Если вы backend-разработчик, работаете с WordPress, создаете API на FastAPI или просто любите Python, то наверняка сталкивались с задачей обработки больших объемов данных. Циклы работают медленно, дедлайны поджимают, а заказчик ждет результат "вчера". Сегодня я поделюсь лайфхаком, который ускорил мои проекты в разы — и все благодаря модулю multiprocessing. Давайте разберем, как это работает, и где его применять.

Проблема: медленные циклы в Python

Представьте: у вас есть список из 10,000 элементов — например, метаданные постов из WordPress или данные, полученные из API. Нужно обработать каждый элемент с помощью функции (скажем, парсинг текста, вычисления или запросы). Классический подход выглядит так:

def process_item(item):
    # Пример: сложная обработка
    return item.upper() + "_processed"

data = ["item" + str(i) for i in range(10000)]
result = [process_item(x) for x in data]

На моем ноутбуке (4 ядра, 8 ГБ ОЗУ) этот код выполняется примерно за 3 секунды для простой операции. Если добавить что-то потяжелее — например, запросы к внешнему API или обработку изображений, — время легко растет до минут. Почему? Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) использует только одно ядро процессора, даже если у вас их больше.

Решение: одна строка с multiprocessing.Pool

Модуль multiprocessing в Python позволяет задействовать все ядра вашего процессора. А метод Pool.map() делает это настолько просто, что достаточно одной строки. Вот как выглядит улучшенный код:

from multiprocessing import Pool

def process_item(item):
    return item.upper() + "_processed"

data = ["item" + str(i) for i in range(10000)]
with Pool() as p:
    result = p.map(process_item, data)

Результат? Время выполнения сократилось до ~0.6 секунды — в 5 раз быстрее на моем 4-ядерном процессоре! Для более сложных задач выгода еще заметнее.

Как это работает?

• Pool() создает пул процессов, который распределяет задачи между ядрами.
• p.map() берет вашу функцию (process_item) и применяет ее к каждому элементу списка параллельно.
• Никаких сложных настроек — Python сам решает, как разбить работу.

Где это пригодится?

Этот лайфхак — настоящий спасатель в реальных проектах. Вот несколько примеров из моей практики:

1. WordPress:
   Нужно было обработать метаданные 50,000 записей для экспорта в CSV. Обычный цикл занял бы минуты, а с multiprocessing — меньше 10 секунд.
2. FastAPI и API:
   Создавал endpoint, который агрегирует данные из нескольких внешних сервисов. Параллельные запросы с Pool сократили время ответа с 8 до 2 секунд.
3. Удаленная работа:
   Когда клиент присылает задачу "срочно обработать большой датасет", этот трюк позволяет уложиться в дедлайн без стресса.

Когда использовать, а когда нет?

Как и у любого инструмента, у multiprocessing есть свои нюансы:

• Когда стоит применять:
  • Обработка больших списков (>1000 элементов).
  • Функция внутри map выполняет тяжелые операции (I/O, вычисления).
• Когда лучше воздержаться:
  • Маленькие списки (<100 элементов) — накладные расходы на запуск процессов съедят выгоду.
  • Функция использует глобальные переменные — это может привести к ошибкам, так как процессы работают изолированно.

Полезный совет

Если ваша задача связана с сетевыми запросами (например, API), замените Pool на concurrent.futures.ThreadPoolExecutor. Для операций ввода-вывода потоки работают лучше процессов.

Пример в действии

Вот реальный кейс: я написал скрипт для WordPress, который извлекает все заголовки постов и считает их длину. Без multiprocessing:

import time

def analyze_title(title):
    time.sleep(0.01)  # Симуляция тяжелой операции
    return len(title)

titles = ["Post " + str(i) for i in range(10000)]
start = time.time()
result = [analyze_title(t) for t in titles]
print(f"Time: {time.time() - start:.2f} sec")
# Time: 101.34 sec

С multiprocessing:

from multiprocessing import Pool
import time

def analyze_title(title):
    time.sleep(0.01)
    return len(title)

titles = ["Post " + str(i) for i in range(10000)]
start = time.time()
with Pool() as p:
    result = p.map(analyze_title, titles)
print(f"Time: {time.time() - start:.2f} sec")
# Time: 25.87 sec

Разница очевидна: 101 секунда против 26 секунд. На 8-ядерной машине результат будет еще лучше.

Итог

multiprocessing.Pool — это простой и мощный инструмент, который превращает ваш многоядерный процессор в рабочую лошадку. Попробуйте его в следующем проекте, где нужно обработать большие данные, и вы удивитесь, сколько времени можно сэкономить.

А какие лайфхаки в Python помогают вам? Делитесь в комментариях — давайте учиться друг у друга!