python脚本如何在多个cpu上跑

Python脚本在多个CPU上运行的核心方法包括使用多进程、多线程和并行计算库，例如multiprocessing、concurrent.futures、以及dask。 其中，最常用的方法是使用multiprocessing模块，因为它能够创建独立的Python进程，真正实现并行计算。下面将详细介绍如何在多个CPU上运行Python脚本，并解释为什么multiprocessing是一个强大的工具。

一、MULTIPROCESSING模块

1、多进程实现并行计算

multiprocessing模块是Python标准库的一部分，专门用于并行计算。它能够创建多个独立的进程，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，真正实现并行计算。以下是一个简单的示例：

import multiprocessing
import os
def worker(num):
    """线程工作函数"""
    print(f'Worker {num} - Process ID: {os.getpid()}')
if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

在这个示例中，创建了5个进程，每个进程运行worker函数，并输出其进程ID。这种方法能够充分利用多核CPU的优势。

2、共享数据和进程通信

在多进程环境中，进程间的数据共享和通信是一个关键问题。multiprocessing模块提供了多种方法来实现这一点，例如Queue、Pipe和Value等。以下是一个使用Queue实现进程间通信的示例：

import multiprocessing
def worker(queue, num):
    """线程工作函数"""
    queue.put(f'Worker {num} has finished')
if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue, i))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    while not queue.empty():
        print(queue.get())

在这个示例中，使用Queue在主进程和子进程之间传递消息。主进程在所有子进程结束后，从队列中读取消息并打印。

二、CONCURRENT.FUTURES模块

1、ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor

concurrent.futures模块提供了更高级别的接口来创建和管理线程池和进程池。它支持两种类型的执行器：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。以下是一个使用ProcessPoolExecutor的示例：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os
def worker(num):
    """线程工作函数"""
    return f'Worker {num} - Process ID: {os.getpid()}'
if __name__ == '__main__':
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        results = executor.map(worker, range(5))
    for result in results:
        print(result)

在这个示例中，使用ProcessPoolExecutor创建一个包含5个进程的进程池，并使用executor.map方法将任务分配给多个进程执行。

2、Future对象和结果获取

concurrent.futures模块还提供了Future对象，用于获取异步任务的结果。以下是一个示例：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def worker(num):
    """线程工作函数"""
    return num * num
if __name__ == '__main__':
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(5)]
    for future in futures:
        print(future.result())

在这个示例中，使用executor.submit方法提交任务，并返回Future对象。可以通过调用Future对象的result方法获取任务的结果。

三、DASK并行计算库

1、Dask的简介和安装

Dask是一个用于并行计算的高级库，能够处理大规模数据并行计算任务。Dask的核心特性包括动态任务调度和并行计算。可以通过以下命令安装Dask：

pip install dask[complete]

2、Dask数据结构和并行计算

Dask提供了多种数据结构，例如Dask Array和Dask DataFrame，用于处理大规模数据并行计算任务。以下是一个使用Dask Array实现并行计算的示例：

import dask.array as da
创建一个Dask数组
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
计算数组的均值
result = x.mean().compute()
print(result)

在这个示例中，创建了一个Dask数组，并将其分块。通过调用compute方法，Dask会自动将计算任务分配给多个CPU核执行。

3、Dask集群和分布式计算

Dask还支持集群和分布式计算，可以在多台机器上执行并行计算任务。以下是一个简单的集群配置示例：

from dask.distributed import Client
连接到Dask集群
client = Client('tcp://scheduler-address:8786')
创建Dask数组并执行并行计算
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
result = x.mean().compute()
print(result)

在这个示例中，通过Client对象连接到Dask集群，并执行并行计算任务。Dask会自动将任务分配给集群中的多个节点执行。

四、PYTHON GIL和多线程

1、Python GIL的限制

Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程在多核CPU上的并行执行。在多线程环境中，GIL只允许一个线程执行Python字节码，这导致多线程无法充分利用多核CPU的优势。

2、使用多线程的场景

尽管GIL限制了多线程的并行执行，但在I/O密集型任务中，多线程仍然有其优势。例如，以下是一个使用多线程处理I/O密集型任务的示例：

import threading
import requests
def worker(url):
    """线程工作函数"""
    response = requests.get(url)
    print(f'{url} - Status Code: {response.status_code}')
if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://www.example.com', 'https://www.python.org', 'https://www.github.com']
    threads = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=worker, args=(url,))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

在这个示例中，创建了多个线程，每个线程执行一个HTTP请求。这种方法能够提高I/O密集型任务的执行效率。

五、推荐项目管理系统

在开发和管理并行计算项目时，使用合适的项目管理系统能够提高工作效率。以下是两个推荐的项目管理系统：

研发项目管理系统PingCode：PingCode是一个专为研发团队设计的项目管理系统，提供了丰富的功能，包括任务管理、代码管理、需求管理等。PingCode能够帮助团队高效协作，提升项目交付质量。
通用项目管理软件Worktile：Worktile是一款通用的项目管理软件，适用于各种类型的项目管理需求。Worktile提供了任务管理、团队协作、进度跟踪等功能，能够帮助团队高效管理项目，提升工作效率。

总结

本文详细介绍了如何在多个CPU上运行Python脚本，包括使用multiprocessing模块、concurrent.futures模块和Dask库。multiprocessing模块是实现并行计算的强大工具，能够创建独立的Python进程，真正实现并行计算。concurrent.futures模块提供了更高级别的接口，支持线程池和进程池管理。Dask库能够处理大规模数据并行计算任务，并支持集群和分布式计算。尽管Python的GIL限制了多线程的并行执行，但在I/O密集型任务中，多线程仍然有其优势。最后，推荐了两款项目管理系统——PingCode和Worktile，帮助团队高效管理并行计算项目。