一、任務描述

上周，老板給我一個小任務：批量生成手機號碼并去重。給了我一個Excel表，里面是中國移動各個地區的可用手機號碼前7位（如下圖），里面有十三張表，每個表里的電話號碼前綴估計大概是八千個，需要這些7位號碼生成每個都生成后4位組成11位手機號碼，也就說每一個格子里面的手機號碼都要生成一萬個手機號。而且還有，本來服務器已經使用了一部分手機號碼了，要在生成的號碼列表里去掉已經使用過的那一批。已經使用過的這一批號碼已經導出到了一批txt文本里，約4000w，每個txt有10w個號碼，里面有重復的，老板估計實際大概是3000w左右。老板可以給我分配使用一個16G內存、8核CPU的Windows服務器來跑程序。

二、任務分析

要處理海量數據，所以程序的執行效率和占用內存不能太高，應該能在開發機的4G內存下也大概跑得動，即關掉所有編程IDE和服務器軟件，只用Notepad++和瀏覽器（用來查資料）的情況下不會卡機。這次任務可能會用到的技術有：程序Excel的處理，文件的遍歷和讀寫，大型數組的操作，多線程并發。預估任務完成周期：一周（日常工作正常進行的前提下）。

三、技術分析

PHP：很熟悉，但是執行效率和內存占用不夠好，可能會卡機，要實現多線程似乎有點復雜。（有待斟酌）

Javascript：較熟悉，執行效率和內存占用不太清楚，但是弱類型通常都比較堪憂，各種回調比較干擾思維不順手。（不考慮）

Java：略懂，學起來和寫起來都比較麻煩，開發效率比較慢。（有待斟酌）

C#：沒用過，較難學（比JAVA易，比腳本難）。（有待斟酌）

C/C++：略懂，數組處理、多線程這兩個似乎比較難搞。（不考慮）

Python：沒用過，據說很容易學，有個研究生同學用它來做物理運算等，執行效率應該不低。（試試看）

于是就打著試試看的心態，打開了菜鳥教程（Runoob）的Python教程大概看了一下，目錄中有幾個數組（List、元組、字典）、文件IO、File和多線程，看了一下例程果然好簡單。再度娘了一下python處理Excel，果斷簡單快捷！于是開啟了玩蛇之路。

四、合并(./4000w/hebing.py)

本文開頭說到，有4000w的已用號碼列表，但是里面是有重復的，而后面的處理都需要用到這些號碼。而看到這400多個txt文件加起來大小約500M，所以全部讀進去再進行處理也可以承受。所以先把這些文件讀進去合并去重，輸出成為一個txt文件。最后得到的號碼有1800w多條，輸出txt文件大小約209M。

hebing.py

其中對數組內的元素進行合并去重的那一句是 txtArr = list( set(txtArr) ) 。很神奇對吧，這兩個是什么函數？其實這兩個都是轉換類型的函數。先把它轉換成了 set 類型，再轉換為 list 類型（列表/數組）。python的set（集合）類型是一個無序不重復的元素集，所以list轉換為set之后就自動去重了，當然同時順序也會被打亂了，不過這里的順序不重要就不用管它啦。

最后數組轉換為字符串也是直接用字符串拼接數組就轉換了，不要用for循環，非常非常耗時間的。

五、Excel處理(./preNum.py)

根據網上例程直接讀取Excel第一個表里面的內容出來，合并成數組轉成字符串存到文本里面去。在轉成字符串的時候發現報錯似乎是說數據類型不對，才知道原來python與PHP、JS不同，是強類型的＝_=！于是先在Excel里把表里面的數據轉換成字符串格式（excel里準確叫文本格式），轉換后excel表里面的數據格左上角是有綠色的小三角形的。每個表單獨處理生成一個文件，一個文件里面大概有八千個手機號碼前綴。

preNum.py

六、生成號碼并去掉已用過的

首先來想想，有十三個表，一個表里面有大概八千個號碼前綴，每個前綴生成一萬個號碼，每個號碼要與前面所說的1800萬的已用手機號碼進行比對去重。你會怎么做呢？？？

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我的想法是，分成十三次來做，每次一個表，每個表中八千多個號碼，使用多線程，八千多個線程，每個線程生成一萬個號碼并與那1800萬個號碼一 一比對。

