并行读取文件并参数化类参数 [英] Reading files in parallel and parameterize class parameters

问题描述

假设我有一个类，并且希望并行从磁盘读取几个文件，并将类参数参数化。做这件事最正确的方法是什么(以及如何做)？

• 主线程应等待load_data()操作结束，然后再进行任何其他操作。

我考虑过线程化，因为它只是I/O操作。

非并行实现示例(单线程)：

import pandas as pd


class DataManager(object):
    def __init__(self):
        self.a = None
        self.b = None
        self.c = None
        self.d = None
        self.e = None
        self.f = None

    def load_data(self):
        self.a = pd.read_csv('a.csv')
        self.b = pd.read_csv('b.csv')
        self.c = pd.read_csv('c.csv')
        self.d = pd.read_csv('d.csv')
        self.e = pd.read_csv('e.csv')
        self.f = pd.read_csv('f.csv')

if __name__ == '__main__':
    dm = DataManager()
    dm.load_data()
    # Main thread is waiting for load_data to finish.
    print("finished loading data")

cpu

I/O操作在大多数情况下不受推荐答案限制，因此使用多个进程是过度的。使用多个线程可能很好，但是pb.read_csv不仅可以读取文件，还可以对其进行CPU受限的解析。我建议您在最初为此目的创建文件时立即使用Asyncio从磁盘读取文件。以下是执行此操作的代码：

import asyncio
import aiofiles


async def read_file(file_name):
    async with aiofiles.open(file_name, mode='rb') as f:
        return await f.read()


def read_files_async(file_names: list) -> list:
    loop = asyncio.get_event_loop()
    return loop.run_until_complete(
        asyncio.gather(*[read_file(file_name) for file_name in file_names]))


if __name__ == '__main__':
    contents = read_files_async([f'files/file_{i}.csv' for i in range(10)])
    print(contents)

函数read_files_async返回文件内容(字节缓冲区)列表，您可以将其传递给pd.read_csv。

我觉得优化文件只读应该足够了，但是可以多进程并行解析文件内容(线程和异步不会提高解析过程的性能)：

import multiprocessing as mp

NUMBER_OF_CORES = 4
pool = mp.Pool(NUMBER_OF_CORES)
pool.map(pb.read_csv, contents)

您应该根据您的计算机规格设置NUMBER_OF_CORES。

这篇关于并行读取文件并参数化类参数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！