【Multiprocessing】採用多程序計算處理資料
0x00 前言
在資料處理方面,通常會將較為簡單的源資料存於本地磁碟中,
每次使用時讀取,經過生成函式生成模型可以直接使用的訓練資料,
而這種資料通常為矩陣的形式,考慮到padding位的情況下通常較大,
那麼,在源資料的量較大,而生成的資料的空間佔用增量巨大無法存於本地,
就需要採用生成一個,傳輸一個,消耗一個,之後再生成的形式。
線性計算終歸是緩慢的,此時就需要多程序進行處理,
如下所示,基本框架用以記錄多程序計算的基本方法:
後續有空的時候再繼續記錄一下基於此的、時空複雜度均更優的 “生產者—消費者” 模型。
0x01 Source Code
ori_data = range(65536 )
def get_args(i):
batch_size = 5 * 200
return ori_data[i * batch_size: (i+1) * batch_size], i, 'container_{}'.format(i)
def batch_data_generate_fn(inp, i, name):
print('Run child process %s (%s)' % (name, os.getpid()))
# do some calculation etc.
return inp
def generate_with_multiprocessing (method='default', fn=None):
import multiprocessing
targets = { # pre-defined functions
# 'segments': generate_original_segments_single_task,
# 'single': batch_data_generate_single_block,
# 'batch': batch_data_generate_single_task,
'default': batch_data_generate_fn,
}
print('Run the main process (%s).' % (os.getpid()))
i = 0
n_cores = 9
for i in range(n_cores):
p = multiprocessing.Process(
target=targets.get(method),
args=fn(i) if fn else (i,))
p.start()
print('Waiting for all subprocesses done ...')
generate_with_multiprocessing(method='default', fn=get_args)
0x02 實際場景運用
def generate_correction_input_from_path_case(path_case, name_prefix=0):
ret, file_idx = [], 0
print('Run the child process<{}> {}.'.format(name_prefix, os.getpid()))
for path in path_case:
if os.path.exists(path):
data = load301(0, path)
sents = sentence_dict_to_correction_input(data.get('Sentence', []), False)
ret.extend(sents)
name = path.split('/')[-1] if path.split('/')[-1] != 'output.o301' else path.split('/')[-2]
print("Now solving {:>6s} | cache {:>05} sentences for file-{:>02}{:>04}".format(
name.replace('.o301', ''), ret.__len__(), name_prefix, file_idx))
while ret.__len__() > 10000:
pickle.dump(
ret[:10000],
open('/data/chend/sentence_words_180901/{:>02}{:>04}.pkl'.format(
name_prefix, file_idx), 'w'))
file_idx += 1
del ret[:10000]
else:
pickle.dump(
ret,
open('/data/chend/sentence_words_180901/{:>02}{:>04}.pkl'.format(
name_prefix, file_idx), 'w'))
del ret[:]
def generate_correction_input_from_o301():
import multiprocessing
print('Run the main process {}.'.format(os.getpid()))
n_cores = 25
bad_docs = [line for line in open('/data/bad_quality.txt', 'rb')]
dir_name = '/data/pdf_bond_disclosure_nafmii/'
online_doc_case, total_doc_case = [], []
for idx in range(364, 4467):
doc = str(idx)
if doc in bad_docs:
continue
online_doc_case.append("/data/fake_path/{}/output.o301".format(doc))
for _, _, files in os.walk(dir_name):
for file_name in files:
if file_name.endswith('o301'):
total_doc_case.append(dir_name + file_name)
path_case = sorted(online_doc_case + total_doc_case)
block_size = int(path_case.__len__() / n_cores)
for core in range(n_cores):
args = (path_case[block_size*core: block_size*core+block_size], core)
p = multiprocessing.Process(
target=generate_correction_input_from_path_case,
args=args
)
p.start()
print('Waiting for all subprocesses done ...')
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