老师像个鸟人，经常飞来飞去的，从来没有看见过飞机自己倒车的，更没见过飞机倒着飞的，也就是说通常飞机是没有倒档的，这是为什么呢？仔细想想其实这里面有很多科学道理。...1 先说飞机在天上飞行时为什么没有倒档。一是没有必要，如果需要向反方向飞，拐弯就可以了，何必非得挂倒档呢？...2 再说说在陆地滑行为什么没有倒档。如果说飞机在天上倒飞不可行也完全没必要，那么在陆地上，倒车功能却是有一定用途的，而且实现起来也相对容易些。...目前飞机轮子只是在飞机起降过程中被动地支撑机身滑行，轮子上只有刹车装置，没有动力驱动装置。在轮子上增加电动力或液压动力装置在技术可行性方面应该相对会更好实现一些，但技术难度也不会小。...那么为什么飞机仍然没有倒车功能呢？
01 克隆(cloning)或者是序列化(serialization)的语义和含义是跟具体的实现相关的。因此，应该由集合类的具体实现来决定如何被克隆或者是序列化。...实现Serializable序列化的作用：将对象的状态保存在存储媒体中以便可以在以后重写创建出完全相同的副本；按值将对象从一个从一个应用程序域发向另一个应用程序域。...实现 Serializable接口的作用就是可以把对象存到字节流，然后可以恢复。所以你想如果你的对象没有序列化，怎么才能进行网络传输呢？要网络传输就得转为字节流，所以在分布式应用中，你就得实现序列化。...如果你不需要分布式应用，那就没必要实现实现序列化。
但是为什么没有 ArrayList 的并发实现呢？难道在多线程场景下我们只有 Vector 这一种线程安全的数组实现可以选择么？...为什么在 java.util.concurrent 没有一个类可以代替 Vector 呢？...答：我认为在 java.util.concurrent 包中没有加入并发的 ArrayList 实现的主要原因是：很难去开发一个通用并且没有并发瓶颈的线程安全的 List。...另一方面，Queue 和 Deque (基于Linked List)有并发的实现是因为他们的接口相比List的接口有更多的限制，这些限制使得实现并发成为可能。
函数重载指的是有多个同名的函数，但是它们的签名或实现却不同。当调用一个重载函数 fn 时，程序会检验传递给函数的实参/形参，并据此而调用相应的实现。...为什么 Python 中没有函数重载？ Python 不支持函数重载。当我们定义了多个同名的函数时，后面的函数总是会覆盖前面的函数，因此，在一个命名空间中，每个函数名仅会有一个登记项（entry）。...我们没有更改 Python 的默认行为，因此在原生的命名空间中，同名的函数只有一个。 这个 get 函数决定了会调用函数的哪个实现（如果重载了的话）。...") # 调用被封装的函数，并返回调用的结果 return fn(*args, **kwargs) 该方法从虚拟命名空间中获取正确的函数，如果没有找到任何函数，它就抛出一个 Exception...使用前文的思路，你可能会实现出一个更整洁、更干净、更高效的方法，所以，请尝试实现一下吧。 正文到此结束。
与PySpark一样，dask不会提示您进行任何计算。准备好所有步骤，并等待开始命令.compute（）然后开始工作。 为什么我们需要compute() 才能得到结果?...你可能会想，为什么我们不能立即得到结果，就像你在Pandas手术时那样?原因很简单。Dask主要用于数据大于内存的情况下，初始操作的结果（例如，巨大内存的负载）无法实现，因为您没有足够的内存来存储。...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...Dask对排序几乎没有支持。甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。 即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。...与Dask类似，首先定义所有操作，然后运行.collect（）命令以实现结果。除了collect以外，还有更多选项，您可以在spark文档中了解它们。
每个人的目标不同，就像；代码写的好工资加的少(没有bug怎么看出你工作嘞！)，好！为了改变世界，开始分析喽！...protected String logPrefix; // 指定 MyBatis 所用日志的具体实现，未指定时将自动查找。...protected LocalCacheScope localCacheScope = LocalCacheScope.SESSION; // 当没有为参数提供特定的 JDBC 类型时，为空值指定...NONE 表示取消自动映射；PARTIAL 只会自动映射没有定义嵌套结果集映射的结果集。FULL 会自动映射任意复杂的结果集（无论是否嵌套）。...这里包含了一个继承类实现关系的调用，也就是本文开头的测试题。
真的知道为什么需要这些概念吗？ 本文带你深入了解一系列相关机制，不仅告诉你概念，还告诉你为什么需要这些概念，让你可以举一反三。 本文重点 - Python在for遍历时做了什么？...- 为什么需要迭代器？ - 生成器为什么不能重复使用？ - Python的动态协议，不一样的迭代实现。...如下： - 行62，实现了 `__getitem__` 方法，就是让这个对象可以通过诸如 mn[0] 这样的方式去获取元素。...- Python 在 for 循环时，发现 MyNums 虽然没实现 `__iter__` 方法，但有 `__getitem__` 方法，那么自然可以通过维护一个状态索引值 i ，不断调用 `__getitem...- 当自定义类型需要可迭代时，实现 `__iter__` 方法。 - 如果没有实现 `__iter__` 方法，那么实现 `__getitem__` 方法也是可以支持迭代。
下文内容主要包括： 为什么需要Modin？ Modin厉害在哪里？ Modin使用方法 对比Modin和Pandas 对比Modin和其他加速库有何不同？...Modin VS Vaex Modin VS Dask Modin VS cuDF 为什么需要Modin？ Pandas是python数据分析最常用的工具库，数据科学领域的大明星。...现在有很多库可以实现对Pandas的加速，比如Dask、Vaex、Ray、CuDF等，Modin和这些库对比有什么样的优势呢？...但Dask对Pandas并没有很好的兼容性，没办法像Modin那样，只需改变一行代码，就可以轻松使用Pandas处理大数据集。 「Modin vs....RAPIDS (cuDF)」 RAPIDS加速效果非常好，但它需要有GPU的加持，没有Modin那么便捷。
，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作...本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...GO的一些玩家行为数据，因为体积过大，请感兴趣的读者朋友自行去下载： 图2 为了区分他们，在导入时暂时将modin.pandas命名为mpd： 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask
