parallelize.py

   1 #!/usr/bin/env python3
   2
   3 """A decorator to help with dead simple parallelization."""
   4
   5 from enum import Enum
   6 import functools
   7 import typing
   8
   9 ps_count = 0
  10 thread_count = 0
  11 remote_count = 0
  12
  13
  14 class Method(Enum):
  15     THREAD = 1
  16     PROCESS = 2
  17     REMOTE = 3
  18
  19
  20 def parallelize(
  21         _funct: typing.Optional[typing.Callable] = None,
  22         *,
  23         method: Method = Method.THREAD
  24 ) -> typing.Callable:
  25     """Usage:
  26
  27     @parallelize    # defaults to thread-mode
  28     def my_function(a, b, c) -> int:
  29         ...do some slow / expensive work, e.g., an http request
  30
  31     @parallelize(method=Method.PROCESS)
  32     def my_other_function(d, e, f) -> str:
  33         ...do more really expensice work, e.g., a network read
  34
  35     @parallelize(method=Method.REMOTE)
  36     def my_other_other_function(g, h) -> int:
  37         ...this work will be distributed to a remote machine pool
  38
  39     This decorator will invoke the wrapped function on:
  40
  41         Method.THREAD (default): a background thread
  42         Method.PROCESS: a background process
  43         Method.REMOTE: a process on a remote host
  44
  45     The wrapped function returns immediately with a value that is
  46     wrapped in a SmartFuture.  This value will block if it is either
  47     read directly (via a call to result._resolve) or indirectly (by
  48     using the result in an expression, printing it, hashing it,
  49     passing it a function argument, etc...).  See comments on the
  50     SmartFuture class for details.
  51
  52     Note: you may stack @parallelized methods and it will "work".
  53     That said, having multiple layers of Method.PROCESS or
  54     Method.REMOTE may prove to be problematic because each process in
  55     the stack will use its own independent pool which may overload
  56     your machine with processes or your network with remote processes
  57     beyond the control mechanisms built into one instance of the pool.
  58     Be careful.
  59     """
  60     def wrapper(funct: typing.Callable):
  61
  62         @functools.wraps(funct)
  63         def inner_wrapper(*args, **kwargs):
  64             import executors
  65             import smart_future
  66
  67             # Look for as of yet unresolved arguments in _funct's
  68             # argument list and resolve them now.
  69             newargs = []
  70             for arg in args:
  71                 newargs.append(smart_future.SmartFuture.resolve(arg))
  72             newkwargs = {}
  73             for kw in kwargs:
  74                 newkwargs[kw] = smart_future.SmartFuture.resolve(
  75                     kwargs[kw]
  76                 )
  77
  78             executor = None
  79             if method == Method.PROCESS:
  80                 executor = executors.DefaultExecutors().process_pool()
  81             elif method == Method.THREAD:
  82                 executor = executors.DefaultExecutors().thread_pool()
  83             elif method == Method.REMOTE:
  84                 executor = executors.DefaultExecutors().remote_pool()
  85             assert executor is not None
  86
  87             future = executor.submit(funct, *newargs, **newkwargs)
  88
  89             # Wrap the future that's returned in a SmartFuture object
  90             # so that callers do not need to call .result(), they can
  91             # just use is as normal.
  92             return smart_future.SmartFuture(future)
  93
  94         return inner_wrapper
  95
  96     if _funct is None:
  97         return wrapper
  98     else:
  99         return wrapper(_funct)