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12.8 简单的并行编程
12.8 简单的并⾏编程
问题
You have a program that performs a lot of CPU-intensive work , and you want to makeit run
faster by having it take advantage of multiple CPUs.
解决⽅案
The concurrent .futures library provides a ProcessPool xecutor class that can beused to
execute computationally intensive functions in a separately running instance ofthe Python
interpreter . However , in order to use it , you first need to have some com-putationally
intensive work . Let ’s illustrate with a simple yet practical example .Suppose you have an
entire directory of gzip-compressed Apache web server logs:
logs/20 12070 1.log .gz20 120702.log .gz20 120703.log .gz20 120704 .log .gz20 120705.log .gz20 120706.
Further suppose each log file contains lines like this:
124 .115.6.12 - - [10/Jul/20 12:00:18:50 -0500] “G T /robots.txt ...” 200 7 12 10 .2 12.209.67 - -
[10/Jul/20 12:00:18:5 1 -0500] “G T /ply/ ...” 200 118752 10 .2 12.209.67 - -
[10/Jul/20 12:00:18:5 1 -0500] “G T /favicon .ico ...” 404 36961.135.2 16.105 - -
[10/Jul/20 12:00:20:04 -0500] “G T /blog/atom .xml ...” 304 -...
Here is a simple script that takes this data and identifies all hosts that have accessed
therobots.txt file:
findrobots.py
import gzipimport ioimport glob
def find_robots(filename):
‘Find all of the hosts that access robots.txt in a single log file‘robots = set()with
gzip .open(filename) as f:
for line in io .TextIOWrapper(f ,encoding=ascii): fields = line .split()if
fields[6] == ‘/robots.txt:
robots.add(fields[0])
return robots
def find_all_robots(logdir):
‘Find all hosts across and entire sequence of files‘files =
glob .glob(logdir+/*.log .gz)all_robots = set()for robots in map(find_robots, files):
all_robots.update(robots)
return all_robots
if name == ‘main:
robots = find_all_robots(‘logs)for ipaddr in robots:
print(ipaddr)
The preceding program is written in the
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