Python并行编程：利用多核CPU加速处理Apache日志

"Python3高级教程，讲解了如何利用Python进行简单的并行编程，通过调用百度人脸识别API进行颜值评分，并提供了数据结构和算法、字符串和文本、数字日期和时间等多方面的高级技巧。" 本文主要介绍了如何在Python 3.0中利用`concurrent.futures`库进行简单的并行编程，以提高CPU密集型任务的执行效率。并行编程是利用多核CPU的优势，使得程序可以同时处理多个任务，从而提升整体性能。在这个例子中，我们假设有一个包含多个gzip压缩的日志文件，我们需要找出所有访问过`robots.txt`的主机。 首先，定义一个名为`find_robots`的函数，它接收一个日志文件名作为参数，通过`gzip.open`和`io.TextIOWrapper`来解压并读取文件内容，逐行检查是否包含`/robots.txt`，如果找到，就将IP地址添加到`robots`集合中。这个函数设计用于处理单个日志文件。 为了实现并行处理，我们可以使用`ProcessPoolExecutor`类。这个类创建一个进程池，可以并发地执行多个`find_robots`任务。在实际应用中，我们可以遍历日志文件列表，为每个文件创建一个`find_robots`任务，然后提交到进程池中执行。这样，每个日志文件的处理将在不同的进程中独立进行，显著提高了整体处理速度。 此外，提供的标签还提到了"Python3高级教程"，这是一本涵盖广泛主题的书籍，包括数据结构和算法（如解压赋值、优先级队列、字典运算等）、字符串和文本处理（如多模式匹配、Unicode文本标准化）、以及数字日期和时间的处理（如数字四舍五入、浮点数精确运算、复数运算等）。这本书籍适合有一定Python基础，希望深入学习和掌握高级特性的读者。 通过学习这个教程，读者不仅可以了解并行编程，还能掌握Python在处理复杂数据结构、文本处理和数值计算时的各种高效方法，从而提升自己的编程能力。