需求分析

最近在对一个数据集进行处理，共2000条，每条去调一个第三方接口，耗时7-10秒。单线程处理一次要3.9-5.6小时，于是想着用多进程加速一下。 需求大致如下：

1、能配置进程数目
2、能加载要处理的数据
3、能打印完善的日志
4、多进程能共享处理后的数据结果，方便最终获取/导出
5、锁、超时控制、异常控制

完整代码

Python代码如下：（其中需要修改的地方加了TODO）在win和linux上都可以用

import logging
import math
import multiprocessing
import time
import pandas as pd
from contextlib import contextmanager
import threading

# 设置日志配置
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p', level=logging.INFO)


# 定义超时异常
class TimeoutException(Exception): pass


# 超时控制
@contextmanager
def time_limit(seconds):
    timer = threading.Timer(seconds, lambda: _raise_timeout_exception())

    def _raise_timeout_exception():
        raise TimeoutException("Timed out!")

    try:
        timer.start()
        yield
    finally:
        timer.cancel()


def process_data(i, data, results, lock):
    logging.info('------group: ' + str(i) + '------')
    logging.info('------len: ' + str(len(data)) + '------')
    for _, row in data.iterrows():
        if _ % (math.ceil(len(data) / 10.0)) == 0:
            logging.info('------group' + str(i) + ': ' + str(_) + '/' + str(len(data)) + '------')
        try:
            # 超时限制 TODO 秒数
            with time_limit(20):
                # 模拟任务 TODO 任务
                time.sleep(1)
                # 使用锁来保证对结果列表的进程安全访问
                lock.acquire()
                try:
                    # 将结果添加到共享的结果列表中 TODO 收集结果
                    results.append(row['id'])
                finally:
                    lock.release()
        except Exception as e:
            logging.info('------err: ' + str(e) + '------')


if __name__ == '__main__':
    # 手动设置并行进程数目 TODO 进程数目
    group_num = 8
    # 从电脑配置中设置并行进程数目
    # group_num = multiprocessing.cpu_count()

    # 读取数据 TODO 数据源
    data = pd.read_excel('data.xlsx')
    # 使用pandas平均划分数据
    grouped_data = data.groupby(data.index % group_num)

    # 定义共享的结果列表
    manager = multiprocessing.Manager()
    results = manager.list()

    # 创建锁
    lock = multiprocessing.Lock()

    start_time = time.time()

    # 定义多进程
    processes = []
    for i in range(group_num):
        p = multiprocessing.Process(target=process_data,
                                    args=(i, grouped_data.get_group(i).reset_index(), results, lock))
        processes.append(p)

    # 启动
    for _p in processes:
        _p.start()
    for _p in processes:
        _p.join()

    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time

    # 打印数据
    print(f"代码执行时间：{
      
      execution_time}秒")
    print(results)

data.xlsx里面的数据是随便打的：

请添加图片描述

本demo性能分析

16核CPU，执行上述代码，其中任务部分用了time.sleep(1)停了1秒，耗时分析如下：

进程数	耗时
1	29.317383289337158秒
4	8.288025140762329秒
8	5.77861475944519秒
14	4.941734313964844秒
16	5.262717008590698秒

可以看到加了多进程，加速效果还是比较明显的。

Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

此处参考：http://blog.atomicer.cn/2016/09/30/Python

我们知道，线程操作、进程操作一般分为CPU密集型操作、IO密集型操作、网络请求密集型操作。

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资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率：

	CPU密集型操作	IO密集型操作	网络请求密集型操作
线性操作	94.91824996469	22.46199995279	7.3296000004
多线程操作	101.1700000762	24.8605000973	0.5053332647
多进程操作	53.8899999857	12.7840000391	0.5045000315

通过上面的结果，我们可以看到：

多线程在IO密集型的操作下似乎也没有很大的优势（也许IO操作的任务再繁重一些就能体现出优势），在CPU密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差，但是对于网络请求这种忙等阻塞线程的操作，多线程的优势便非常显著了

多进程无论是在CPU密集型还是IO密集型以及网络请求密集型（经常发生线程阻塞的操作）中，都能体现出性能的优势。不过在类似网络请求密集型的操作上，与多线程相差无几，但却更占用CPU等资源，所以对于这种情况下，我们可以选择多线程来执行。

Python使用多进程并行加速业务操作 完整代码