Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏”重”。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。

传统的例子
简单搜索下”Python 多线程教程”，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：

  1. import os 
  2. import PIL 
  4. from multiprocessing import Pool 
  5. from PIL import Image
  7. SIZE = (75,75)
  8. SAVE_DIRECTORY = 'thumbs'
  10. def get_image_paths(folder):
  11.     return (os.path.join(folder, f) 
  12.             for f in os.listdir(folder) 
  13.             if 'jpeg' in f)
  15. def create_thumbnail(filename): 
  16.     im = Image.open(filename)
  17.     im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
  18.     base, fname = os.path.split(filename) 
  19.     save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname)
  20.     im.save(save_path)
  22. if __name__ == '__main__':
  23.     folder = os.path.abspath(
  24.         '11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840')
  25.     os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY))
  27.     images = get_image_paths(folder)
  29.     pool = Pool()
  30.     pool.map(creat_thumbnail, images)
  31.     pool.close()
  32.     pool.join()

哈，看起来有些像 Java 不是吗？

我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的（事实上，这一模型自有其用武之地）。只是，处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。

问题在于…
首先，你需要一个样板类； \
其次，你需要一个队列来传递对象； \
而且，你还需要在通道两端都构建相应的方法来协助其工作（如果需想要进行双向通信或是保存结果还需要再引入一个队列）。

worker 越多，问题越多
按照这一思路，你现在需要一个 worker 线程的线程池。下面是一篇 IBM 经典教程中的例子——在进行网页检索时通过多线程进行加速。

  1. #Example2.py
  2. '''
  3. A more realistic thread pool example 
  4. '''
  6. import time 
  7. import threading 
  8. import Queue 
  9. import urllib2 
  11. class Consumer(threading.Thread): 
  12.     def __init__(self, queue): 
  13.         threading.Thread.__init__(self)
  14.         self._queue = queue 
  16.     def run(self):
  17.         while True: 
  18.             content = self._queue.get() 
  19.             if isinstance(content, str) and content == 'quit':
  20.                 break
  21.             response = urllib2.urlopen(content)
  22.         print 'Bye byes!'
  24. def Producer():
  25.     urls = [
  26.         'http://www.python.org', 'http://www.yahoo.com'
  27.         'http://www.scala.org', 'http://www.google.com'
  28.         # etc.. 
  29.     ]
  30.     queue = Queue.Queue()
  31.     worker_threads = build_worker_pool(queue, 4)
  32.     start_time = time.time()
  34.     # Add the urls to process
  35.     for url in urls: 
  36.         queue.put(url)  
  37.     # Add the poison pillv
  38.     for worker in worker_threads:
  39.         queue.put('quit')
  40.     for worker in worker_threads:
  41.         worker.join()
  43.     print 'Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time)
  45. def build_worker_pool(queue, size):
  46.     workers = []
  47.     for _ in range(size):
  48.         worker = Consumer(queue)
  49.         worker.start() 
  50.         workers.append(worker)
  51.     return workers
  53. if __name__ == '__main__':
  54.     Producer()

这段代码能正确的运行，但仔细看看我们需要做些什么：构造不同的方法、追踪一系列的线程，还有为了解决恼人的死锁问题，我们需要进行一系列的 join 操作。这还只是开始……

至此我们回顾了经典的多线程教程，多少有些空洞不是吗？样板化而且易出错，这样事倍功半的风格显然不那么适合日常使用，好在我们还有更好的方法。

何不试试 map
map 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。map 源于 Lisp 这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。

  1.     urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com']
  2.     results = map(urllib2.urlopen, urls)

上面的这两行代码将 urls 这一序列中的每个元素作为参数传递到 urlopen 方法中，并将所有结果保存到 results 这一列表中。其结果大致相当于：

  1. results = []
  2. for url in urls: 
  3.     results.append(urllib2.urlopen(url))

map 函数一办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。

为什么这很重要呢？这是因为借助正确的库，map 可以轻松实现并行化操作。

在 Python 中有个两个库包含了 map 函数：multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.

这里多扯两句：multiprocessing.dummy？mltiprocessing 库的线程版克隆？这是虾米？即便在 multiprocessing 库的官方文档里关于这一子库也只有一句相关描述。而这句描述译成人话基本就是说:”嘛，有这么个东西，你知道就成.”相信我，这个库被严重低估了！

dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制）。 \
所以替换使用这两个库异常容易。你可以针对 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务来选择不同的库。

动手尝试
使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库：

  1. from multiprocessing import Pool
  2. from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

实例化 Pool 对象：

  1. pool = ThreadPool()

这条简单的语句替代了 example2.py 中 buildworkerpool 函数 7 行代码的工作。它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。

