问题背景:有一批需要处理的文件,对于每一个文件,都需要调用同一个函数进行处理,相当耗时。
有没有加速的办法呢?当然有啦,比如说你将这些文件分成若干批,每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理,这样同时运行若干个python程序也可以进行加速。
有没有更简单的方法呢?比如说,我一个运行的一个程序里面,同时分为多个线程,然后进行处理?
大概思路:将这些个文件路径的list,分成若干个,至于分成多少,要看自己cpu核心有多少,比如你的cpu有32核的,理论上就可以加速32倍。
代码如下:
# -*-coding:utf-8-*- import numpy as np from glob import glob import math import os import torch from tqdm import tqdm import multiprocessing label_path = '/home/ying/data/shiyongjie/distortion_datasets/new_distortion_dataset/train/label.txt' file_path = '/home/ying/data/shiyongjie/distortion_datasets/new_distortion_dataset/train/distortion_image' save_path = '/home/ying/data/shiyongjie/distortion_datasets/new_distortion_dataset/train/flow_field' r_d_max = 128 image_index = 0 txt_file = open(label_path) file_list = txt_file.readlines() txt_file.close() file_label = {} for i in file_list: i = i.split() file_label[i[0]] = i[1] r_d_max = 128 eps = 1e-32 H = 256 W = 256 def generate_flow_field(image_list): for image_file_path in ((image_list)): pixel_flow = np.zeros(shape=tuple([256, 256, 2])) # 按照pytorch中的grid来写 image_file_name = os.path.basename(image_file_path) # print(image_file_name) k = float(file_label[image_file_name])*(-1)*1e-7 # print(k) r_u_max = r_d_max/(1+k*r_d_max**2) # 计算出畸变校正之后的对角线的理论长度 scale = r_u_max/128 # 将这个长度压缩到256的尺寸,会有一个scale,实际上这里写128*sqrt(2)可能会更加直观 for i_u in range(256): for j_u in range(256): x_u = float(i_u - 128) y_u = float(128 - j_u) theta = math.atan2(y_u, x_u) r = math.sqrt(x_u ** 2 + y_u ** 2) r = r * scale # 实际上得到的r,即没有resize到256×256的图像尺寸size,并且带入公式中 r_d = (1.0 - math.sqrt(1 - 4.0 * k * r ** 2)) / (2 * k * r + eps) # 对应在原图(畸变图)中的r x_d = int(round(r_d * math.cos(theta))) y_d = int(round(r_d * math.sin(theta))) i_d = int(x_d + W / 2.0) j_d = int(H / 2.0 - y_d) if i_d < W and i_d >= 0 and j_d < H and j_d >= 0: # 只有求的的畸变点在原图中的时候才进行赋值 value1 = (i_d - 128.0)/128.0 value2 = (j_d - 128.0)/128.0 pixel_flow[j_u, i_u, 0] = value1 # mesh中存储的是对应的r的比值,在进行畸变校正的时候,给定一张这样的图,进行找像素即可 pixel_flow[j_u, i_u, 1] = value2 # 保存成array格式 saved_image_file_path = os.path.join(save_path, image_file_name.split('.')[0] + '.npy') pixel_flow = pixel_flow.astype('f2') # 将数据的格式转换成float16类型, 节省空间 # print(saved_image_file_path) # print(pixel_flow) np.save(saved_image_file_path, pixel_flow) return if __name__ == '__main__': file_list = glob(file_path + '/*.JPEG') m = 32 n = int(math.ceil(len(file_list) / float(m))) # 向上取整 result = [] pool = multiprocessing.Pool(processes=m) # 32进程 for i in range(0, len(file_list), n): result.append(pool.apply_async(generate_flow_field, (file_list[i: i+n],))) pool.close() pool.join()
在上面的代码中,函数
generate_flow_field(image_list)
需要传入一个list,然后对于这个list进行操作,之后对操作的结果进行保存
所以,只需要将你需要处理的多个文件,切分成尽量等大小的list,然后再对每一个list,开一个线程进行处理即可
上面的主函数:
if __name__ == '__main__': file_list = glob(file_path + '/*.JPEG') # 将文件夹下所有的JPEG文件列成一个list m = 32 # 假设CPU有32个核心 n = int(math.ceil(len(file_list) / float(m))) # 每一个核心需要处理的list的数目 result = [] pool = multiprocessing.Pool(processes=m) # 开32线程的线程池 for i in range(0, len(file_list), n): result.append(pool.apply_async(generate_flow_field, (file_list[i: i+n],))) # 对每一个list都用上面我们定义的函数进行处理 pool.close() # 处理结束之后,关闭线程池 pool.join()
主要是这样的两行代码,一行是
pool = multiprocessing.Pool(processes=m) # 开32线程的线程池
用来开辟线程池
另外一行是
result.append(pool.apply_async(generate_flow_field, (file_list[i: i+n],))) # 对每一个list都用上面我们定义的函数进行处理
对于线程池,用apply_async()同时跑generate_flow_field这个函数,传入的参数是:file_list[i: i+n]
实际上apply_async()这个函数的作用是所有的线程同时跑,速度是比较快的。
扩展:
Python文件处理之文件写入方式与写缓存来提高速度和效率
Python的open的写入方式有:
write(str):将str写入文件
writelines(sequence of strings):写多行到文件,参数为可迭代对象
f = open('blogCblog.txt', 'w') #首先先创建一个文件对象,打开方式为w f.writelines('123456') #用readlines()方法写入文件
运行上面结果之后,可以看到blogCblog.txt文件有123456内容,这里需要注意的是,mode为‘w'模式(写模式),再来看下面代码:
f = open('blogCblog.txt', 'w') #首先先创建一个文件对象,打开方式为w f.writelines(123456) #用readlines()方法写入文件
运行上面代码之后会报一个TypeError,这是因为writelines传入的参数并不是一个可迭代的对象。
以上就是关于python频繁写入文件怎么提速的相关知识点以及扩展内容,感谢大家的阅读。
python,写入文件,提速
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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