物无定味适口者珍,Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

原文转载自「刘悦的技术博客」//v3u.cn/a_id_221

一般情况下,大家对Python原生的并发/并行工作方式:进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍,这显然是极好的,但我们其实都忽略了一个问题,就是具体应用场景,三者的使用目的是一样的,话句话说,使用结果是一样的,都可以提高程序运行的效率,但到底那种场景用那种方式更好一点?

这就好比,目前主流的汽车发动机变速箱无外乎三种:双离合、CVT以及传统AT。主机厂把它们搭载到不同的发动机和车型上,它们都是变速箱,都可以将发动机产生的动力作用到车轮上,但不同使用场景下到底该选择那种变速箱?这显然也是一个问题。

所谓“无场景,不功能”,本次我们来讨论一下,具体的并发编程场景有哪些,并且对应到具体场景,应该怎么选择并发手段和方式。

什么是并发和并行?

在讨论场景之前,我们需要将多任务执行的方式进行一下分类,那就是并发方式和并行方式。教科书上告诉我们:并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。 在多道程序环境下,并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行,但在单处理机系统中,每一时刻却仅能有一道程序执行,故微观上这些程序只能是分时地交替执行。

好像有那么一点抽象,好吧,让我们务实一点,由于GIL全局解释器锁的存在,在Python编程领域,我们可以简单粗暴地将并发和并行用程序通过能否使用多核CPU来区分,能使用多核CPU就是并行,不能使用多核CPU,只能单核处理的,就是并发。就这么简单,是的,Python的GIL全局解释器锁帮我们把问题简化了, 这是Python的大幸?还是不幸?

Python中并发任务实现方式包含:多线程threading和协程asyncio,它们的共同点都是交替执行,而区别是多线程threading是抢占式的,而协程asyncio是协作式的,原理也很简单,只有一颗CPU可以用,而一颗CPU一次只能做一件事,所以只能靠不停地切换才能完成并发任务。

Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing,通过multiprocessing库,Python可以在程序主进程中创建新的子进程。这里的一个进程可以被认为是一个几乎完全不同的程序,尽管从技术上讲,它们通常被定义为资源集合,其中资源包括内存、文件句柄等。换一种说法是,每个子进程都拥有自己的Python解释器,因此,Python中的并行任务可以使用一颗以上的CPU,每一颗CPU都可以跑一个进程,是真正的同时运行,而不需要切换,如此Python就可以完成并行任务。

什么时候使用并发?IO密集型任务

现在我们搞清楚了,Python里的并发运行方式就是多线程threading和协程asyncio,那么什么场景下使用它们?

一般情况下,任务场景,或者说的更准确一些,任务类型,无非两种:CPU密集型任务和IO密集型任务。

什么是IO密集型任务?IO就是Input-Output的缩写,说白了就是程序的输入和输出,想一想确实就是这样,您的电脑,它不就是这两种功能吗?用键盘、麦克风、摄像头输入数据,然后再用屏幕和音箱进行输出操作。

但输入和输出操作要比电脑中的CPU运行速度慢,换句话说,CPU得等着这些比它慢的输入和输出操作,说白了就是CPU运算一会,就得等这些IO操作,等IO操作完了,CPU才能继续运算一会,然后再等着IO操作,如图所示:

由此可知,并发适合这种IO操作密集和频繁的工作,因为就算CPU是苹果最新ARM架构的M2芯片,也没有用武之地。

另外,如果把IO密集型任务具象化,那就是我们经常操作的:硬盘读写(数据库读写)、网络请求、文件的打印等等。

并发方式的选择:多线程threading还是协程asyncio?

既然涉及硬盘读写(数据库读写)、网络请求、文件打印等任务都算并发任务,那我们就真正地实践一下,看看不同的并发方式到底能提升多少效率?

