Python编程代码有多厉害？

自去年年中的时候，Python荣登各大编程语言排行榜榜首，至今，Python从未让下过第一名的位置。因此，垫定了Python在编程语言界的地位。不仅如此，Python因为其语言简洁，K12也在争相学习。今天就带大家了解一下Python编程代码的厉害。

让我们举一个简单的例子，在单个文件夹中有一个图片数据集，其中有数万张图片。在这里，我们决定使用 1000 张。我们希望在所有图片被传递到深度神经网络之前将其调整为 600×600 像素分辨率的形式。以下是你经常会在 GitHub 上看到的标准 Python 代码：

import glob
import osimport cv2### Loop through all jpg files in the current folder ### Resize each one to size 600x600
for image_filename in glob.glob("*.jpg"): ### Read in the image data img = cv2.imread(image_filename) ### Resize the image
img = cv2.resize(img, (600, 600))

上面的程序遵循你在处理数据脚本时经常看到的简单模式：

1. 首先从需要处理内容的文件（或其他数据）列表开始。

2. 使用 for 循环逐个处理每个数据，然后在每个循环迭代上运行预处理。

让我们在一个包含 1000 个 jpeg 文件的文件夹上测试这个程序，看看运行它需要多久：

time python standard_res_conversion.py 

在我的酷睿 i7-8700k 6 核 CPU 上，运行时间为 7.9864 秒！在这样的高端 CPU 上，这种速度看起来是难以让人接受的，看看我们能做点什么。

快的方法

为了便于理解并行化的提升，假设我们需要执行相同的任务，比如将 1000 个钉子钉入木头，假如钉入一个需要一秒，一个人就需要 1000 秒来完成任务。四个人组队就只需要 250 秒。

在我们这个包含 1000 个图像的例子中，可以让 Python 做类似的工作：

• 将 jpeg 文件列表分成 4 个小组；

• 运行 Python 解释器中的 4 个独立实例；

• 让 Python 的每个实例处理 4 个数据小组中的一个；

• 结合四个处理过程得到的结果得出最终结果列表。

这一方法的重点在于，Python 帮我们处理了所有棘手的工作。我们只需告诉它我们想要运行哪个函数，要用多少 Python 实例，剩下的就交给它了！只需改变三行代码。实例：

import glob
import osimport cv2import concurrent.futuresdef load_and_resize(image_filename):### Read in the image data img = cv2.imread(image_filename) ### Resize the image
img = cv2.resize(img, (600, 600)) ### Create a pool of processes. By default, one is created for each CPU in your machine. with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor as executor: ### Get a list of files to process
image_files = glob.glob("*.jpg") ### Process the list of files, but split the work across the process pool to use all CPUs ### Loop through all jpg files in the current folder ### Resize each one to size 600x600 executor.map(load_and_resize, image_files)

从以上代码中摘出一行：

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor as executor:

你的 CPU 核越多，启动的 Python 进程越多，我的 CPU 有 6 个核。实际处理代码如下：

executor.map(load_and_resize, image_files)

「executor.map」将你想要运行的函数和列表作为输入，列表中的每个元素都是我们函数的单个输入。由于我们有 6 个核，我们将同时处理该列表中的 6 个项目！

如果再次用以下代码运行我们的程序：

time python fast_res_conversion.py 

我们可以将运行时间降到 1.14265 秒，速度提升了近 6 倍！

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