python实现多进程任务—以读取grib写入nc为例

在进行大量数据的I/O操作时，程序会花费较多的时间。为加快程序的运行速度，在python中可使用多进程，利用多核CPU的资源提高效率。这里，请注意区分多进程和多线程的概念(进程可以简单的理解为一个可以独立运行的程序单位，它是线程的集合，进程就是有一个或多个线程构成的)。

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Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

下面以一个数据io操作为例，原始数据文件为4个待读取操作的grib文件，读取其中的数据写入到新的nc文件中，分别使用单进程和多进程进行操作，来展示多进程的性能。

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简单的讲，我们只需把我们所需要的操作，全部封装成一个函数，然后调用该函数，传入相应的参数，设置好实现多进程。

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 pool = multiprocessing.Pool(processes=1) #设置多进程池
 for file infiles_list:
     print(file)
     msg=file   #传递参数
     pool.apply_async(write_nc,(msg, )) #调用我自定义的write_nc函数，读取grib文件的数据，写入nc文件中。
 pool.close() #这里的pool.close()是说关闭pool，使其不在接受新的（主进程）任务
 pool.join() #这里的pool.join()是说：主进程阻塞后，让子进程继续运行完成，子进程运行完后，再把主进程全部关掉。

全部代码如下：
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import pygrib as pg
import netCDF4 as nc
import os
from glob import glob
import multiprocessing
import datetime
 
def write_nc(file):
    output_dir='./grib_file'
    i=1
    ncname=output_dir+'/'+file[-14:-5]+'.nc'
    #创建nc文件
    if os.path.exists(ncname):
      os.remove(ncname)
 
    #创建维度
    f =nc.Dataset(ncname,'w',format = 'NETCDF4')
    f.createDimension('time',91)
    f.createDimension('latitude',1801)
    f.createDimension('longitude',3600)
 
    lon_nc =f.createVariable('lon', 'f4', dimensions=('latitude','longitude'))
    lon_nc.units  = "degrees east"   # 添加变量属性
    lat_nc = f.createVariable('lat','f4', dimensions=('latitude','longitude'))
    lat_nc.units  = "degrees north"   # 添加变量属性
    msl_nc =f.createVariable('msl', 'f4',dimensions=('latitude','longitude','time'),zlib=True,least_significant_digit=1)
    msl_nc.units='pa'、
 
    #读取grib文件
    data=pg.open(file)
    print("正在读取：",file)
    msl_data =data.select(name='2 metre temperature')[0]
    msl= msl_data.values
    lat,lon=msl_data.latlons()
 
    lon_nc[...]=lon
    lat_nc[...]=lat
    msl_nc[:,:,i]=msl
    i=i+1
    f.close()
    print("写入完成，结束！")
 
if __name__=="__main__":
    starttime =datetime.datetime.now()
    src_dir='./grib_file'
    files_list=glob(src_dir+'/*')
    pool =multiprocessing.Pool(processes=1)
    for file infiles_list:
        print(file)
        msg=file
       pool.apply_async(write_nc,(msg, ))
    pool.close()
    pool.join()
 
    endtime =datetime.datetime.now()
    print("程序用时：")
    print (endtime -starttime)

2 b4 i' {# t, W# }( Z实验结果：

单进程设置(processes=1)，运行该程序，运行时间为17.7s。

多进程设置(processes=4)，运行时间只需要5.0s，大约为原时间的1/4。

核的多少取决于你计算机有多少可用cpu，在很多情况下，使用多进程可大大提高效率。

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