并行处理百万个文件的解析和追加

原创

华科云商小徐

发布于 2024-07-08 10:44:38

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发布于 2024-07-08 10:44:38

文章被收录于专栏：小徐学爬虫

处理和解析大量文件，尤其是百万级别的文件，是一个复杂且资源密集的任务。为实现高效并行处理，可以使用Python中的多种并行和并发编程工具，比如multiprocessing、concurrent.futures模块以及分布式计算框架如Dask和Apache Spark。这里主要介绍如何使用concurrent.futures模块来并行处理和追加文件。

问题背景

在数据处理的过程中，经常会遇到需要对大量文件进行解析和追加的情况。如果使用单进程进行处理，则会花费大量的时间。为了提高处理效率，可以采用并行处理的方式，即同时使用多个进程来处理不同的文件。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来实现并行处理。该模块提供了 Process、Queue 和 Pool 等类，可以用于创建进程、共享数据和管理进程池。

解决方案

1、使用 multiprocessing.Pool

multiprocessing.Pool 是一个进程池，可以自动管理进程的数量和分配任务。使用 Pool 进行并行处理的步骤如下：

from multiprocessing import Pool

def worker(task_queue):
    for file in iter(task_queue.get, 'STOP'):
        data = mine_imdb_page(os.path.join(DATA_DIR, file))
        if data:
            data_file.write(repr(data)+'\n')
    return

def main():
    task_queue = Queue()
    for file in glob.glob('*.csv'):
        task_queue.put(file)
    task_queue.put('STOP') # so that worker processes know when to stop

    # using pool to parallelize the process
    pool = Pool(processes=4)
    pool.apply_async(worker, [task_queue])
    pool.close()
    pool.join()
    data_file.close()
    return

2、使用 multiprocessing.Queue

multiprocessing.Queue 是一个队列，可以用于在进程之间共享数据。使用 Queue 进行并行处理的步骤如下：

from multiprocessing import Process, Queue

def worker(task_queue, data_queue):
    for file in iter(task_queue.get, 'STOP'):
        data = mine_imdb_page(os.path.join(DATA_DIR, file))
        if data:
            data_queue.put(data)
    return

def main():
    task_queue = Queue()
    data_queue = Queue()
    for file in glob.glob('*.csv'):
        task_queue.put(file)
    task_queue.put('STOP') # so that worker processes know when to stop

    # spawn 4 worker processes
    for i in range(4):
        proc = Process(target=worker, args=[task_queue, data_queue])
        proc.start()

    # collect data from the data_queue and write to file
    while not data_queue.empty():
        data = data_queue.get()
        data_file.write(repr(data)+'\n')

    # wait for all worker processes to finish
    for proc in [proc for proc in [proc] if proc.is_alive()]:
        proc.join()

    data_file.close()
    return

代码例子

以下是一个使用 multiprocessing.Pool 实现并行处理的代码例子：

from multiprocessing import Pool

def worker(task_queue):
    for file in iter(task_queue.get, 'STOP'):
        data = mine_imdb_page(os.path.join(DATA_DIR, file))
        if data:
            data_file.write(repr(data)+'\n')
    return

def main():
    task_queue = Queue()
    for file in glob.glob('*.csv'):
        task_queue.put(file)
    task_queue.put('STOP') # so that worker processes know when to stop

    # using pool to parallelize the process
    pool = Pool(processes=4)
    pool.apply_async(worker, [task_queue])
    pool.close()
    pool.join()
    data_file.close()
    return

if __name__ == '__main__':
    main()

以上代码中，worker() 函数是工作进程的函数，它从任务队列中获取文件，解析文件并将其追加到输出文件中。main() 函数是主进程的函数，它创建任务队列，将文件放入任务队列，然后创建进程池并启动工作进程。最后，主进程等待所有工作进程完成，然后关闭输出文件。

Dask可以自动管理并行任务，并提供更强大的分布式计算能力。通过合理的并行和分布式处理，可以显著提高处理百万级文件的效率。

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