Pool 对象有一些参数，这里我所需要关注的只是它的第一个参数：processes. 这一参数用于设定线程池中的线程数。其默认值为当前机器 CPU 的核数。

一般来说，执行 CPU 密集型任务时，调用越多的核速度就越快。但是当处理网络密集型任务时，事情有有些难以预计了，通过实验来确定线程池的大小才是明智的。

  1. pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4

线程数过多时，切换线程所消耗的时间甚至会超过实际工作时间。对于不同的工作，通过尝试来找到线程池大小的最优值是个不错的主意。

创建好 Pool 对象后，并行化的程序便呼之欲出了。我们来看看改写后的 example2.py

  1. import urllib2 
  2. from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool 
  4. urls = [
  5.     'http://www.python.org', 
  6.     'http://www.python.org/about/',
  7.     'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
  8.     'http://www.python.org/doc/',
  9.     'http://www.python.org/download/',
  10.     'http://www.python.org/getit/',
  11.     'http://www.python.org/community/',
  12.     'https://wiki.python.org/moin/',
  13.     'http://planet.python.org/',
  14.     'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
  15.     'http://www.python.org/psf/',
  16.     'http://docs.python.org/devguide/',
  17.     'http://www.python.org/community/awards/'
  18.     # etc.. 
  19.     ]
  21. # Make the Pool of workers
  22. pool = ThreadPool(4) 
  23. # Open the urls in their own threads
  24. # and return the results
  25. results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
  26. #close the pool and wait for the work to finish 
  27. pool.close() 
  28. pool.join()

实际起作用的代码只有 4 行，其中只有一行是关键的。map 函数轻而易举的取代了前文中超过 40 行的例子。为了更有趣一些，我统计了不同方法、不同线程池大小的耗时情况。

  1. # results = [] 
  2. # for url in urls:
  3. #   result = urllib2.urlopen(url)
  4. #   results.append(result)
  6. # # ------- VERSUS ------- # 
  8. # # ------- 4 Pool ------- # 
  9. # pool = ThreadPool(4) 
  10. # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
  12. # # ------- 8 Pool ------- # 
  14. # pool = ThreadPool(8) 
  15. # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
  17. # # ------- 13 Pool ------- # 
  19. # pool = ThreadPool(13) 
  20. # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

结果：

  1. #        Single thread:  14.4 Seconds 
  2. #               4 Pool:   3.1 Seconds
  3. #               8 Pool:   1.4 Seconds
  4. #              13 Pool:   1.3 Seconds

很棒的结果不是吗？这一结果也说明了为什么要通过实验来确定线程池的大小。在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。

另一个真实的例子
生成上千张图片的缩略图 \
这是一个 CPU 密集型的任务，并且十分适合进行并行化。

基础单进程版本

  1. import os 
  2. import PIL 
  4. from multiprocessing import Pool 
  5. from PIL import Image
  7. SIZE = (75,75)
  8. SAVE_DIRECTORY = 'thumbs'
  10. def get_image_paths(folder):
  11.     return (os.path.join(folder, f) 
  12.             for f in os.listdir(folder) 
  13.             if 'jpeg' in f)
  15. def create_thumbnail(filename): 
  16.     im = Image.open(filename)
  17.     im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
  18.     base, fname = os.path.split(filename) 
  19.     save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname)
  20.     im.save(save_path)
  22. if __name__ == '__main__':
  23.     folder = os.path.abspath(
  24.         '11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840')
  25.     os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY))
  27.     images = get_image_paths(folder)
  29.     for image in images:
  30.         create_thumbnail(Image)

上边这段代码的主要工作就是将遍历传入的文件夹中的图片文件，一一生成缩略图，并将这些缩略图保存到特定文件夹中。

这我的机器上，用这一程序处理 6000 张图片需要花费 27.9 秒。

如果我们使用 map 函数来代替 for 循环：

  1. import os 
  2. import PIL 
  4. from multiprocessing import Pool 
  5. from PIL import Image
  7. SIZE = (75,75)
  8. SAVE_DIRECTORY = 'thumbs'
  10. def get_image_paths(folder):
  11.     return (os.path.join(folder, f) 
  12.             for f in os.listdir(folder) 
  13.             if 'jpeg' in f)
  15. def create_thumbnail(filename): 
  16.     im = Image.open(filename)
  17.     im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
  18.     base, fname = os.path.split(filename) 
  19.     save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname)
  20.     im.save(save_path)
  22. if __name__ == '__main__':
  23.     folder = os.path.abspath(
  24.         '11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840')
  25.     os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY))
  27.     images = get_image_paths(folder)
  29.     pool = Pool()
  30.     pool.map(creat_thumbnail, images)
  31.     pool.close()
  32.     pool.join()

5.6 秒！

虽然只改动了几行代码，我们却明显提高了程序的执行速度。在生产环境中，我们可以为 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务分别选择多进程和多线程库来进一步提高执行速度——这也是解决死锁问题的良方。此外，由于 map 函数并不支持手动线程管理，反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。

到这里，我们就实现了（基本）通过一行 Python 实现并行化。

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