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在python中並行運行多個文件的相同功能

[英]Running same function for multiple files in parallel in python

我正在嘗試為多個文件並行運行一個函數,並希望它們在某個點之前終止。

例如:有一個循環

def main():
  for item in list:
     function_x(item)

  function_y(list)

現在我想要的是這個function_x應該對所有項目並行運行。 但是這個函數應該在我的function_y被調用之前對所有項目執行。

我打算為此使用芹菜。 但無法理解如何做到這一點。

這是我的最終測試代碼。

我需要做的就是使用多處理庫。

from multiprocessing import Process
from time import sleep

Pros = []

def function_x(i):
    for j in range(0,5):
        sleep(3)
        print i

def function_y():
    print "done"

def main():
  for i in range(0,3):
     print "Thread Started"
     p = Process(target=function_x, args=(i,))
     Pros.append(p)
     p.start()

  # block until all the threads finish (i.e. block until all function_x calls finish)    
  for t in Pros:
     t.join()

  function_y()

您可以為此使用線程。 thread.join是你需要的函數,這個函數會阻塞直到線程完成。
你可以這樣做:

import threading
threads = []
def main():
  for item in list:
     t = threading.Thread(target=function_x, args=(item,))
     threads.append(t)
     t.start()

  # block until all the threads finish (i.e. until all function_a functions finish)    
  for t in threads:
     t.join()

  function_y(list)

您可以使用Ray優雅地做到這一點,它是一個用於編寫並行和分布式 Python 的庫。

只需使用@ray.remote聲明function_x ,然后可以通過使用function_x.remote調用它來並行執行,並且可以使用ray.get檢索結果。

import ray
import time

ray.init()

@ray.remote
def function_x(item):
    time.sleep(1)
    return item

def function_y(list):
    pass

list = [1, 2, 3, 4]

# Process the items in parallel.
results = ray.get([function_x.remote(item) for item in list])

function_y(list)

查看Ray 文檔

Here is the documentation for celery groups ,這就是我認為你想要的。 使用AsyncResult.get()而不是AsyncResult.ready()來阻止。

#!/bin/env python

import concurrent.futures

def function_x(item):
    return item * item


def function_y(lst):
    return [x * x for x in lst]


a_list = range(10)


if __name__ == '__main__':

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(10) as tp:

        future_to_function_x = {
            tp.submit(function_x, item): item
            for item in a_list
        }


    results = {}

    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_function_x):

        item = future_to_function_x[future]

        try:
            res = future.result()
        except Exception as e:
            print('Exception when processing item "%s": %s' % (item, e))
        else:
            results[item] = res


    print('results:', results)

    after = function_y(results.values())

    print('after:', after)

輸出:

results: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
after: [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561]

暫無
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