今天小编就为大家分享一篇python多进程提取处理大量文本的关键词方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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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