接下来的几篇文章，我们将详细介绍 Python 解释器提供的一系列特殊方法 -- 魔术方法。 2....魔术方法 在面向对象编程中，我们介绍了 __init__ 方法，这是由解释器默认实现，在构造对象是自动调用的特殊方法，类似的，Python 提供了一系列左右两边被一对双下划线包着的方法，这些方法被称为“...__missing__ __missing__(self, key) 如果你的类是一个继承自 dict 的字典类，并且你没有实现自己的 __getitem__ 方法，那么当默认的 __getitem__...但是，需要注意的是，如果你自己实现了 __getitem__ 方法，并且没有调用父类的 __getitem__ 方法，那 __missing__ 将永远都不会被调用。...但是，运行上述代码却抛出了异常： AttributeError: ’TechlogTest’ object has no attribute ’values’ 这是为什么呢？
他们迷失在工具中，没有去探求ETL的本质。 可 以说这些工具应用了这么长时间，在这么多项目、环境中应用，它必然有它成功之处，它必定体现了ETL的本质。...Python库集成 缺点 除了并行性，还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着) 如果您所做的计算量很小，则没有什么好处 Dask DataFrame中未实现某些功能 进一步阅读 Dask文档...为什么每个数据科学家都应该使用Dask Modin 网站：https：//github.com/modin-project/modin 总览 Modin与Dask相似之处在于，它试图通过使用并行性并启用分布式...”嵌入式”解决方案 缺点 除了并行性，还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着) 如果您所做的计算量很小，则没有什么好处 进一步阅读 Modin文档 Dask和Modin有什么区别?...使用Spark的主要优点是Spark DataFrames使用分布式内存并利用延迟执行，因此它们可以使用集群处理更大的数据集，而Pandas之类的工具则无法实现。
，但是处理了两百万个点左右好像也报错了，不知道是我写的代码有问题还是我对dask的理解有问题，想要请教一下大佬 读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加...对于dask-geopandas，可以通过调整Dask的工作进程数和内存限制来优化性能。...代码审查：仔细检查实现代码，尤其是dask-geopandas的部分，确认是否正确使用了并行计算和数据分区功能。 批处理：如果可能，尝试将数据分成更小的批次进行处理，而不是一次性处理所有点。...然后，将其转换为 Dask-GeoPandas DataFrame： python import dask_geopandas 将 GeoPandas DataFrame 分区为 Dask-GeoPandas...warnings.warn( 注意，由于资源限制，以上最终的result并没有运行完全，可以看到project目录下还有一部分gpkg 因为输出文件大于1g的限制，还请有兴趣的在自己的电脑运行，根据相应资源修改参数
对于原始项目中的大部分API，这些接口会自动为我们并行处理较大的数据集，实现上不是很复杂，对照Dask的doc文档即可一步步完成。...之所以被叫做delayed是因为，它没有立即计算出结果，而是将要作为任务计算的结果记录在一个图形中，稍后将在并行硬件上运行。...、add和sum都还没有发生，而是生成一个计算的任务图交给了total。...现在可实现并行化有Scikit-learn的Pipeline、GridsearchCV和RandomSearchCV以及这些的变体，它们可以更好地处理嵌套的并行操作。...另外，如果添加以下代码可以连接到集群，通过Client可以展示整个计算过程的dashboard，由Bokeh实现。
，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作...本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： ?
Dask.array将数组拆分成多个小块，并使用延迟计算的方式来执行操作，从而实现并行计算。这使得Dask.array能够处理大型数据，同时充分利用计算资源。...这使得Dask.array能够处理比内存更大的数据集，并利用多核或分布式系统来实现并行计算。 另外，Numpy的操作通常是立即执行的，而Dask.array的操作是延迟执行的。...如果没有安装，你可以使用以下命令来安装： pip install dask 2.2 创建Dask数组 在Dask.array中，我们可以使用dask.array函数来创建Dask数组。...在Dask中，计算是延迟执行的，所以在我们调用.compute()方法之前，实际的计算并没有发生。 3....在处理大规模数据集时，Dask.array通常是更好的选择，因为它可以处理比内存更大的数据集，并利用多核或分布式系统来实现并行计算。
以下内容没有过多代码，对于很新的新手可能不是很友好，但如果你已经接触 xarray 一段时间，对其数据结构和常用函数有所了解，相信会对你有帮助的。...； 注意：目前没有类似 xr.open_mfdataset 的函数批量读取 zarr 格式文件，如果读取两个不同的 zarr 格式文件，想要合并时，可能会出现 chunk 不一致的问题，这时候可以通过...xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过 xarray系列...然后转到 xarray，效果也差不多，最后结合 dask，实现了几十倍的效率提升，由原先的近40小时降低到2小时左右。...涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。
、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...它允许程序利用多核处理器的能力，通过创建独立的进程来执行任务，从而实现并行计算。...四种Python并行库批量处理nc数据 运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可...read_and_extract_slp, wrf_files) 3.91 s ± 33.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 为什么要将函数和并行分开呢
是的-Dask DataFrames。 大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。...让我们对Dask做同样的事情。...yearly_total = df.groupby(df['Date'].dt.year).sum() 下面是运行时的结果: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将...结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。...请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。
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