问题描述

当我们有一个很长很长的任务队列(mission_list)和阈值对应的一个处理函数(missionFunction)时，我们一般采用如下的方式进行处理：

mission_list=[1,2,3,4,5]
def missionFunction(x):
    return x**2
#一般情况下的处理方法
for x in mission_list:
    XXX=missionFunction(x)

但是，如果这任务列表很长很长，处理函数很复杂(占用cpu)时，单核往往需要很长的时间进行处理，此时，Multiprocess便可以极大的提高我们程序的运行速度，相关内容请借鉴multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.10.4 文档。

以上这种场景下，推荐大家采用最简单的进程池+map的方法进行处理，标准的写法，chunksize要借鉴官方的说法，最好大一点：

from multiprocessing import Pool
mission_list=[1,2,3,4,5]
def missionFunction(x):
    return x**2
#一般情况下的多进程写法
with Pool(processes=n) as pool:
    pool.map(missionFunction, mission_list,chunksize=1000)

...

内存优化

但是！！！！如果我们的任务列表非常的长，这会导致多进程还没跑起来之前，内存已经撑爆了，任务自然没法完成，此时我们有几种办法进行优化：

1. 进程的启动方式

进程的启动方法有三种，可参考官方文档：

[图片上传失败...(image-48cd3c-1650511153989)]

在linux环境下，使用forkserver可以节省很多的内存空间，因为进程启动的是一个服务，不会把主进程的数据全部复制

2. 采用imap

采用imap会极大的节省空间，它返回的是一个迭代器，也就是结果列表：

with Pool() as pool:
    ans= pool.imap(missionFunction, mission_list)
    for ret in ans:
        # do something

但注意，以上写法中，你写的结果迭代部分必须写在with下面。或者采用另一种写法：

pool = Pool()
ans= pool.imap(missionFunction, mission_list)
...

for ret in ans:
  # do something
pool.close()

3. mission_list的优化

还有最后一种，当你的missionlist实在太大了，导致你在生成missionlist的时候已经把内存撑爆了，这个时候就得优化mission_list了，如果你的mission_list是通过一个for循环生成的，你可以使用yield字段，将其封装为一个迭代器，传入进程池：

## 你的原始写法可能是这样的
def generate_mission_list(**args):
    mission_list=[]
    #这里有很多相关的代码，用于生成mission_list
    for ... in ...:
        ...
        mission_list.append(mission)
    return mission_list
## 执行
mission_list=generate_mission_list(...)
for mission in mission_list:
    .....


## 建议的写法
def generate_mission_list(**args):
    #这里有很多相关的代码，用于生成mission_list
    for ... in ...:
        ...
        yield mission

mission_list=generate_mission_list(...)
for mission in mission_list:
    .....

这样子，我们就封装好了mission_list，它是一个可迭代对象，在取数据的时候才会将数据拉到内存

我在项目中结合了后两种方法，原本256G的内存都不够用，但在修改后内存只占用了不到10G。希望能够帮助到你