怎么在python中利用多進程提取處理大量文本的關鍵詞

怎么在python中利用多進程提取處理大量文本的關鍵詞？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

代碼如下：

#coding:utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
from multiprocessing import Pool,Queue,Process
import multiprocessing as mp 
import time,random
import os
import codecs
import jieba.analyse
jieba.analyse.set_stop_words("yy_stop_words.txt")
def extract_keyword(input_string):
	#print("Do task by process {proc}".format(proc=os.getpid()))
	tags = jieba.analyse.extract_tags(input_string, topK=100)
	#print("key words:{kw}".format(kw=" ".join(tags)))
	return tags
#def parallel_extract_keyword(input_string,out_file):
def parallel_extract_keyword(input_string):
	#print("Do task by process {proc}".format(proc=os.getpid()))
	tags = jieba.analyse.extract_tags(input_string, topK=100)
	#time.sleep(random.random())
	#print("key words:{kw}".format(kw=" ".join(tags)))
	#o_f = open(out_file,'w')
	#o_f.write(" ".join(tags)+"\n")
	return tags
if __name__ == "__main__":
	data_file = sys.argv[1]
	with codecs.open(data_file) as f:
		lines = f.readlines()
		f.close()
	
	out_put = data_file.split('.')[0] +"_tags.txt" 
	t0 = time.time()
	for line in lines:
		parallel_extract_keyword(line)
		#parallel_extract_keyword(line,out_put)
		#extract_keyword(line)
	print("串行處理花費時間{t}".format(t=time.time()-t0))
	
	pool = Pool(processes=int(mp.cpu_count()*0.7))
	t1 = time.time()
	#for line in lines:
		#pool.apply_async(parallel_extract_keyword,(line,out_put))
	#保存處理的結果，可以方便輸出到文件
	res = pool.map(parallel_extract_keyword,lines)
	#print("Print keywords:")
	#for tag in res:
		#print(" ".join(tag))
	pool.close()
	pool.join()
	print("并行處理花費時間{t}s".format(t=time.time()-t1))

運行：

python data_process_by_multiprocess.py message.txt

message.txt是每行是一個文檔，共581行，7M的數據

運行時間：

不使用sleep來掛起進程,也就是把time.sleep(random.random())注釋掉，運行可以大大節省時間。

python是什么意思

Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發獨立的項目和大型項目。

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