【JulyEdu-Python基础】第 7 课：Python并发编程以及系统常用模块
主要内容
Python多进程与多线程
Python使用Hadoop分布式计算库mrjob
Python使用Spark分布式计算库PySpark
例子：分别使用MapReduce和Spark实现wordcount
正则表达式简介
日期和时间
常用内建模块： collections； itertools
进程与线程
进程：程序的一次执行（程序装载入内存，系统分配资源运行）
每个进程有自己的内存空间、数据栈等，只能使用进程间通讯，而不能直接共享信息
线程：所有线程运行在同一个进程中，共享相同的运行环境
每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口
线程的运行可以被抢占（中断），或暂时被挂起（睡眠），让其他线程运行（让步）
一个进程中的各个线程间共享同一片数据空间
全局解释器锁GIL
GIL全称全局解释器锁Global Interpreter Lock， GIL并不
是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时
所引入的一个概念
GIL是一把全局排他锁，同一时刻只有一个线程在运行
毫无疑问全局锁的存在会对多线程的效率有不小影响。甚至就几乎等于Python是个单线程的程序。
multiprocessing库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为
GIL而低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方
便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个
进程有自己的独立的GIL，因此也不会出现进程之间的GIL争抢。
顺序执行单线程与同时执行两个并发线程
join阻塞进程直到线程执行完毕
Python 多进程（ multiprocessing）
fork操作：
调用一次，返回两次。因为操作系统自动把当前进程（称为父
进程）复制了一份（称为子进程）， 然后分别在父进程和子进
程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。子
进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。
multiprocessing
multiprocessing是跨平台版本的多进程模块，它提供了
一个Process类来代表一个进程对象，下面是示例代码:
这个程序如果用单进程写则需要执行10秒以上的时间，而用多进程则启动10个进程并行执行，只需要用1秒多的时间。
进程间通信Queue
Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递
进程池Pool
用于批量创建子进程，可以灵活控制子进程的数量
多进程与多线程对比
在一般情况下多个进程的内存资源是相互独立的，而多线程可以共享同一个进程中的内存资源
函数式编程
三大特性：
immutable data 不可变数据
first class functions：函数像变量一样使用
尾递归优化：每次递归都重用stack
好处：
parallelization 并行
lazy evaluation 惰性求值
determinism 确定性
函数式编程http://coolshell.cn/articles/10822.html
函数式编程技术
技术：
map & reduce
pipeline
recursing 递归
currying
higher order function 高阶函数
Python中的lambda和map、 filter、 reduce
lambda:快速定义单行的最小函数， inline的匿名函数
Python中的lambda和map、 filter、 reduce
map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，执行结果组成一个List返回
Python中的lambda和map、 filter、 reduce
filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为
True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回
Python中的lambda和map、 filter、 reduce
reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，
如果有starting_value，还可以作为初始值调用
例子：计算数组中的平均数
正常写法：
函数式编程：
这样的代码是在描述要干什么，而不是怎么干
Hadoop
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架。
核心的设计就是： MapReduce和HDFS（ HadoopDistributed File System）
MapReducer
思想：任务的分解与结果的汇总
基于Linux管道的MapReducer
import sys for line in sys.stdin: ls = line.split() for word in ls: if len(word.strip()) != 0: print word + ',' + str(1)
import sys word_dict = {} for line in sys.stdin: ls = line.split(',') word_dict.setdefault(ls[0], 0) word_dict[ls[0]] += int(ls[1]) for word in word_dict: print word, word_dict[word]
$ cat wordcount.input | python mapper.py | python reducer.py | sort -k 2r
Output:
n world 3
n hello 2
n hi 1
Hadoop Streaming & mrjob
Hadoop有Java和Streaming两种方式来编写MapReduce任务。
Java的优点是计算效率高，并且部署方便，直接打包成一个jar文件就行了。
Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer。
Streaming单机测试：
cat input | mapper | sort | reducer > output
mrjob实质上就是在Hadoop Streaming的命令行上包了一层，有了统一的Python界面，无需你再去直接调用Hadoop Streaming命令。
Mrjob实现wordcount
from mrjob.job import MRJob class MRWordFrequencyCount(MRJob): def mapper(self, _, line): yield "chars", len(line) yield "words", len(line.split()) yield "lines", 1 def reducer(self, key, values): yield key, sum(values) if __name__ == '__main__': MRWordFrequencyCount.run()
Spark
Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算框架：
Spark的中间输出和结果输出可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS。
Spark能更好地用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法中。
Spark与Hadoop结合
Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算。
本地模式
Standalone模式
Mesoes模式
yarn模式
RDD
弹性分布式数据集Resilient Distributed Datasets：
集群节点上不可变、已分区对象
可序列化
可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。
计算特性：
血统lineage
惰性计算lazy evaluation
生成方式：
文件读取
来自父RDD
PySpark实现WordCount
正则表达式
两种模式匹配：搜索search()和匹配match()
判断一个字符串是否是合法的Email地址
作业1：电话号码正则匹配
例子：
+008613112345678
+861795101023231212
+8608715432231
01023459764
06346046499
010120
时间和日期
time模块和datetime模块
import time print time.time() print time.localtime() for i in range(3): time.sleep(0.5) print "Tick!"
1479487832.06 time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=11, tm_mday=19, tm_hour=0, tm_min=50, tm_sec=32, tm_wday=5, tm_yday=324, tm_isdst=0) Tick! Tick! Tick!
import datetime print "today is: ", datetime.date.today() print "now is: ", datetime.datetime.now() print datetime.date(2016,6,4) print datetime.time(14,00)
today is: 2016-11-19 now is: 2016-11-19 00:50:38.551905 2016-06-04 14:00:00
# 计算昨天和明天的日期 import datetime today = datetime.date.today() yesterday = today - datetime.timedelta(days=1) tomorrow = today + datetime.timedelta(days=1) print yesterday,today,tomorrow
2016-11-18 2016-11-19 2016-11-20
作业2：计算日期之间的工作日
有用的内建函数
enumerate函数
# 对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时 l = [1,2,3] for i in range (len(l)): print i ,l[i]
0 1 1 2 2 3
# enumerate会将数组或列表组成一个索引序列。使我们再获取索引和索引内容的时候更加方便如下： for index,text in enumerate(l): print index ,text
0 1 1 2 2 3
集合模块collections
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈。
OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列。 Counter是一个简单的计数器，也是dict的一个子类。
from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(1, 2) print p.x print p.y
from collections import deque q = deque(['a', 'b', 'c']) q.append('x') q.appendleft('y') print q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda: 'N/A') dd['key1'] = 'abc' print dd['key1'] # key1存在 print dd['key2'] # key2不存在，返回默认值 abc N/A
from collections import OrderedDict d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print d # dict的Key是无序的，{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print od # OrderedDict的Key是有序的，OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
from collections import Counter c = Counter() for ch in 'programming': c[ch] = c[ch] + 1 print c #Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1}) Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
迭代器itertools
为类序列对象提供了一个类序列接口
无限迭代器：
在最短输入序列终止的迭代器：
组合生成器：
import itertools for i in itertools.izip(itertools.count(1), ['a', 'b', 'c']): print i
(1, 'a') (2, 'b') (3, 'c')
参考：http://python.usyiyi.cn/python_278/library/itertools.html