其中生成和去重的核心代碼如下，每生成一個號碼的時間大概是0.5秒。所以估計了一下時間，10000*0.5s ≈ 83min，八千個線程大概要一個半小時左右。

#這里是重復的號碼 #fileobj = open('testBugNum.txt'); #測試的 fileobj = open('list-dataAll.txt'); #實際的 bugTxtStr = fileobj.read(); fileobj.close(); bugTxtArr = bugTxtStr.splitlines(); #已用過的號碼的列表while j < 10000: #生成一萬個同前綴號碼newNum = str( int(txtNum)*10000+j );j += 1; # print newNum;if not newNum in bugTxtArr: #如果不在已用過的號碼列表里numArr.append( '+86'+newNum );print '+86'+newNum;

我在本機大概運行了一下，觀察了幾分鐘，似乎線程創建得比較慢，有些已經跑到了十幾個了，有的才剛創建線程。線程調度嘛，不按照順序嘛，除了輸出很亂以外，似乎也沒有什么其它問題。于是就上傳到服務器上去跑了，然后再過了一會就下班回家了。第二天回到公司，連上服務器看看，出乎意料啊，看到輸出的信息里面，那些線程才跑到 三百多，天吶什么時候才能跑到一萬啊。而且還有坑爹的是，偶爾就看到有些線程創建失敗⊙o⊙

七、思考思考（./doData.py)

從前面的運行信息來看，這里使用多線程似乎并沒有加快程序的運行啊，這是為什么呢？如果不能用多線程，那么生成比對的地方就要改成另外更高效的方式了，有嗎？

第一問，從網上找到答案，確實說在計算密集型程序中，多線程比單線程更糟，因為一個CPU就那么幾個核，不同的線程還是一樣要占用CPU資源，再加上線程調度的時間和空間，真是天坑。第二問，PHP中有從一個數組去除另一個數組的函數（官方說法叫做數組的差集 array_diff() )，那么python應該也會有這樣的函數，先成一萬個號碼的數組再進行差集 會不會比原來 每個號碼對比再合并效率快呢？

實踐了一下，證明確實效率高了極多極多，python中的數組差集是這個樣子的?numArr = list( set(numArr) - set(bugTxtArr) ) 測了一下，大概三秒完成一批號碼（一批約等于一萬個號碼），之前是半秒一個號碼＼( ^▽^ )／。但也注意現在生成的一萬個號碼排序是亂的，因為中間轉換成的set類型是無序的，如果需要從小到大排序，那還要再加個函數排序一下，問了老板說不用按順序，那就直接這樣了。

期間調試的時候發現，使用多線程有時會報錯 Unhandled exception in thread started by sys.excepthook is missing 之類的，網上查資料說是因為主進程已經執行完畢，那么其創建的線程就會被關掉。所以我的做法就是讓主進程最后為一直執行空語句，很像當年用C語言做單片機的做法呢→_→雖然最后不用多線程了，直接單線程處理，安全穩定。

doData.py

八、合并整理(./hbData.py)

經過了大概六個小時的號碼生成，最后就是把一個Excel表生成的八千多個文件整理，每十個文件合成一個，每個文件約十萬個號碼，每個號碼前面加上 “+86” 。就遍歷一下目錄，沒什么技術點就不詳說了。

hbData.py

后話，總共只有十三個表，這些程序稍微改一下，執行十三次就行了。值得注意的是，我這里的程序幾乎每個都有一個全局變量 tblIndex， 是以防一文件里面一個個修改目錄名和文件名，疏忽有可能導致的數據覆蓋。

總結

使用腳本語言有一個很重要的要點：要盡量用語言提供的函數，不要自己實現算法，尤其是循環的那種，執行速度不在一個數量級。

處理大批量的數據，要拆分步驟，生成中間文件。大量數據復雜操作要小批量小批量地慢慢調試，結果無誤才逐步切換成真實數據。

多線程在運算密集型的場景中是沒有用武之處的，就算CPU是多核也沒什么用，反而會造成順序隨機不易觀察，線程不穩定容易出錯，線程間切換內存消耗加大等弊端。

據說GPU可以用來挖礦、暴力破解等，對本場景這種高并發、簡單邏輯的運算應該也非常適用，以后可能要用得上GPU編程（求推薦教程）。

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總結

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