一、多线程化选择

并行化一个代码有两大选择：multithread 和 multiprocess。

Multithread，多线程，同一个进程（process）可以开启多个线程执行计算。每个线程代表了一个 CPU 核心，这么多线程可以访问同样的内存地址（所谓共享内存），实现了线程之间的通讯，算是最简单的并行模型。

Multiprocess，多进程，则相当于同时开启多个 Python 解释器，每个解释器有自己独有的数据，自然不会有数据冲突。

二、并行化思想

并行化的基本思路是把 dataframe 用 np.array_split 方法切割成多个子 dataframe。再调用 Pool.map 函数并行地执行。注意到顺序执行的 pandas.DataFrame.apply 是如何转化成 Pool.map 然后并行执行的。

Pool 对象是一组并行的进程，开源Pool类

开源Pool类定义

def Pool(self, processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None): '''Returns a process pool object''' from .pool import Pool return Pool(processes, initializer, initargs, maxtasksperchild, context=self.get_context())

设置进程初始化函数

def init_process(global_vars): global a a = global_vars

设置进程初始化函数

Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,))

其中，指定产生 8 个进程，每个进程的初始化需运行 init_process函数，其参数为一个 singleton tuple a. 利用 init_process 和 initargs，我们可以方便的设定需要在进程间共享的全局变量（这里是 a）。

with 关键词是 context manager，避免写很繁琐的处理开关进程的逻辑。

with Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,)) as pool: result_parts = pool.map(apply_f,df_parts)

三、多线程化应用

多线程时间比较和多线程的几种apply应用

import numpy as npimport pandas as pdimport timefrom multiprocessing import Pooldef f(row): #直接对某列进行操作 return sum(row)+adef f1_1(row): #对某一列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0列进行操作 return row[0]**2def f1_2(row1): #对某一列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0列进行操作 return row1**2def f2_1(row): #对某两列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0，2列进行操作 return pd.Series([row[0]**2,row[1]**2],index=['1_1','1_2'])def f2_2(row1,row2): #对某两列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0，2列进行操作 return pd.Series([row1**2,row2**2],index=['2_1','2_2'])def apply_f(df): return df.apply(f,axis=1)def apply_f1_1(df): return df.apply(f1_1,axis=1)def apply_f1_2(df): return df[0].apply(f1_2)def apply_f2_1(df): return df.apply(f2_1,axis=1)def apply_f2_2(df): return df.apply(lambda row :f2_2(row[0],row[1]),axis=1) def init_process(global_vars): global a a = global_vars def time_compare(): '''直接调用和多线程调用时间对比''' a = 2 np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.rand(10**5,2),columns=range(0,2)) print(df.columns) t1= time.time() result_serial = df.apply(f,axis=1) t2 = time.time() print("Serial time =",t2-t1) print(result_serial.head()) df_parts=np.array_split(df,20) print(len(df_parts),type(df_parts[0])) with Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,)) as pool: #with Pool(processes=8) as pool: result_parts = pool.map(apply_f,df_parts) result_parallel= pd.concat(result_parts) t3 = time.time() print("Parallel time =",t3-t2) print(result_parallel.head())def apply_fun(): '''多种apply函数的调用''' a = 2 np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.rand(10**5,2),columns=range(0,2)) print(df.columns) df_parts=np.array_split(df,20) print(len(df_parts),type(df_parts[0])) with Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,)) as pool: #with Pool(processes=8) as pool: res_part0 = pool.map(apply_f,df_parts) res_part1 = pool.map(apply_f1_1,df_parts) res_part2 = pool.map(apply_f1_2,df_parts) res_part3 = pool.map(apply_f2_1,df_parts) res_part4 = pool.map(apply_f2_2,df_parts) res_parallel0 = pd.concat(res_part0) res_parallel1 = pd.concat(res_part1) res_parallel2 = pd.concat(res_part2) res_parallel3 = pd.concat(res_part3) res_parallel4 = pd.concat(res_part4) print("f:\n",res_parallel0.head()) print("f1:\n",res_parallel1.head()) print("f2:\n",res_parallel2.head()) print("f3:\n",res_parallel3.head()) print("f4:\n",res_parallel4.head()) df=pd.concat([df,res_parallel0],axis=1) df=pd.concat([df,res_parallel1],axis=1) df=pd.concat([df,res_parallel2],axis=1) df=pd.concat([df,res_parallel3],axis=1) df=pd.concat([df,res_parallel4],axis=1) print(df.head()) if __name__ == '__main__': time_compare() apply_fun()

参考网址

https://blog.fangzhou.me/posts/20170702-python-parallelism/

https://docs.python.org/3.7/library/multiprocessing.html

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