#python #multiprocessing #windows-10 #pool
#python #многопроцессорность #windows-10 #Бассейн
Вопрос:
Я пытаюсь определить размер домашних страниц списка сайтов, используя многопроцессорность. Ниже приведен код :
import time
from multiprocessing import Pool, TimeoutError
start = time.time()
def sitesize(url):
for url in sites:
with urllib.request.urlopen(url) as u:
page = u.read()
print(url, len(page))
sites = [
'https://www.yahoo.com',
'http://www.cnn.com',
'http://www.python.org',
'http://www.jython.org',
'http://www.pypy.org',
'http://www.perl.org',
'http://www.cisco.com',
'http://www.facebook.com',
'http://www.twitter.com',
'http://arstechnica.com',
'http://www.reuters.com',
'http://www.abcnews.com',
'http://www.cnbc.com',
]
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=4) as pool:
for result in pool.imap_unordered(sitesize, sites):
print(result)
print(f'Time taken : {time.time() - start}')
У меня ноутбук на Windows 10 с запущенным Python 3.9. Я не использую venv.
Этот код переходит в цикл — выполняется 4 раза и занимает в 4 раза больше времени.
В чем здесь ошибка? Кто-нибудь может помочь?
Заранее спасибо
Sachin
Ответ №1:
Я думаю, вы неправильно поняли, как pool.imap_unordered
работает, предоставленная функция будет вызвана с одним из значений из sites
, тогда как в вашем случае вы фактически полностью отбрасываете предоставленное url
и выполняете цикл по всем значениям в sites
списке.
Вы должны просто сделать
def sitesize(url):
with urllib.request.urlopen(url) as u:
page = u.read()
print(url, len(page))
Смотрите документ.
Комментарии:
1. Большое спасибо — это решило проблему. Время все еще не 1/4, но я думаю, что это нормально. Это примерно в 0,5 раза больше, что приемлемо.
2. @Sachin Время выполнения D 1/4 не ожидается. При многопроцессорной обработке вы получаете некоторые дополнительные накладные расходы (межпроцессное взаимодействие, планирование, блокировка / управление общими ресурсами, такими как стандартный вывод и сетевые стеки).
3. Кроме того, если вам нужен параллелизм только для выполнения операций ввода-вывода, я рекомендую вместо этого использовать многопоточность, потому что вашим узким местом является не процессор, а ввод-вывод. Посмотрите этот хороший учебник .
Ответ №2:
Несколько проблем:
def sitesize(url):
result = {}
for url in sites:
with urllib.request.urlopen(url) as u:
page = u.read()
result[url] = len(page)
return result
- sitesize ничего не возвращает -> смотрите выше, что вам нужно иметь
- нет необходимости в цикле
for result in pool.imap_unordered(sitesize, sites):
—> изменить наresult = pool.map(sitesize, sites)
Комментарии:
1. pool.imap_unordered(sitesize, сайты) возвращает итератор. Если я удалю цикл for, как он вернет результат?
2. почему бы вместо этого не использовать map?
3. Хорошо, вы предлагаете мне создать список с помощью map? Я не ищу этого. Я просто просматриваю выходные данные, которые печатают URL и размер файла. Без многопроцессорности код прост и выполняется за 11 секунд на моей машине. При многопроцессорности в соответствии с моим кодом требуется 44 секунды, и каждый URL-адрес выполняется 4 раза.
4. Если вы пойдете моим путем, это займет 11/4 секунды, поскольку каждое ядро будет обрабатывать 1/4 списка URL-адресов одновременно.
5. Попробовал оба предложения. Код возвращает словарь (как и ожидалось) URL-адреса и размера файла. Но это занимает почти 72 секунды…