

在这个示例中，我们定义了一个函数print_time，用来打印当前时间，然后创建了一个线程t，并将线程的target参数设置为函数print_time。当我们调用线程的start方法时，线程会开始执行print_time函数。在主线程中，我们使用t.join()语句来等待线程执行完毕，然后再输出“任务已完成”。

2. concurrent.futures模块

下面是一个使用concurrent.futures模块的多线程示例：

import concurrent.futures
import time

def print_time():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(print_time)
print("任务已完成")

在这个示例中，我们同样定义了一个函数print_time，然后使用ThreadPoolExecutor类创建一个线程池executor，将函数print_time提交给Executor，并通过submit方法获取future对象。在主线程中，我们直接输出“任务已完成”。

Python中的多进程

Python中的多进程API包含两个主要的模块：multiprocessing模块和os模块。其中，multiprocessing模块是Python内建的多进程模块，而os模块提供了一些调用系统级进程和线程的函数，使用起来比multiprocessing模块稍微繁琐一些。

1. multiprocessing模块

下面是一个使用multiprocessing模块的多进程示例：

import multiprocessing
import time

def print_time():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=print_time)
    p.start()
    p.join()
    print("任务已完成")

在这个示例中，我们同样定义了一个函数print_time，然后创建了一个进程p，并将进程的target参数设置为函数print_time。当我们调用进程的start方法时，进程会开始执行print_time函数。在主进程中，我们使用p.join()语句来等待进程执行完毕，然后再输出“任务已完成”。

2. os模块

下面是一个使用os模块的多进程示例：

import os
import time

def print_time():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

pid = os.fork()
if pid == 0:
    print_time()
else:
    os.wait()
    print("任务已完成")

在这个示例中，我们先定义了一个函数print_time，然后使用os模块的os.fork()方法创建了一个子进程，并将子进程的pid消息传递给主进程。在子进程中，我们直接调用print_time方法打印当前时间，在主进程中，我们使用os.wait()语句等待子进程执行完毕，然后再输出“任务已完成”。

并行任务的实现工具

除了使用多线程和多进程外，Python中还有一些第三方库可以用来实现并行任务，例如Gevent、Greenlet、Asyncio等。下面我们将讲述这些工具的使用方法和注意事项。

1. Gevent

Gevent是一个使用操作系统提供的非阻塞IO模型（非阻塞socket）的Python网络库，它基于Python协程实现高并发请求处理。下面是一个使用Gevent实现的示例：

import gevent
import time

def print_time():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

jobs = [gevent.spawn(print_time) for _ in range(5)]
gevent.joinall(jobs)
print("任务已完成")

在这个示例中，我们使用gevent.spawn方法创建了5个协程，并将它们放在一个列表中。然后调用gevent.joinall方法等待所有协程执行完毕，再输出“任务已完成”。

2. Greenlet

Greenlet是一个基于协程的并行计算库，它通过以非抢占式方式切换协程来实现并发。下面是一个使用Greenlet实现的示例：

import greenlet
import time

def print_time():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
    gr2.switch()

def print_message():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("Hello World!")
    gr1.switch()

gr1 = greenlet.greenlet(print_time)
gr2 = greenlet.greenlet(print_message)
gr1.switch()

在这个示例中，我们定义了两个函数print_time和print_message，分别用来打印当前时间和“Hello World!”。然后创建了两个greenlet实例，并将它们分别赋值给gr1和gr2。在主程序中，我们首先启动gr1执行print_time，然后在print_time函数执行完毕后切换到gr2执行print_message，之后再切换回gr1。

3. Asyncio

Asyncio是Python内置的异步IO框架，它使用async/await关键字定义协程。下面是一个使用Asyncio实现的示例：

import asyncio
import time

async def print_time():
    for i in range(5):
        await asyncio.sleep(1)
        print("当前时间为：", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [loop.create_task(print_time()) for _ in range(5)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print("任务已完成")

在这个示例中，我们使用async关键字定义了一个协程print_time。然后使用asyncio.get_event_loop方法获取事件循环实例，创建5个任务，将它们放在一个列表中，并将任务列表交给asyncio.wait方法来等待所有协程执行完毕。之后再输出“任务已完成”。

总结

在本文中，我们讲述了Python中运行并行任务的技巧，并给出了多线程、多进程、Gevent、Greenlet、Asyncio等多种工具的示例。这些工具具有各自的优点和适用范围，要根据具体的场景选择适合的工具来处理并行任务。