在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。...这是使用 dask 并行化现有代码库或构建复杂系统的一种简单方法。这也将有助于我们对后面的部分进行理解。...练习：并行化 for 循环 for 循环是我们想要并行化的最常见的事情之一。在 inc 和 sum 上使用 dask.delayed 并行化以下计算。...for 循环代码 通常我们只想延迟一些函数，立即运行其中的几个。...**2) 因此，您的目标是使用 dask.delayed 并行化上面的代码 (已在下面复制)。
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。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...运行时值将因PC而异，所以我们将比较相对值。郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。...这不是最有效的方法。 glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...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。
什么是Dask.array？ 1.1 Dask简介 Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。...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。...并行计算：Dask.array可以利用多核或分布式系统来并行执行计算。每个小块可以在不同的处理器上并行计算，从而加快计算速度。...通过使用分布式计算资源，我们可以处理更大规模的数据集，从而提高计算效率。 7. Dask.array与分布式计算 7.1 分布式集群的配置 Dask.array可以利用分布式计算资源来进行并行计算。...)) # 使用分布式集群上的客户端执行计算 result = arr * 2 result = result.compute() 在这个例子中，我们使用Dask.array在分布式集群上执行计算，从而实现了并行计算
joblib库的简介 对于大多数问题，并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高，我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。...pip install joblib joblib库的使用方法 以下我们使用一个简单的例子来说明如何利用Joblib实现并行计算。...如果使用简单的for循环，计算时间约为10秒。...Joblib中的Parallel和delayed函数，我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行。...两个并行任务给节约了大约一半的for循环运行时间，结果并行大约需要5秒。
阅读目录： 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ（PLINQ） 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算...； 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环，这个模式很实用；我们大部分处理程序的逻辑都是在循环和判断之间，并行循环模式可以适当的改善我们在操作大量循环逻辑的效率...这一个简单的测试例子，当然我只测试了两三组数据，基本上并行计算的速度要快于单线程的处理速度的2.1倍以上，当然还有其他因素在里面这里就不仔细分析了，起到抛砖引玉的作用； 3.1】并行For循环 在使用for...； 其实Parallel为我们封装了一个简单的调用入口，其实是依附于后台的Task框架的，因为我们常用的就是循环比较多，毕竟循环是任务的入口调用，所以我们使用并行循环的时候还是很方便的； 3.3】并行...LINQ，很方便，特别是Select、Where非常的常用，所以.NET并行循环也在LINQ上进行了一个封装，让我们使用LINQ的时候很简单的使用并行特性； LINQ核心原理的文章：http://www.cnblogs.com
下面是每个库运行五次的结果: Polars Dask 2、中等数据集 我们使用1.1 Gb的数据集，这种类型的数据集是GB级别，虽然可以完整的加载到内存中，但是数据体量要比小数据集大很多。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置，Dask在计算时占用的CPU更多，可以说并行性能更好。 作者：Luís Oliveira
相反，我们需要利用 Swift 的async let绑定来告诉并发系统并行执行我们的每个加载操作。使用该语法使我们能够在后台启动异步操作，而无需我们立即等待它完成。...await如果我们在实际使用加载的数据时（即形成模型时）将其与单个关键字组合Recommendations，那么我们将获得并行执行加载操作的所有好处，而无需担心状态管理或数据竞争之类的事情： extension...因此async let，当我们有一组已知的、有限的任务要执行时，它提供了一种同时运行多个操作的内置方法。但如果不是这样呢？...但是，这次我们将无法使用async let，因为我们需要执行的任务数量在编译时是未知的。值得庆幸的是，Swift 并发工具箱中还有一个工具可以让我们并行执行动态数量的任务——任务组。...相反，如果这是我们想要做的，我们必须故意让我们的任务并行运行，这只有在执行一组可以独立运行的操作时才有意义。 - EOF -
, (dt2 - dt1).TotalMilliseconds); } 下面是运行结果： ? 这里我们可以看出并行循环在执行效率上的优势了。...结论2：使用Stop会立即停止循环，使用Break会执行完毕所有符合条件的项。...这是因为List是非线程安全的类，我们需要使用System.Collections.Concurrent命名空间下的类型来用于并行循环体内。...四、返回集合运算结果/含有局部变量的并行循环 使用循环的时候经常也会用到迭代，那么在并行循环中叫做 含有局部变量的循环 。下面的代码中详细的解释，这里就不啰嗦了。...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。
如果在RF中运行9个Test，每个Test耗时10s，那就需要90s。下图为在RF中运行的测试结果。 如果使用Pabot，开启多个进程并行运行案例，那就会减少运行时间，这里分别2个进程和3个进程。...上面简单测试了使用Pabot开启多个进程并行执行RF案例，这里没有进程间的资源共享，所以没加锁，具体使用可以参考：https://github.com/mkorpela/pabot。...使用Pabot开启2个进程还是在原来单个执行机运行上面提到的705个测试案例，耗时减少5个小时，通过率也有提升，运行时间下降到8小时30分。...四、进一步优化 在开启2个进程并行运行705个案例减少5小时的运行时间，如果再多开启几个进程还是有下降的空间，除了多开几个进程外，还可以对案例进行优化。...由于Pabot并行运行是以Suite为单位运行的，因为项目的案例结构有的Suite中案例个数100多个，有的只有几个，这样就导致案例少的Suite几个可能已经运行完了，案例多的Suite可能才刚开始，并不能发挥并行运行的最大效果
上期内容：学习笔记：深度学习与INT8 Vitis HLS尽可能地探测代码中的并行性，以降低Latency。...但对于for循环，即使两个for循环是相互独立、毫无关联的，在默认情形下，工具也不会对其进行并行处理。那么针对这种情形，该如何让工具对其并行处理呢？ 看下面一段代码。...该函数由两个for循环构成，显然，这两个for循环是相互独立的，功能是完全一致的。...每个for循环的Latency为8，但整个函数的Latency为20，猜测这两个for循环并没有被并行执行。...同时还可以看到，默认情形下，for循环的Pipeline是打开了的，故报告中Pipelined部分显示的是yes。
前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...、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...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...小结 以上测试均为七次循环求平均 获胜者为joblib 当然只是这里的任务比较特别，要是涉及到纯大型数组计算可能还是dask更胜一筹 简单说一下，当资源为2核8g或者数据量较小时，并行可能并无优势，可能调度完时循环已经跑完了...资源改为4核16g时，并行超越了单循环 当你核数和内存都没困扰时当然是上并行快 ，但是环境不一定能适应多线程 资源匮乏或者无法解决环境问题时还是老实循环或者在列表推导式上做点文章
---- 在Python语言中，for循环非常强大，乃至于通常都不怎么提倡使用递归，所有遇到递归的时候，最好都改为for循环。...但是——转折了，非常重要——这种解释仅仅是就表象上向初学者做的解释，并没有揭示for循环的内在运行机制。...从这里我们知道，在进行 for循环的时候，其实是将被循环的对象转换为了可迭代对象——注意这个转换，非常重要。转换了之后，for循环是怎么运行的？在书中并没有深入讲解，下面我们就此给予介绍。...for循环语句有非常详细的说明。...似乎这里使用a[1]有点怪异。的确，在通常操作中很少这么做的。不过，上面的做法，倒是能让我们对for循环有了深刻理解。
就是说，这个程序同步运行在 12\times128 个cores上。可能一个core还可以有多个CPU. 比如下面展示的简单示例中，一共有12个并行任务。...img 要让python代码通过mpi4py并行，实际上需要改动的地方并不多。...然后各个core会同时进行，但是，我们在每个核上有不止一个任务（[2,2,1,1])，所以要进行唯一的循环。...步循环，最后压缩到了最大2步循环。...上面的例子中，各个任务之间是完全没有依赖的。但是我们的for循环结束了之后一般比如会有个concat操作之类的，需要将各个cores运行的结果收集起来。mpi4py也支持在不同的任务之间传输数据。
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。...，则可以使用查找而不是循环。...尽量使用基于C构建的Python库，例如Numpy，Scipy和Pandas，并且利用矢量化同时处理来取代程序中编写多次处理数组单个元素的循环，循环可能是程序优化最容易被拿来开刀的地方了。...Dask来并行化Pandas DataFrame Dask很棒！...pandas操作与多个进程并行化同样，仅在您拥有大型数据集时使用。
