分批次处理大量计算任务-性能优化

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分批次处理可以通过将3000支股票划分成若干个小批次来实现，这样每次只处理一部分数据，减少内存压力和资源占用。你可以使用以下几种方法来实现：

1. 手动分批次：

你可以手动将股票列表分成几个较小的列表，然后分别为每个批次启动独立的进程进行处理。举个例子：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

# 假设你有一个包含3000支股票的列表
stocks = list(range(1, 3001))

# 假设你希望将其分成10个批次，每批次处理300支股票
batch_size = 300
batches = [stocks[i:i + batch_size] for i in range(0, len(stocks), batch_size)]

# 定义处理每批次的函数
def process_batch(batch):
    # 这里执行你的 LSTM 模型预测逻辑
    result = []  # 存储批次的预测结果
    for stock in batch:
        # 进行股票预测
        result.append(stock)
    return result

# 使用 multiprocessing Pool 来并行处理
if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:  # 设置进程数
        results = pool.map(process_batch, batches)

    # 结果是每个批次的处理结果
    all_results = [item for sublist in results for item in sublist]
    print(all_results)

在这个例子中，我们首先将3000支股票分成10个批次，每个批次300支股票。然后，使用 multiprocessing.Pool 来并行处理这些批次，每个进程处理一个批次。

2. 自动批次化：

如果你希望自动化批次划分，并且能够灵活调整批次大小，可以写一个动态批次化的函数：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def split_into_batches(stocks, batch_size):
    """ 将股票列表分割成多个小批次 """
    return [stocks[i:i + batch_size] for i in range(0, len(stocks), batch_size)]

def process_batch(batch):
    """ 处理每个批次的 LSTM 预测 """
    results = []
    for stock in batch:
        # 模型预测
        results.append(stock)  # 这里替换成你的 LSTM 预测逻辑
    return results

def parallel_processing(stocks, batch_size, num_processes):
    """ 使用并行处理分批次预测 """
    batches = split_into_batches(stocks, batch_size)

    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(process_batch, batches)

    # 合并所有批次的结果
    all_results = [item for sublist in results for item in sublist]
    return all_results

if __name__ == '__main__':
    stocks = list(range(1, 3001))  # 假设3000支股票
    batch_size = 300  # 每批次300支股票
    num_processes = 4  # 并行进程数

    # 执行并行处理
    all_results = parallel_processing(stocks, batch_size, num_processes)
    print(all_results)

3. 动态调整批次大小：

如果你想动态调整批次大小（例如，某些批次由于计算量较大，可以适当缩小批次大小），可以根据资源使用情况（如内存、CPU等）来调整。

import psutil
import time

def get_available_memory():
    """ 获取系统当前可用内存 """
    return psutil.virtual_memory().available

def process_batch(batch):
    """ 处理每个批次的 LSTM 预测 """
    results = []
    for stock in batch:
        # 模型预测
        results.append(stock)  # 这里替换成你的 LSTM 预测逻辑
    return results

def dynamic_batching(stocks, batch_size, max_memory_usage, num_processes):
    """ 动态调整批次大小，避免内存占用过高 """
    batches = split_into_batches(stocks, batch_size)
    all_results = []

    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        for batch in batches:
            available_memory = get_available_memory()

            # 如果内存不足，缩小批次大小
            if available_memory < max_memory_usage:
                batch_size = max(100, batch_size // 2)  # 动态调整批次大小

            # 处理当前批次
            results = pool.map(process_batch, [batch])
            all_results.extend(results)
            time.sleep(1)  # 可适当调整以避免频繁检查
    return all_results

4. 控制并行度：

如果并行数过高，系统资源可能会过载。你可以根据实际资源限制（比如 CPU 核数、内存等）来控制并行的进程数。

import os
from multiprocessing import Pool

def process_batch(batch):
    """ 处理每个批次的 LSTM 预测 """
    results = []
    for stock in batch:
        results.append(stock)  # 这里替换成你的 LSTM 预测逻辑
    return results

if __name__ == '__main__':
    stocks = list(range(1, 3001))  # 3000支股票
    batch_size = 300
    num_processes = os.cpu_count()  # 自动获取 CPU 核数来设置并行进程数

    batches = [stocks[i:i + batch_size] for i in range(0, len(stocks), batch_size)]

    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(process_batch, batches)

    all_results = [item for sublist in results for item in sublist]
    print(all_results)

总结

你可以选择手动分批次或根据系统资源进行动态调整。分批次处理可以帮助你控制每次计算的内存消耗，避免内存溢出或计算过慢。并行化处理的数量可以根据你机器的 CPU 核数和内存大小来调整。