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三行Python代码,可以让你的数据处理快别人4倍

来源: 时间:2019-07-23
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Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言,我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题! 可思数据sykv.com,sykv.cn

你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。

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然而 可思数据sykv.com,sykv.cn

虽然Python易于学习,使用方便,但它并非运行速度最快的语言。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

默认情况下,Python程序使用一个CPU以单个进程运行。 内容来自可思数据sykv.com

不过如果你是在最近几年配置的电脑,通常都是四核处理器,也就是有4个CPU。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

这就意味着在你苦苦等待Python脚本完成数据处理工作时 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

你的电脑其实有75%甚至更多的计算资源就在那闲着没事干! 可思数据sykv.com

今天就教大家怎样通过并行运行Python函数,充分利用你的电脑的全部处理能力。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

得益于Python的 concurrent.futures 模块, 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

我们只需3行代码 内容来自可思数据sykv.com

就能将一个普通数据处理脚本变为能并行处理数据的脚本,提速4倍。 可思数据sykv.com,sykv.cn

普通Python处理数据方法

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比方说:

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我们有一个全是图像数据的文件夹,想用Python为每张图像创建缩略图。

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下面是一个短暂的脚本:

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用Python的内置glob函数获取文件夹中所有JPEG图像的列表,

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然后用Pillow图像处理库为每张图像保存大小为128像素的缩略图: 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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这段脚本沿用了一个简单的模式

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你会在数据处理脚本中经常见到这种方法: 内容来自可思数据sykv.com

首先获得你想处理的文件(或其它数据)的列表
写一个辅助函数,能够处理上述文件的单个数据
使用for循环调用辅助函数,处理每一个单个数据,一次一个。

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咱们用一个包含1000张JPEG图像的文件夹测试一下这段脚本,

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看看运行完要花多长时间: 可思数据sykv.com,sykv.cn

 

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运行程序花了8.9秒,但是电脑的真实工作强度怎样呢? 可思数据sykv.com

我们再运行一遍程序 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

看看程序运行时的活动监视器情况:

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电脑有75%的处理资源处于闲置状态!这是什么情况?

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这个问题的原因就是我的电脑有4个CPU,但Python只使用了一个。 可思数据sykv.com,sykv.cn

所以程序只是卯足了劲用其中一个CPU,另外3个却无所事事。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

因此我需要一种方法能将工作量分成4个我能并行处理的单独部分。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

幸运的是,Python中有个方法很容易能让我们做到!

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试试创建多进程 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

下面是一种可以让我们并行处理数据的方法: 可思数据sykv.com,sykv.cn

将JPEG文件划分为4小块。运行Python解释器的4个单独实例。
让每个Python实例处理这4块数据中的一块。
将这4部分的处理结果合并,获得结果的最终列表。 可思数据sykv.com,sykv.cn

4个Python拷贝程序在4个单独的CPU上运行,

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处理的工作量应该能比一个CPU大约高出4倍, 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

对吧? 可思数据sykv.com

最妙的是,Python已经替我们做完了最麻烦的那部分工作。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

我们只需告诉它想运行哪个函数以及使用多少实例就行了,剩下的工作它会完成。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

整个过程我们只需要改动3行代码。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

首先 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

我们需要导入concurrent.futures库

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这个库就内置在Python中:

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接着,我们需要告诉Python启动4个额外的Python实例。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

我们通过让Python创建一个Process Pool来完成这一步:

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默认情况下:

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它会为你电脑上的每个CPU创建一个Python进程,

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所以如果你有4个CPU,就会启动4个Python进程。

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最后一步:

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让创建的Process Pool用这4个进程在数据列表上执行我们的辅助函数。

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完成这一步,我们要将已有的for循环:

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替换为新的调用executor.map(): 可思数据sykv.com

 

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该executor.map()函数调用时需要输入辅助函数和待处理的数据列表。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

这个函数能帮我完成所有麻烦的工作 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

包括将列表分为多个子列表、将子列表发送到每个子进程、运行子进程以及合并结果等。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

干得漂亮!

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这也能为我们返回每个函数调用的结果。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

Executor.map()函数会按照和输入数据相同的顺序返回结果。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

所以我用了Python的zip()函数作为捷径,一步获取原始文件名和每一步中的匹配结果。

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这里是经过这三步改动后的程序代码:

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我们来运行一下这段脚本 可思数据sykv.com,sykv.cn

看看它是否以更快的速度完成数据处理: 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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脚本在2.2秒就处理完了数据!比原来的版本提速4倍! 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

之所以能更快的处理数据 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

是因为我们使用了4个CPU而不是1个。

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但是 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

如果你仔细看看,会发现“用户”时间几乎为9秒。

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那为何程序处理时间为2.2秒,但不知怎么搞得运行时间还是9秒?

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这似乎不太可能啊?

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这是

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因为“用户”时间是所有CPU时间的总和, 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

我们最终完成工作的CPU时间总和一样,都是9秒, 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

但我们使用4个CPU完成的,实际处理数据时间只有2.2秒!

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注意:

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启用更多Python进程以及给子进程分配数据都会占用时间,因此靠这个方法并不能保证总是能大幅提高速度。

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这种方法总能帮我的数据处理脚本提速吗? 可思数据sykv.com,sykv.cn

如果你有一列数据

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并且每个数据都能单独处理时,使用我们这里所说的Process Pools是一个提速的好方法。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

下面是一些适合使用并行处理的例子:

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从一系列单独的网页服务器日志里抓取统计数据。
从一堆XML,CSV和JSON文件中解析数据。
对大量图片数据做预处理,建立机器学习数据集。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

但也要记住,Process Pools并不是万能的。

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使用Process Pool需要在独立的Python处理进程之间来回传递数据。

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如果你要处理的数据不能在处理过程中被有效地传递,这种方法就行不通了。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

简而言之,你处理的数据必须是Python知道怎么应对的类型。

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同时

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也无法按照一个预想的顺序处理数据。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

如果你需要前一步的处理结果来进行下一步,这种方法也行不通。 可思数据sykv.com,sykv.cn

那GIL的问题呢?

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你可能知道Python有个叫全局解释器锁(Global Interpreter Lock)的东西,即GIL。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

这意味着即使你的程序是多线程的,每个线程也只能执行一个Python指令。

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GIL确保任何时候都只有一个Python线程执行。

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换句话说:

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多线程的Python代码并不能真正地并行运行,从而无法充分利用多核CPU。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

但是Process Pool能解决这个问题!

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因为我们是运行单独的Python实例,每个实例都有自己的GIL。

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这样我们获得是真正能并行处理的Python代码!

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不要害怕并行处理! 可思数据sykv.com

有了concurrent.futures库

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Python就能让你简简单单地修改一下脚本后,立刻让你电脑上所有CPU投入到工作中。 内容来自可思数据sykv.com

不要害怕尝试这种方法,一旦你掌握了

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它就跟一个for循环一样简单

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却能让你的数据处理脚本快到飞起。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com


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