后端思维篇：手把手教你写一个并行调用模板("后端进阶：实战详解如何编写高效并行调用模板")

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ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 18 #后端开发

后端进阶：实战详解怎样编写高效并行调用模板

一、引言

在现代后端开发中，节约程序执行快速是提升用户体验的关键。并行调用是节约程序执行快速的一种有效方法，它可以在不增多硬件资源的情况下，通过合理分配任务，降低程序的总体执行时间。本文将手把手教你怎样编写一个高效并行调用模板，帮助你提升后端系统的性能。

二、并行调用概述

并行调用指的是同时执行多个任务，这些任务可以是计算密集型、I/O密集型或者两者兼备。在多核处理器普及的今天，合理利用并行调用可以显著节约程序的执行快速。Python中，常用的并行调用库有`threading`和`concurrent.futures`。

三、并行调用模板设计

在设计并行调用模板时，我们需要考虑以下几个关键点：

任务分割：将大任务分割成小任务，以便并行执行。

线程/进程管理：合理分配线程或进程，避免过多的线程/进程消耗系统资源。

因此合并：将并行执行的因此合并，以供后续处理。

异常处理：合理处理并行执行过程中或许出现的异常。

四、并行调用模板实现

以下是一个基于`concurrent.futures`库的并行调用模板实现。这个模板使用了线程池（ThreadPoolExecutor）来执行并行任务。


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
def task_function(params):
    # 这里是任务执行的函数，params是任务参数
    # 执行任务并返回因此
    return result
def parallel_call(tasks_params):
    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 将任务提交到线程池
        future_to_params = {executor.submit(task_function, params): params for params in tasks_params}
        
        # 用于存储因此的列表
        results = []
        
        # 获取任务执行因此
        for future in as_completed(future_to_params):
            try:
                result = future.result()
                results.append(result)
            except Exception as exc:
                print(f'{future_to_params[future]} generated an exception: {exc}')
        
        # 返回因此列表
        return results
# 示例任务参数列表
tasks_params = [param1, param2, param3, ...]
# 调用并行调用模板
results = parallel_call(tasks_params)

五、任务分割与合并

在并行调用中，任务分割和合并是两个重要的步骤。任务分割是指将大任务分解为小任务，以便并行执行。合并则是将并行执行的因此整合起来，以供后续处理。

以下是一个易懂的任务分割和合并的例子：


def split_tasks(data):
    # 将数据分割为小任务
    tasks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]
    return tasks
def merge_results(results):
    # 将因此合并
    merged_result = sum(results)
    return merged_result
# 分割任务
tasks = split_tasks(large_data)
# 并行调用
results = parallel_call(tasks)
# 合并因此
final_result = merge_results(results)