Question

我正在尝试使用并发期货来掌握多线程/多处理。

我尝试使用以下几组代码。我知道我将始终遇到磁盘IO问题，但我希望尽可能最大限度地提高我的内存和CPU使用率。

大规模处理最常用/最佳方法是什么方法？

如何使用并行期货处理大型数据集？

是否有比下面更优选的方法？

方法1：

for folders in os.path.isdir(path):
    p = multiprocessing.Process(pool.apply_async(process_largeFiles(folders)))
    jobs.append(p)
    p.start()

方法2：

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor:
    for folders in os.path.isdir(path):
        executor.submit(process_largeFiles(folders), 100)

方法3：

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    for folders in os.path.isdir(path):
        executor.submit(process_largeFiles(folders), 10)

我应该尝试一起使用进程池和线程池吗？

方法（思考）：

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=10) as process:
     with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as thread:
          for folders in os.path.isdir(path):
              process.submit(thread.submit(process_largeFiles(folders), 100),10)

在最广泛的用例中，最有效的方法是什么才能最大化我的ram和cpu？

我知道启动进程需要花费一些时间，但是我的文件大小会被处理掉吗？

Answer 1

使用TreadPoolExecutor打开并读取文件，然后使用ProcessPoolExecutor处理数据。

import concurrent.futures
from collections import deque

TPExecutor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
PPExecutor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
def get_file(path):
    with open(path) as f:
        data = f.read()
    return data

def process_large_file(s):
    return sum(ord(c) for c in s)

files = [filename1, filename2, filename3, filename4, filename5,
         filename6, filename7, filename8, filename9, filename0]

results = []
completed_futures = collections.deque()

def callback(future, completed=completed_futures):
    completed.append(future)

with TPExecutor(max_workers = 4) as thread_pool_executor:
    data_futures = [thread_pool_executor.submit(get_file, path) for path in files]
with PPExecutor() as process_pool_executor:
    for data_future in concurrent.futures.as_completed(data_futures):
        future = process_pool_executor.submit(process_large_file, data_future.result())
        future.add_done_callback(callback)
        # collect any that have finished
        while completed_futures:
            results.append(completed_futures.pop().result())

使用了完成回调，因此不必等待完成的期货交易。我不知道这如何影响效率-主要是用来简化as_completed循环中的逻辑/代码。

如果由于内存限制而需要限制文件或数据提交，则需要对其进行重构。取决于文件读取时间和处理时间，很难说在任何给定时刻内存中有多少数据。我认为在as_completed中收集结果应有助于减轻这种情况。 data_futures可能会在设置ProcessPoolExecutor时开始完成-可能需要优化排序。

使用并发期货python 3.5

1 个答案: