python多进程提取处理大量文本的关键词方法

经常需要通过python代码来提取文本的关键词，用于文本分析。而实际应用中文本量又是大量的数据，如果使用单进程的话，效率会比较低，因此可以考虑使用多进程。

python的多进程只需要使用multiprocessing的模块就行，如果使用大量的进程就可以使用multiprocessing的进程池--Pool，然后不同进程处理时使用apply_async函数进行异步处理即可。

实验测试语料：message.txt中存放的581行文本，一共7M的数据，每行提取100个关键词。

代码如下：

#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(串行处理花费时间{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)) #保存处理的结果，可以方便输出到文件 res = pool.map(parallel_extract_keyword,lines) #print(Print keywords:) #for tag in res: #print( .join(tag)) pool.close() pool.join() print(并行处理花费时间{t}s.format(t=time.time()-t1))

运行：

python data_process_by_multiprocess.py message.txt

message.txt是每行是一个文档，共581行，7M的数据

运行时间：

不使用sleep来挂起进程,也就是把time.sleep(random.random())注释掉，运行可以大大节省时间。

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