基本上，只要编写一次代码，使用普通的Pythonic语法，就可在本地运行或部署到多节点集群上。这本身就是一个很牛逼的功能了，但这还不是最牛逼的。...我觉得Dask的最牛逼的功能是：它兼容大部分我们已经在用的工具，并且只需改动少量的代码，就可以利用自己笔记本电脑上已有的处理能力并行运行代码。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...有时问题用已有的dask.array或dask.dataframe可能都不适合，在这些情况下，我们可以使用更简单的dask.delayed界面并行化自定义算法。例如下面这个例子。...上图明显看到了并行的可能性，所以毫不犹豫，使用compute进行并行计算，这时才完成了计算。
循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。...循环语句 while for 循环控制 apply() 系列函数 apply() sapply() 使用 parallel 包并行处理 在本机上并行 在多台计算机上并行 循环语句 while while...R 语言本身来实现的，而向量操作是基于 C 语言实现的，所以应避免使用显式循环，使用 apply() 系列函数进行替代。...充分利用多核 CPU，运行速度可能会快四倍，这样我们等待实验的时间更少，并且可以运行更多的实验。在开始将任务并行化之前，首先需要问自己一个问题：任务是否能够并行？...现在可以使用 parApply() 系列函数将任务并行的在多台计算机上运行。
前言 Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。...事实上，Dask的创建者Matthew Rocklin先生确认Dask最初是为了并行化Pandas和NumPy而创建的，尽管它现在提供了比一般的并行系统更多的好处。...此外，您可以在处理数据的同时并行运行此代码，这将简化为更少的执行时间和等待时间! ? 该工具完全能够将复杂的计算计算调度、构建甚至优化为图形。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...安全性:Dask支持加密，通过使用TLS/SSL认证进行身份验证。 优缺点 让我们权衡一下这方面的利弊。 使用Dask的优点： 它使用pandas提供并行计算。
Spark处理Map的定向非循环图（DAG）减少计算管道，在整个DAG处理过程中保持数据在工作人员之间的分布。任务图在功能上定义，并且在优化DAG计算顺序之后懒惰地执行任务。...基准测试1.在单个节点上分发Scikit-Learn HashingVectorizer 对于在单个节点上并行化HashingVectorizer的简单任务，与运行单个串行进程相比，所有并行框架都获得了大致线性的加速...Spark，Ray和多处理再次显示线性加速，随着数据的增加保持不变，但Loky和Dask都无法并行化任务。相比于为1.28M文档连续拍摄460s，Ray在91s中再次以最快的速度完成。...dask / dask https://github.com/dask/dask 具有任务调度的并行计算。通过在GitHub上创建一个帐户来为dask / dask开发做贡献。...ray-project / ray https://github.com/ray-project/ray 用于构建和运行分布式应用程序的快速而简单的框架。
Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合，可原生扩展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于内存环境或分布式环境中运行...Dask 集合是底层库的并行集合（例如，Dask 数组由 Numpy 数组组成）并运行在任务调度程序之上。...Dask 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...对于可并行但不适合 Dask 数组或 DataFrame 等高级抽象的问题，有一个“延迟”函数使用 Python 装饰器修改函数，以便它们延迟运行。...Dask-ML 是一个用于分布式和并行机器学习的库，可与 Scikit-Learn 和 XGBoost 一起使用，以针对大型模型和数据集创建可扩展的训练和预测。
一.while循环 语法结构 while(表达式) 循环语句； 循环的判断部分:条件符合循环继续，不符合循环终止。...在while循环中continue的作用是跳过本次循环后面的代码，直接到判断的部分。break的作用是永久的终止循环，只要遇到break，循环就终止。这两个在这里就不掩饰了。...二.for循环 语法结构 for(表达式1；表达式2；表达式3) 循环语句； 表达式1：初始化部分，用于初始化循环变量； 表达式2：判断部分，用于判断循环是否终止； 表达式3：调整部分，用于循环条件的调整...三.do…while()循环 语法结构 do 循环语句； while(表达式)； break和continue的作用与在while循环语句的作用一样。
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