利用concurrent.futures加速Python数据处理：3行代码提升4倍效率

在本文中，作者Adam Geitgey探讨了如何利用Python进行数据处理时提升性能，特别关注的是如何通过并行计算来加速常规脚本。Python虽然以其易学性和灵活性著称，但其单线程执行可能会限制在多核处理器上的性能。文章提到，当处理大量数据时，如处理图像文件夹中的JPEG图像，通过创建缩略图，单个进程可能导致电脑资源浪费。 传统的Python处理方法是使用单个进程，例如通过`glob`获取文件夹中的JPEG图像，然后逐个使用`PIL`库处理这些图像。然而，这种方法的瓶颈在于CPU的利用率不足。作者提出了一种利用`concurrent.futures`模块实现并行化的技巧，只需要3行代码即可显著提升效率。 首先，导入所需的库，包括`glob`, `os`, 和 `PIL`。接下来，定义一个名为`make_image_thumbnail`的函数，它接收一个图像文件名，打开图片，缩放至128x128像素，并保存为缩略图。在传统实现中，这段代码会顺序执行，对于大量图像来说可能耗时。 并行处理的实现则是利用`concurrent.futures`模块的`ThreadPoolExecutor`或`ProcessPoolExecutor`。在新版本的代码中，可以创建一个线程池或进程池，将处理图像的任务分发到多个CPU核心上。通过将`make_image_thumbnail`函数包装在一个`ThreadPoolExecutor`或`ProcessPoolExecutor`的`submit`方法中，任务会被自动并行化。这样，电脑的多个CPU核心可以同时处理不同的图像，从而达到4倍于单线程的处理速度。 例如，使用`ThreadPoolExecutor`的代码可能如下所示： ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def parallel_process_images(image_files): with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: thumbnail_filenames = list(executor.map(make_image_thumbnail, image_files)) return thumbnail_filenames image_files = glob.glob("*.jpg") thumbnails = parallel_process_images(image_files) ``` 在这个并行版本中，`max_workers`参数设为4，表示使用4个线程同时处理。`executor.map`会将`image_files`中的每个文件名作为单独任务提交，每个线程独立处理一块数据，最终返回所有缩略图的文件名列表。 通过这种方式，作者展示了如何利用Python的并行计算能力，通过简单的代码调整，极大地提高了数据处理脚本的执行效率。这对于那些需要处理大量数据的场景，如图像处理、数据分析等领域，具有实际的应用价值。