处理和解析大量文件，尤其是百万级别的文件，是一个复杂且资源密集的任务。为实现高效并行处理，可以使用Python中的多种并行和并发编程工具，比如multiprocessing、concurrent.futures模块以及分布式计算框架如Dask和Apache Spark。这里主要介绍如何使用concurrent.futures模块来并行处理和追加文件。
问题背景
在数据处理的过程中，经常会遇到需要对大量文件进行解析和追加的情况。如果使用单进程进行处理，则会花费大量的时间。为了提高处理效率，可以采用并行处理的方式，即同时使用多个进程来处理不同的文件。 在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来实现并行处理。该模块提供了 Process、Queue 和 Pool 等类，可以用于创建进程、共享数据和管理进程池。
解决方案
1、使用 multiprocessing.Pool
multiprocessing.Pool 是一个进程池，可以自动管理进程的数量和分配任务。使用 Pool 进行并行处理的步骤如下：
from multiprocessing import Pool
def worker(task_queue):
for file in iter(task_queue.get, 'STOP'):
data = mine_imdb_page(os.path.join(DATA_DIR, file))
if data:
data_file.write(repr(data) 'n')
return
def main():
task_queue = Queue()
for file in glob.glob('*.csv'):
task_queue.put(file)
task_queue.put('STOP') # so that worker processes know when to stop
# using pool to parallelize the process
pool = Pool(processes=4)
pool.apply_async(worker, [task_queue])
pool.close()
pool.join()
data_file.close()
return2、使用 multiprocessing.Queue
multiprocessing.Queue 是一个队列，可以用于在进程之间共享数据。使用 Queue 进行并行处理的步骤如下：
from multiprocessing import Process, Queue
def worker(task_queue, data_queue):
for file in iter(task_queue.get, 'STOP'):
data = mine_imdb_page(os.path.join(DATA_DIR, file))
if data:
data_queue.put(data)
return
def main():
task_queue = Queue()
data_queue = Queue()
for file in glob.glob('*.csv'):
task_queue.put(file)
task_queue.put('STOP') # so that worker processes know when to stop
# spawn 4 worker processes
for i in range(4):
proc = Process(target=worker, args=[task_queue, data_queue])
proc.start()
# collect data from the data_queue and write to file
while not data_queue.empty():
data = data_queue.get()
data_file.write(repr(data) 'n')
# wait for all worker processes to finish
for proc in [proc for proc in [proc] if proc.is_alive()]:
proc.join()
data_file.close()
return代码例子
以下是一个使用 multiprocessing.Pool 实现并行处理的代码例子：
from multiprocessing import Pool
def worker(task_queue):
for file in iter(task_queue.get, 'STOP'):
data = mine_imdb_page(os.path.join(DATA_DIR, file))
if data:
data_file.write(repr(data) 'n')
return
def main():
task_queue = Queue()
for file in glob.glob('*.csv'):
task_queue.put(file)
task_queue.put('STOP') # so that worker processes know when to stop
# using pool to parallelize the process
pool = Pool(processes=4)
pool.apply_async(worker, [task_queue])
pool.close()
pool.join()
data_file.close()
return
if __name__ == '__main__':
main()以上代码中，worker() 函数是工作进程的函数，它从任务队列中获取文件，解析文件并将其追加到输出文件中。main() 函数是主进程的函数，它创建任务队列，将文件放入任务队列，然后创建进程池并启动工作进程。最后，主进程等待所有工作进程完成，然后关闭输出文件。
Dask可以自动管理并行任务，并提供更强大的分布式计算能力。通过合理的并行和分布式处理，可以显著提高处理百万级文件的效率。
