简介
在介绍如何最简单地利用 python 实现并行前，我们先来看一个简单的代码。
words = [ 'apple', 'bananan', 'cake', 'dumpling']
for word in words:
print word上面的例子中，我们用一个 for 循环打印出 words 列表中的每个单词。问题来了，这里我们打印完一个单词才能接着打印另一个单词，能不能同时打印呢？好比如在银行的营业厅排队，如果只开一个窗口办理业务，你需要等前面一个人办完，才轮到你，如果能开多个窗口，显然会快很多。
我们将上面的代码抽象成下面的模式：
items = list()
for item in items:
process(item)其中，items 是一个列表，process(arg) 是一个函数，可以有返回值也可以没有。我们希望可以将这种模式改成并行处理的方式，比如可以引入多线程等处理方式，但是这些处理方式往往会让代码变得更加复杂。那么有什么简单的处理方式吗？
并行化
我们将上面的串行模式进行简单地改造，使之可以并行处理：
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
items = list()
pool = ThreadPool()
pool.map(process, items)
pool.close()
pool.join()下面我们进行测试：
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
def get_logger(name):
logger = logging.getLogger(name)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s [%(levelname)s] %(message)s')
stream_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(stream_handler)
return logger
def process(item):
log = _get_logger(item)
log.info( "item: %s" % item)
time.sleep( 5)
items = [ 'apple', 'bananan', 'cake', 'dumpling']
pool = ThreadPool()
pool.map(process, items)
pool.close()
pool.join()输出结果:
2016-06-07 11:23:57,530 - apple [INFO] word: apple
2016-06-07 11:23:57,530 - bananan [INFO] word: bananan
2016-06-07 11:23:57,530 - cake [INFO] word: cake
2016-06-07 11:23:57,531 - dumpling [INFO] word: dumpling从上面显示的时间可以看到，我们已经由原来的串行打印变成并行打印了。
另外，上面的处理函数 process 是没有返回值的。假设 process 函数的返回值是 result，那么 results = pool.map(process, items) 的返回值是一个列表，每个元素对应着处理每个 item 的结果。
因此，
results = list()
for item in item_list:
result = process(item)
results.append(result)
return results上面的串行处理可以改成下面的并行处理：
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool()
results = pool.map(process, item_list)
pool.close()
pool.join()
return results参考资料
Parallelism in one line
一行 Python 实现并行化
