Python高级技术之:`multiprocessing`与`threading`:在`CPU`密集型和`I/O`密集型任务中的选型。

各位好,今天咱们来聊聊Python里的两个重量级选手:multiprocessing(多进程)和threading(多线程)。这俩哥们儿都能让你的程序“同时”干活,但擅长的领域却大不相同。选错了,轻则效率打折,重则适得其反。所以,咱们得摸清它们的脾气,才能让它们各司其职,把活儿干得漂漂亮亮的。 开场白:别被“并发”忽悠了 先来个小概念澄清一下。很多人把“并发”(concurrency)和“并行”(parallelism)混为一谈,以为都是“一起干活”。其实不然。 并发: 就像一个人同时处理多项任务。你一边回微信,一边听歌,一边还要想着晚上吃啥。表面上看起来你在同时干三件事,但实际上你的大脑是在快速切换,轮流处理。 并行: 就像几个人同时干活。你、你媳妇儿、你老妈,三个人同时包饺子,那就是并行。 threading 实现的是并发,而 multiprocessing 才能实现真正的并行(在多核 CPU 的情况下)。记住这一点,是咱们后续讨论的基础。 第一回合:threading,I/O 密集型任务的救星 threading 是Python自带的模块,用来创建线程。线程是轻量级的执行单元,多 …

MapReduce 作业的 CPU 密集型与 I/O 密集型优化

好的,各位观众,各位朋友,欢迎来到“MapReduce性能优化脱口秀”!我是你们的老朋友,江湖人称“代码界的段子手”,今天咱们就来聊聊MapReduce这个老伙计,以及如何让它在CPU和I/O的“双重压力”下,依然能跑得飞起,成为你数据分析 pipeline 上的“超跑”。🏎️💨 开场白:MapReduce,你还好吗? MapReduce,这个概念一抛出来,仿佛自带一种“老干部”的严肃感。但别被它的外表迷惑了,它可是大数据处理领域的一位元老级人物。它像一位经验丰富的厨师,擅长将庞大的数据“食材”分解成小块,分给不同的“小工”(Mapper),让他们并行处理,然后再把处理好的“半成品”汇集起来,由另一批“小工”(Reducer)进行最后的烹饪,最终端出一盘美味的数据大餐。 但是,这位“厨师”也有自己的烦恼。有时候,它遇到的“食材”太难处理,Mapper们得埋头苦干,CPU利用率蹭蹭往上涨,这就是典型的 CPU 密集型场景;而有时候,数据量太大,Mapper和Reducer之间的数据交换过于频繁,硬盘疯狂转动,I/O 压力山大,这就变成了 I/O 密集型场景。 所以,今天的任务就是:如何诊 …