一个简单的小需求,对本站数据进行重复抓取操作,并计算首页数据文本的行数:

import requests  
import time  
  
  
def download_site(url, session):  
    with session.get(url) as response:  
        print(f"下载了{len(response.content)}行数据")  
  
  
def download_all_sites(sites):  
    with requests.Session() as session:  
        for url in sites:  
            download_site(url, session)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
  
    sites = ["//v3u.cn"] * 50  
    start_time = time.time()  
    download_all_sites(sites)  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"下载了 {len(sites)}次,执行了{duration}秒")

在不使用任何并发手段的前提下,程序返回:

下载了76347行数据  
下载了76347行数据  
下载了76347行数据  
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下载了76347行数据  
下载了76347行数据  
下载了76347行数据  
下载了 50 次数据,执行了8.781155824661255秒  
[Finished in 9.6s]

这里程序的每一步都是同步操作,也就是说当第一次抓取网站首页时,剩下的49次都在等待。

接着使用多线程threading来改造程序:

import concurrent.futures  
import requests  
import threading  
import time  
  
  
thread_local = threading.local()  
  
  
def get_session():  
    if not hasattr(thread_local, "session"):  
        thread_local.session = requests.Session()  
    return thread_local.session  
  
  
def download_site(url):  
    session = get_session()  
    with session.get(url) as response:  
        print(f"下载了{len(response.content)}行数据")  
  
  
def download_all_sites(sites):  
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:  
        executor.map(download_site, sites)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
  
    sites = ["//v3u.cn"] * 50  
    start_time = time.time()  
    download_all_sites(sites)  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"下载了 {len(sites)}次,执行了{duration}秒")

这里通过with关键词开启线程池上下文管理器,并发8个线程进行下载,程序返回:

下载了76424行数据  
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下载了76161行数据  
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下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了 50次,执行了7.680492877960205秒

很明显,效率上有所提升,事实上,每个线程其实是在不停“切换”着运行,这就节省了单线程每次等待爬取结果的时间:

由此带来了另外一个问题:上下文切换的时间开销。

让我们继续改造,用协程来一试锋芒,首先安装异步web请求库aiohttp:

pip3 install aiohttp

改写逻辑:

import asyncio  
import time  
import aiohttp  
  
  
async def download_site(session, url):  
    async with session.get(url) as response:  
        print(f"下载了{response.content_length}行数据")  
  
  
async def download_all_sites(sites):  
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  
        tasks = []  
        for url in sites:  
            task = asyncio.ensure_future(download_site(session, url))  
            tasks.append(task)  
        await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    sites = ["//v3u.cn"] * 50  
    start_time = time.time()  
    asyncio.run(download_all_sites(sites))  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"下载了 {len(sites)}次,执行了{duration}秒")

程序返回:



下载了76424行数据  
下载了76424行数据  
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下载了76424行数据  
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下载了76161行数据  
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下载了76161行数据  
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下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了76161行数据  
下载了76161行数据

下载了 50次,执行了6.893810987472534秒

效率上百尺竿头更进一步,同样的使用with关键字操作上下文管理器,协程使用asyncio.ensure_future()创建任务列表,该列表还负责启动它们。创建所有任务后,使用asyncio.gather()来保持会话上下文的实例,直到所有爬取任务完成。和多线程threading的区别是,协程并不需要切换上下文,因此每个任务所需的资源和创建时间要少得多,因此创建和运行更多的任务效率更高:

综上,并发逻辑归根结底是减少CPU等待的时间,也就是让CPU少等一会儿,而协程的工作方式显然让CPU等待的时间最少。

并行方式:多进程multiprocessing

再来试试多进程multiprocessing,并行能不能干并发的事?

import requests  
import multiprocessing  
import time  
  
session = None  
  
  
def set_global_session():  
    global session  
    if not session:  
        session = requests.Session()  
  
  
def download_site(url):  
    with session.get(url) as response:  
        name = multiprocessing.current_process().name  
        print(f"读了{len(response.content)}行")  
  
  
def download_all_sites(sites):  
    with multiprocessing.Pool(initializer=set_global_session) as pool:  
        pool.map(download_site, sites)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    sites = ["//v3u.cn"] * 50  
    start_time = time.time()  
    download_all_sites(sites)  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"下载了 {len(sites)}次,执行了{duration}秒")

