Python 是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的首選編程語言，它易于使用，也有很多出色的庫來幫助你更快處理數(shù)據(jù)。但當我們面臨大量數(shù)據(jù)時，一些問題就會顯現(xiàn)……

　　目前，大數(shù)據(jù)(Big Data)這個術(shù)語通常用于表示包含數(shù)十萬數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)集。在這樣的尺度上，工作進程中加入任何額外的計算都需要時刻注意保持效率。在設(shè)計機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)預(yù)處理非常重要——在這里，我們必須對所有數(shù)據(jù)點使用某種操作。

　　在默認情況下，Python 程序是單個進程，使用單 CPU 核心執(zhí)行。而大多數(shù)當代機器學(xué)習(xí)硬件都至少搭載了雙核處理器。這意味著如果沒有進行優(yōu)化，在數(shù)據(jù)預(yù)處理的時候會出現(xiàn)「一核有難九核圍觀」的情況——超過 50% 的算力都會被浪費。在當前四核處理器(英特爾酷睿 i5)和 6 核處理器(英特爾酷睿 i7)大行其道的時候，這種情況會變得更加明顯。

　　幸運的是，Python 庫中內(nèi)建了一些隱藏的特性，可以讓我們充分利用所有 CPU 核心的能力。通過使用 Python 的 concurrent.futures 模塊，我們只需要 3 行代碼就可以讓一個普通的程序轉(zhuǎn)換成適用于多核處理器并行處理的程序。

　　標準方法

　　讓我們舉一個簡單的例子，在單個文件夾中有一個圖片數(shù)據(jù)集，其中有數(shù)萬張圖片。在這里，我們決定使用 1000 張。我們希望在所有圖片被傳遞到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前將其調(diào)整為 600×600 像素分辨率的形式。以下是你經(jīng)常會在 GitHub 上看到的標準 Python 代碼：

　　import glob

　　import os

　　import cv2

　　### Loop through all jpg files in the current folder

　　### Resize each one to size 600x600

　　for image_filename in glob.glob("*.jpg"):

　　### Read in the image data

　　img = cv2.imread(image_filename)

　　### Resize the image

　　img = cv2.resize(img, (600, 600))

　　上面的程序遵循你在處理數(shù)據(jù)腳本時經(jīng)?？吹降暮唵文Ｊ剑?/p>

　　首先從需要處理內(nèi)容的文件(或其他數(shù)據(jù))列表開始。

　　使用 for 循環(huán)逐個處理每個數(shù)據(jù)，然后在每個循環(huán)迭代上運行預(yù)處理。

　　讓我們在一個包含 1000 個 jpeg 文件的文件夾上測試這個程序，看看運行它需要多久：

　　time python standard_res_conversion.py

　　在我的酷睿 i7-8700k 6 核 CPU 上，運行時間為 7.9864 秒!在這樣的高端 CPU 上，這種速度看起來是難以讓人接受的，看看我們能做點什么。

　　更快的方法

　　為了便于理解并行化的提升，假設(shè)我們需要執(zhí)行相同的任務(wù)，比如將 1000 個釘子釘入木頭，假如釘入一個需要一秒，一個人就需要 1000 秒來完成任務(wù)。四個人組隊就只需要 250 秒。

　　在我們這個包含 1000 個圖像的例子中，可以讓 Python 做類似的工作：

　　將 jpeg 文件列表分成 4 個小組;

　　運行 Python 解釋器中的 4 個獨立實例;

　　讓 Python 的每個實例處理 4 個數(shù)據(jù)小組中的一個;

　　結(jié)合四個處理過程得到的結(jié)果得出最終結(jié)果列表。

　　這一方法的重點在于，Python 幫我們處理了所有棘手的工作。我們只需告訴它我們想要運行哪個函數(shù)，要用多少 Python 實例，剩下的就交給它了!只需改變?nèi)写a。實例：

　　import glob

　　import os

　　import cv2

　　import concurrent.futures

　　def load_and_resize(image_filename):

　　### Read in the image data

　　img = cv2.imread(image_filename)

　　### Resize the image

　　img = cv2.resize(img, (600, 600))

　　### Create a pool of processes. By default, one is created for each CPU in your machine.

　　with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:

　　### Get a list of files to process

　　image_files = glob.glob("*.jpg")

　　### Process the list of files, but split the work across the process pool to use all CPUs

　　### Loop through all jpg files in the current folder

　　### Resize each one to size 600x600

　　executor.map(load_and_resize, image_files)

　　從以上代碼中摘出一行：

　　time python fast_res_conversion.py

　　你的 CPU 核越多，啟動的 Python 進程越多，我的 CPU 有 6 個核。實際處理代碼如下：

　　executor.map(load_and_resize, image_files)

　　「executor.map()」將你想要運行的函數(shù)和列表作為輸入，列表中的每個元素都是我們函數(shù)的單個輸入。由于我們有 6 個核，我們將同時處理該列表中的 6 個項目!

　　如果再次用以下代碼運行我們的程序：

　　time python fast_res_conversion.py

　　我們可以將運行時間降到 1.14265 秒，速度提升了近 6 倍!

　　注意：在生成更多 Python 進程及在它們之間整理數(shù)據(jù)時會有一些開銷，所以速度提升并不總是這么明顯。但是總的來說，速度提升還是非常可觀的。

　　它總是那么快嗎?

　　如果你有一個數(shù)據(jù)列表要處理，而且在每個數(shù)據(jù)點上執(zhí)行相似的運算，那么使用 Python 并行池是一個很好的選擇。但有時這不是最佳解決方案。并行池處理的數(shù)據(jù)不會在任何可預(yù)測的順序中進行處理。如果你對處理后的結(jié)果有特殊順序要求，那么這個方法可能不適合你。

　　你處理的數(shù)據(jù)也必須是 Python 可以「炮制」的類型。所幸這些指定類別都很常見。以下來自 Python 官方文件：

　　None, True, 及 False

　　整數(shù)、浮點數(shù)、復(fù)數(shù)

　　字符串、字節(jié)、字節(jié)數(shù)組

　　只包含可挑選對象的元組、列表、集合和字典

　　在模塊頂層定義的函數(shù)(使用 def ，而不是 lambda )

　　在模塊頂層定義的內(nèi)置函數(shù)

　　在模塊頂層定義的類

　　這種類的實例，其 __dict__ 或調(diào)用__getstate__() 的結(jié)果是可選擇的(參見「Pickling Class Instances」一節(jié))。