使用 Jupyter Notebook 实现并行任务队列

使用 Jupyter Notebook 实现并行任务队列

本文将介绍如何在 Jupyter Notebook 中实现一个简单的并行任务队列，它允许你在后台运行耗时的函数，而不会阻塞 Notebook 的交互。这个实现方案的核心是使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 来管理线程池，以及使用 ipywidgets.Output 来捕获和显示子线程的输出。

import sys import asyncio import concurrent.futures  import ipywidgets  threadpool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(4)  def run(fn, *args, **kwds):     "run fn in threadpool"     out = ipywidgets.Output()      def print(*args, file=sys.stdout):         line = ' '.join(map(str, args)) + 'n'         if file is sys.stderr:             out.append_stderr(line)         else:             out.append_stdout(line)      def done(fut: asyncio.Future):         try:             result = fut.result()         except asyncio.CancelledError:             print("cancelled", fut, file=sys.stderr)         except Exception:             print("failed", fut, file=sys.stderr)         else:             print("completed", fut)      async def go():         loop = asyncio.get_running_loop()         return await loop.run_in_executor(             threadpool,             lambda: fn(print, *args, **kwds),         )      task = asyncio.create_task(go())     task.add_done_callback(done)      return out

上述代码定义了一个 run 函数，它接受一个函数 fn 和任意数量的参数 *args 和关键字参数 **kwds。run 函数的主要功能是：

1. 创建一个 ipywidgets.Output 对象 out： 这个对象用于捕获和显示在线程中执行的函数的输出。
2. 定义一个自定义的 print 函数： 这个函数将输出重定向到 out 对象。ipywidgets.Output 似乎依赖于 asyncio 的一些机制，才能正确地将 “real” print 输出到正确的位置。
3. 定义一个 done 回调函数： 这个函数在线程中的函数执行完成后被调用，用于处理结果或异常。
4. 定义一个异步函数 go： 这个函数使用 asyncio.loop.run_in_executor 在线程池中执行传入的函数 fn。
5. 创建一个 asyncio 任务 task： 这个任务执行异步函数 go。
6. 添加 done 回调函数到 task： 当任务完成时，done 函数会被调用。
7. 返回 out 对象： 这个对象可以在 Notebook 中显示线程的输出。

使用示例

以下是一个使用 run 函数的示例：

import time  def cpu_bound(print, dt, fail=False):     for i in range(10):         time.sleep(dt)         print(i, time.time())     if fail:         1 / 0     return "done"  run(cpu_bound, 0.1)

在这个例子中，cpu_bound 函数模拟一个耗时的 CPU 密集型任务。它接受一个 print 函数，一个时间间隔 dt，以及一个可选的 fail 参数。该函数循环 10 次，每次休眠 dt 秒，并使用传入的 print 函数打印当前迭代次数和时间戳。如果 fail 参数为 True，则会引发一个 ZeroDivisionError 异常。

通过调用 run(cpu_bound, 0.1)，cpu_bound 函数将在后台线程中执行，而不会阻塞 Notebook。输出将显示在与 run 函数调用相关的 ipywidgets.Output 对象中。

处理异常

run 函数还能够处理在线程中发生的异常。例如：

run(cpu_bound, 0.5, fail=True)

在这个例子中，cpu_bound 函数将引发一个 ZeroDivisionError 异常。done 回调函数将捕获这个异常，并将其输出到 ipywidgets.Output 对象中。

注意事项

• concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 使用线程，适合于 I/O 密集型任务。对于 CPU 密集型任务，可以考虑使用 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 来利用多核 CPU。
• 在线程中执行的函数必须是可序列化的。这意味着它们不能依赖于在主线程中定义的局部变量或对象。
• 使用 ipywidgets.Output 可以方便地捕获和显示线程的输出，但它可能会引入一些性能开销。

总结

本文介绍了一种在 Jupyter Notebook 中实现并行任务队列的简单方法。通过使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 和 ipywidgets.Output，你可以在后台运行耗时的函数，而不会阻塞 Notebook 的交互。这种方法对于交互式数据分析和原型设计非常有用。