这里我们依然使用上下文管理器开启进程池,默认进程数匹配当前计算机的CPU核心数,也就是有几核就开启几个进程,程序返回:

读了76000行  
读了76241行  
读了76044行  
读了75894行  
读了76290行  
读了76312行  
读了76419行  
读了76753行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
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读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
读了76290行  
下载了 50次,执行了8.195281982421875秒

虽然比同步程序要快,但无疑的,效率上要低于多线程和协程。为什么?因为多进程不适合IO密集型任务,虽然可以利用多核资源,但没有任何意义:

无论开多少进程,CPU都没有用武之地,多数情况下CPU都在等待IO操作,也就是说,多核反而拖累了IO程序的执行。

并行方式的选择:CPU密集型任务

什么是CPU密集型任务?这里我们可以使用逆定理:所有不涉及硬盘读写(数据库读写)、网络请求、文件打印等任务都算CPU密集型任务任务,说白了就是,计算型任务。

以求平方和为例子:

import time  
  
  
def cpu_bound(number):  
    return sum(i * i for i in range(number))  
  
  
def find_sums(numbers):  
    for number in numbers:  
        cpu_bound(number)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    numbers = [5_000_000 + x for x in range(20)]  
    start_time = time.time()  
    find_sums(numbers)  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"{duration}秒")

同步执行20次,需要花费多少时间?

4.466595888137817秒

再来试试并行方式:

import multiprocessing  
import time  
  
  
def cpu_bound(number):  
    return sum(i * i for i in range(number))  
  
  
def find_sums(numbers):  
    with multiprocessing.Pool() as pool:  
        pool.map(cpu_bound, numbers)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    numbers = [5_000_000 + x for x in range(20)]  
  
    start_time = time.time()  
    find_sums(numbers)  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"{duration}秒")

八核处理器,开八个进程开始跑:

1.1755797863006592秒

不言而喻,并行方式有效提高了计算效率。

最后,既然之前用并行方式运行了IO密集型任务,我们就再来试试用并发的方式运行CPU密集型任务:

import concurrent.futures  
import time  
  
  
def cpu_bound(number):  
    return sum(i * i for i in range(number))  
  
  
def find_sums(numbers):  
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:  
        executor.map(cpu_bound, numbers)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    numbers = [5_000_000 + x for x in range(20)]  
  
    start_time = time.time()  
    find_sums(numbers)  
    duration = time.time() - start_time  
    print(f"{duration}秒")

单进程开8个线程,走起:

4.452666759490967秒

如何?和并行方式运行IO密集型任务一样,可以运行,但是没有任何意义。为什么?因为没有任何IO操作了,CPU不需要等待了,CPU只要全力运算即可,所以你上多线程或者协程,无非就是画蛇添足、多此一举。

结语

有经验的汽修师傅会告诉你,想省油就选CVT和双离合,想质量稳定就选AT,经常高速上激烈驾驶就选双离合,经常市区内堵车就选CVT;同样地,作为经验丰富的后台研发,你也可以告诉汽修师傅,任何不需要CPU等待的任务就选择并行(multiprocessing)的处理方式,而需要CPU等待时间过长的任务,选择并发(threading/asyncio)。反过来,我就想用CVT在高速上飙车,用双离合在市区堵车,行不行?行,但没有意义,或者说的更准确一些,没有任何额外的收益;而用并发方式执行CPU密集型任务,用并行方式执行IO密集型任务行不行?也行,但依然没有任何额外的收益, 无他,唯物无定味,适口者珍矣。

原文转载自「刘悦的技术博客」 //v3u.cn/a_id_221