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python流水线框架pypeln的安装使用教程

longtao100 2021-07-12 python 202 ℃ 0 评论

1. 安装和入门使用

安装pip install pypeln,基本元素如下:

在这里插入图片描述

2 基于multiprocessing.Process

这个是基于多进程。

import pypeln as pl
import time
from random import random

def slow_add1(x):
    time.sleep(random()) # <= some slow computation
    return x + 1

def slow_gt3(x):
    time.sleep(random()) # <= some slow computation
    return x > 3

data = range(10) # [0, 1, 2, ..., 9] 

stage = pl.process.map(slow_add1, data, workers=3, maxsize=4)
stage = pl.process.filter(slow_gt3, stage, workers=2)

data = list(stage) # e.g. [5, 6, 9, 4, 8, 10, 7]

3 基于threading.Thread

顾名思义,基于多线程。

import pypeln as pl
import time
from random import random

def slow_add1(x):
    time.sleep(random()) # <= some slow computation
    return x + 1

def slow_gt3(x):
    time.sleep(random()) # <= some slow computation
    return x > 3

data = range(10) # [0, 1, 2, ..., 9] 

stage = pl.thread.map(slow_add1, data, workers=3, maxsize=4)
stage = pl.thread.filter(slow_gt3, stage, workers=2)

data = list(stage) # e.g. [5, 6, 9, 4, 8, 10, 7]

4 基于asyncio.Task

协程,异步io。

import pypeln as pl
import asyncio
from random import random

async def slow_add1(x):
    await asyncio.sleep(random()) # <= some slow computation
    return x + 1

async def slow_gt3(x):
    await asyncio.sleep(random()) # <= some slow computation
    return x > 3

data = range(10) # [0, 1, 2, ..., 9] 

stage = pl.task.map(slow_add1, data, workers=3, maxsize=4)
stage = pl.task.filter(slow_gt3, stage, workers=2)

data = list(stage) # e.g. [5, 6, 9, 4, 8, 10, 7]

5 三者性能对比

IO 密集型应用CPU等待IO时间远大于CPU 自身运行时间,太浪费;常见的 IO 密集型业务包括:浏览器交互、磁盘请求、网络爬虫、数据库请求等。
Python 世界对于 IO 密集型场景的并发提升有 3 种方法:多进程、多线程、异步 IO(asyncio)。理论上讲asyncio是性能最高的,原因如下:
1.进程、线程会有CPU上下文切换
2.进程、线程需要内核态和用户态的交互,性能开销大;而协程对内核透明的,只在用户态运行
3.进程、线程并不可以无限创建,最佳实践一般是 CPU*2;而协程并发能力强,并发上限理论上取决于操作系统IO多路复用(Linux下是 epoll)可注册的文件描述符的极限

在这里插入图片描述

下面是一个数据库访问的测试:

在这里插入图片描述

内存:
串行:75M
多进程:1.4G
多线程:150M
asyncio:120M

以上就是python流水线框架pypeln的安装使用教程的详细内容,更多关于python流水线框架的资料请关注开源网其它相关文章!

Tags:python流水线框架pypeln

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