np.load large number of files with asnycio

Many times I encountered the situation of loading many files to Python using external library. For example I had the case of loading many ‘.npy’ files with np.load.

So presuming that the external loading function (i.e np.load) is optimized, is it generally possible to improve loading efficiency by avoiding sequential loading ?

To see this I am testing three options of multithreading, multiprocessing and asynchronous loading for a minimal example of loading 1000 ‘.npy’ files each containing a numpy array with dimensions (1000,1000) giving 10 Gb in total.

The minimal example is

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>import numpy as np
from time import perf_counter
from joblib import Parallel, delayed
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import as_completed
import asyncio
import aiofiles
m = 1200 # filenumber
n = 1000 # array dimension
k = 2 # sample number for statistics
# create data
for i in range(m):
a = np.random.rand(n, n)
np.save("data/file{}.npy".format(i), a)
# read data
readTimes = []
for i in range(k):
startTime = perf_counter()
r = mainThread() # mainSeq(), asyncio.run(mainAsync())
endTime = perf_counter()
readTime = endTime - startTime
readTimes.append(readTime)
readTimes = np.array(readTimes)
print("mean", np.mean(readTimes), "seconds")
print("error", np.std(readTimes), "seconds")
</code>
<code>import numpy as np from time import perf_counter from joblib import Parallel, delayed from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from concurrent.futures import as_completed import asyncio import aiofiles m = 1200 # filenumber n = 1000 # array dimension k = 2 # sample number for statistics # create data for i in range(m): a = np.random.rand(n, n) np.save("data/file{}.npy".format(i), a) # read data readTimes = [] for i in range(k): startTime = perf_counter() r = mainThread() # mainSeq(), asyncio.run(mainAsync()) endTime = perf_counter() readTime = endTime - startTime readTimes.append(readTime) readTimes = np.array(readTimes) print("mean", np.mean(readTimes), "seconds") print("error", np.std(readTimes), "seconds") </code>
import numpy as np
from time import perf_counter
from joblib import Parallel, delayed
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import as_completed
import asyncio
import aiofiles

m = 1200  # filenumber
n = 1000  # array dimension
k = 2 # sample number for statistics
# create data
for i in range(m):
    a = np.random.rand(n, n)
    np.save("data/file{}.npy".format(i), a)
    
# read data
readTimes = []
for i in range(k):
    startTime = perf_counter()
    r = mainThread() # mainSeq(), asyncio.run(mainAsync())
    endTime = perf_counter()
    readTime = endTime - startTime
    readTimes.append(readTime)
readTimes = np.array(readTimes)
print("mean", np.mean(readTimes), "seconds")
print("error", np.std(readTimes), "seconds") 

where mainThread(), mainAsync() and mainSeq() are

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code># sequential loading
def MainSeq():
return [np.load("data/file{}.npy".format(i)) for i in range(m)]
# multithreaded loading
def MainThread():
return Parallel(backend="threading", n_jobs=10)
(delayed(load)("data/file{}.npy".format(i)) for i in range(m))
# async loading
async def asyncLoad(filepath):
loop = asyncio.get_event_loop()
return await loop.run_in_executor(None, np.load, filepath)
async def mainAsync():
paths = ["data/file{}.npy".format(i) for i in range(m)]
tasks = [asyncLoad(filepath) for filepath in paths]
return await asyncio.gather(*tasks)
</code>
<code># sequential loading def MainSeq(): return [np.load("data/file{}.npy".format(i)) for i in range(m)] # multithreaded loading def MainThread(): return Parallel(backend="threading", n_jobs=10) (delayed(load)("data/file{}.npy".format(i)) for i in range(m)) # async loading async def asyncLoad(filepath): loop = asyncio.get_event_loop() return await loop.run_in_executor(None, np.load, filepath) async def mainAsync(): paths = ["data/file{}.npy".format(i) for i in range(m)] tasks = [asyncLoad(filepath) for filepath in paths] return await asyncio.gather(*tasks) </code>
# sequential loading
def MainSeq():
   return [np.load("data/file{}.npy".format(i)) for i in range(m)]

# multithreaded loading
def MainThread():
   return Parallel(backend="threading", n_jobs=10)
           (delayed(load)("data/file{}.npy".format(i)) for i in range(m))  

# async loading   
async def asyncLoad(filepath):
   loop = asyncio.get_event_loop()
   return await loop.run_in_executor(None, np.load, filepath)
async def mainAsync():
   paths = ["data/file{}.npy".format(i) for i in range(m)]
   tasks = [asyncLoad(filepath) for filepath in paths]
   return await asyncio.gather(*tasks)

With this example I could get a factor of 2 of improvement in computation time. Is this the right way of using asyncio for improving loading files ? Can we expect better improvement ?

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật