今天跟大家聊聊我最近在项目里用到的一个挺有意思的小技巧，暂且叫它“十十五五”，听起来有点像绕口令，但用起来是真的香！
事情是这样的，最近我在搞一个数据处理的项目，数据量贼大，而且格式还乱七八糟的，需要对这些数据进行清洗、分组、统计。一开始我就是一股脑地用循环来处理，结果跑起来慢得要死，感觉电脑都要冒烟。
我寻思这不行，得想个法子优化一下。然后我就开始琢磨，能不能把大的任务拆分成小块，让它们并行处理，再汇总起来。这不就是典型的分而治之嘛
说干就干！我先是把大的数据集，按照一定的规则，比如ID的范围，拆分成若干个小的数据块。这里我用Python的列表推导式，简单粗暴，几行代码就搞定。
拆完之后，我就开始考虑怎么并行处理这些小数据块。一开始我想到的是多线程，但是考虑到Python的GIL锁，多线程的效率提升可能有限。后来我决定用多进程，毕竟每个进程都有独立的内存空间，可以充分利用多核CPU的性能。
为方便管理这些进程，我用multiprocessing模块里的Pool类。这个类可以创建一个进程池，然后把任务提交给进程池里的进程去执行。我定义一个函数，用来处理单个数据块，然后把这个函数和数据块列表一起提交给进程池。
这里有个小技巧，就是可以调整进程池的大小，也就是同时运行的进程数量。我试好几个不同的值，发现进程数设置为CPU核心数的两倍时，效率最高。这可能跟我当时的电脑配置有关，大家可以根据自己的情况调整。
每个进程处理完自己的数据块后，会返回一个结果。我把这些结果收集起来，然后进行汇总统计。这里我用pandas库，它可以很方便地对数据进行处理和分析。
- 1. 读取原始数据。
- 2. 将数据分割成十个一组，或者十五个一组的小块（这就是“十十五五”的由来，随便起的名字，大家别在意哈）。
- 3. 创建进程池，并将每个数据块分配给一个进程处理。
- 4. 每个进程对数据块进行清洗、分组、统计等操作。
- 5. 收集所有进程的结果，并进行汇总。
- 6. 输出最终的统计结果。
经过这样的优化，程序的运行速度提升好几倍，之前要跑几个小时的任务，现在几分钟就能搞定，简直不要太爽！
总结一下
“十十五五”这个技巧，就是一种分而治之的思想，把大的任务拆分成小块，并行处理，汇总。虽然听起来很简单，但实际应用起来效果却非常明显。尤其是在处理大数据量的时候，可以显著提升程序的运行效率。这个技巧也不是万能的，需要根据具体情况进行调整。比如，数据块的大小、进程池的大小等，都需要仔细考虑。
这回实践让我深刻体会到，优化代码不仅仅是追求更高级的算法，有时候，一些简单的技巧也能起到意想不到的效果。希望我的分享能对大家有所帮助！