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为 Shutil 添加多线程？！

来源：dev.to 2024-09-07 14:15:57 0浏览收藏

对于一个文章开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《为 Shutil 添加多线程？！》，主要介绍了，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！

为 Shutil 添加多线程？！

讨论shutil.copytree添加多线程

** 我在 python 上写的讨论：https://discuss.python.org/t/add-multithreading-to-shutil-copytree/62078 **

背景

shutil 是 python 中一个非常有用的模块。你可以在github中找到它：https://github.com/python/cpython/blob/master/lib/shutil.py

shuutil.copytree 是一个将文件夹复制到另一个文件夹的函数。

在这个函数中，调用_copytree函数进行复制。

_copytree 有什么作用？

忽略指定的文件/目录。
创建目标目录。
在处理符号链接时复制文件或目录。
收集并最终提出遇到的错误（例如权限问题）。
将源目录的元数据复制到目标目录。

问题

_当文件数量较多或文件大小较大时，copytree速度不是很快

在这里测试：

import os
import shutil

os.mkdir('test')
os.mkdir('test/source')

def bench_mark(func, *args):
    import time
    start = time.time()
    func(*args)
    end = time.time()
    print(f'{func.__name__} takes {end - start} seconds')
    return end - start

# write in 3000 files
def write_in_5000_files():
    for i in range(5000):
        with open(f'test/source/{i}.txt', 'w') as f:
            f.write('hello world' + os.urandom(24).hex())
            f.close()

bench_mark(write_in_5000_files)

def copy():
    shutil.copytree('test/source', 'test/destination')

bench_mark(copy)

结果是：

write_in_5000_files 需要 4.084963083267212 秒
复制需要 27.12768316268921 秒

我做了什么

我使用多线程来加速复制过程。我将函数重命名为_copytree_single_threaded，添加一个新函数_copytree_multithreaded。这是copytree_multithreaded：

def _copytree_multithreaded(src, dst, symlinks=false, ignore=none, copy_function=shutil.copy2,
                            ignore_dangling_symlinks=false, dirs_exist_ok=false, max_workers=4):
    """recursively copy a directory tree using multiple threads."""
    sys.audit("shutil.copytree", src, dst)

    # get the entries to copy
    entries = list(os.scandir(src))

    # make the pool
    with threadpoolexecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        # submit the tasks
        futures = [
            executor.submit(_copytree_single_threaded, entries=[entry], src=src, dst=dst,
                            symlinks=symlinks, ignore=ignore, copy_function=copy_function,
                            ignore_dangling_symlinks=ignore_dangling_symlinks,
                            dirs_exist_ok=dirs_exist_ok)
            for entry in entries
        ]

        # wait for the tasks
        for future in as_completed(futures):
            try:
                future.result()
            except exception as e:
                print(f"failed to copy: {e}")
                raise

我添加了一个判断来选择是否使用多线程。

if len(entries) >= 100 or sum(os.path.getsize(entry.path) for entry in entries) >= 100*1024*1024:
        # multithreaded version
        return _copytree_multithreaded(src, dst, symlinks=symlinks, ignore=ignore,
                                        copy_function=copy_function,
                                        ignore_dangling_symlinks=ignore_dangling_symlinks,
                                        dirs_exist_ok=dirs_exist_ok)

else:
    # single threaded version
    return _copytree_single_threaded(entries=entries, src=src, dst=dst,
                                        symlinks=symlinks, ignore=ignore,
                                        copy_function=copy_function,
                                        ignore_dangling_symlinks=ignore_dangling_symlinks,
                                        dirs_exist_ok=dirs_exist_ok)

测试

我在源文件夹中写入了 50000 个文件。基准标记：

def bench_mark(func, *args):
    import time
    start = time.perf_counter()
    func(*args)
    end = time.perf_counter()
    print(f"{func.__name__} costs {end - start}s")

写在：

import os
os.mkdir("test")
os.mkdir("test/source")

# write in 50000 files
def write_in_file():
    for i in range(50000):
         with open(f"test/source/{i}.txt", 'w') as f:
             f.write(f"{i}")
             f.close()

两个比较：

def copy1():
    import shutil
    shutil.copytree('test/source', 'test/destination1')

def copy2():
    import my_shutil
    my_shutil.copytree('test/source', 'test/destination2')