并行目录遍历 python

Question

我需要从给定的根位置开始读取目录树中的每个文件。我想使用并行性尽快完成此操作。我有 48 个内核和 1 TB 内存，因此线程资源不是问题。我还需要记录读取的每个文件。

我考虑使用 joblib，但无法将 joblib 与 os.walk 结合使用。

我可以想到两个办法：

遍历树并将所有文件添加到队列或列表，并有一个工作线程池使文件出列 - 最佳负载平衡，由于初始遍历和队列开销可能需要更多时间
生成线程并将树的一部分静态分配给每个线程 - 低负载平衡，无初始遍历，根据某种哈希分配目录。

或者有更好的方法吗？

EDIT 存储性能不是问题。假设有一个无限快的存储可以处理无限数量的并行读取

编辑删除了多节点情况以保持对并行目录遍历的关注

Answer 1

最简单的方法可能是使用 multiprocessing.Pool 来处理在主进程中执行的 os.walk 的结果输出。

这假定您要并行化的主要工作是对单个文件进行的任何处理，而不是递归扫描目录结构的工作。如果您的文件很小并且您不需要对其内容进行太多处理，则情况可能并非如此。我还假设 multiprocessing 为您处理的进程创建将能够在您的集群上正确分配负载（这可能是真的，也可能不是真的）。

import itertools
import multiprocessing

def worker(filename):
    pass   # do something here!

def main():
    with multiprocessing.Pool(48) as Pool: # pool of 48 processes

        walk = os.walk("some/path")
        fn_gen = itertools.chain.from_iterable((os.path.join(root, file)
                                                for file in files)
                                               for root, dirs, files in walk)

        results_of_work = pool.map(worker, fn_gen) # this does the parallel processing

以这种方式并行化工作完全有可能比仅在单个进程中完成工作要慢。这是因为共享文件系统下的硬盘上的 IO 可能是瓶颈，如果磁盘需要更频繁地查找而不是读取较长的线性数据部分，则尝试并行读取多个磁盘可能会使它们都变慢。即使 IO 快一点，进程之间的通信开销也会吃掉所有的收益。

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