1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。...而并行处理数据就意味着更少的执行时间，更少的等待时间和更多的分析时间。 下面这个就是Dask进行数据处理的大致流程。 ? 2、Dask支持哪些现有工具？...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...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。...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。
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。...Dask 有多种并行执行代码的方法。...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。...如果我们在上面的例子中延迟了 is_even(x) 的计算会发生什么？ 你对延迟 sum() 有什么看法？这个函数既是计算又运行快速。 创建数据 运行此代码以准备一些数据。
、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...它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...区别：受GIL限制，在CPU密集型任务中可能不会带来性能提升。 joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...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...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
用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法...第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba...加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap...低速方法 高速方法 第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 低速方法 高速方法 第20式，使用pandas多进程工具pandarallel 低速方法 高速方法 八，使用Dask进行加速...第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务
来源：Python与算法之美 编辑：梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter...进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算...低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法...第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 低速方法 高速方法 第20式，使用pandas多进程工具pandarallel 低速方法 高速方法 九，使用Dask进行加速 第21式，使用dask...加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24
二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ?...三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 ? 高速方法 ? 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 ? 高速方法 ?...第11式，用numba加速Python函数 低速方法 ? 高速方法 ? 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 ? 高速方法 ?...八，使用Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 ? 高速方法 ? 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 ? ? 高速方法 ?...写在最后 「逆锋起笔」专注程序员综合发展，分享Java、Python、编程技术资讯、职业生涯、行业动态的互联网平台，实现技术与信息共享，关注即送全网最新视频教程。
平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找...第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法...高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，...用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap...Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速
这里分享给大家一篇文章，文章里面列举了一些方法来将我们的 Python 代码提速，大家试试看。 转载来源 公众号：Python 与算法之美 “ 阅读本文大概需要 3 分钟。...二，加速你的查找 第 5 式，用 set 而非 list 进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第 6 式，用 dict 而非两个 list 进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ?...三，加速你的循环 第 7 式，优先使用 for 循环而不是 while 循环 低速方法 ? 高速方法 ? 第 8 式，在循环体中避免重复计算 低速方法 ? 高速方法 ?...八，使用 Dask 进行加速 第 21 式，使用 dask 加速 dataframe 低速方法 ? 高速方法 ? 第 22 式，使用 dask.delayed 进行加速 低速方法 ? ?...手把手教你搭建Cookies池 崔庆才 静觅博客博主，《Python3网络爬虫开发实战》作者 隐形字 个人公众号：进击的Coder
Python Tricks Author：梁云 转自：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间...第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法...高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用...numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap...Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速
Dask 是一个灵活的开源库，适用于 Python 中的并行和分布式计算。 什么是 DASK ？ Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。...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。...这意味着执行被延迟，并且函数及其参数被放置到任务图形中。 Dask 的任务调度程序可以扩展至拥有数千个节点的集群，其算法已在一些全球最大的超级计算机上进行测试。其任务调度界面可针对特定作业进行定制。...启动 Dask 作业所使用的语法与其他 Python 操作相同，因此可将其集成，几乎不需要重新写代码。...Dask 的扩展性远优于 Pandas，尤其适用于易于并行的任务，例如跨越数千个电子表格对数据进行排序。加速器可以将数百个 Pandas DataFrame 加载到内存中，并通过单个抽象进行协调。
第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环...低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法...高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13...进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速...IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 高速方法 你想更深入了解学习Python知识体系，你可以看一下我们花费了一个多月整理了上百小时的几百个知识点体系内容
作者 | 梁云1991 来源 | Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（...set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法...第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速...Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap...Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速
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第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 image 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环...低速方法 高速方法 image 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法...**** 低速方法 高速方法 九，使用Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速...第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 高速方法 大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的...同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！
需要我们队数据进行分块处理。在解决问题之前，我们需要对要处理的数据一探究竟。...import dask.bag as db import ujson as json #听说用ujson解析比普通json快好几倍哦 import pandas as pd import numpy...你问我为什么喜欢python，这就是理由，因为他强大，简洁，优雅，代码可读性好。 我们需要处理的数据差不多有100G，远超我们的内存极限。...肯定在一个txt文件中，分别统计单词的出现频率 step 6: 制作词云 在这片文章的剩下内容，我将针对这六个步骤进行详细讲解： tempDir = 'E:/研究生阶段课程作业/python/好玩的数据分析...对剩下的单词进行hash，这样我们可以把相同的单词写到同一个文件中，因为我们的目标是找出出现频率前1000的单词，那么我们只要对这1000个文件，各自找出出现频率在1000以内的单词，在进行排序，即可得出最终的结果
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。...为了展示这些库有多快，我选择了5个操作，并比较了它们的速度。...Spark已经在Hadoop平台之上发展，并且可能是最受欢迎的云计算工具。它是用Scala编写的，但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算，而不会损失python开发速度。...尽管尚未取得突破，但人们曾预言它会有一个辉煌的未来，并且有很多人爱上了Julia的处理方式。 与python相反，Julia是一种编译语言。这通常会带来更好的性能。...尽管Julia是一种不同的语言，但它以python的方式做很多事情，它还会在合适的时候使用自己的技巧。 另一方面，在python中，有许多种类库完成相同的功能，这对初学者非常不友好。
使用向量化操作 Pandas 提供了许多向量化操作，可以显著提高代码的执行速度。避免使用循环，而是使用 Pandas 的内置函数进行操作。...使用合适的数据结构 在某些情况下，使用其他数据结构如 NumPy 数组或 Python 内置的数据结构可能更为高效。...使用 Dask 进行并行处理 Dask 是一个用于并行计算的库，可以与 Pandas 配合使用，加速处理大型数据集的操作。...性能测试与优化 使用 %timeit 或 timeit 模块对不同的实现方式进行性能测试，并选择最优的方法。...在处理大规模数据时，性能优化变得尤为重要，希望这篇博客能帮助你更好地应对数据处理的挑战。
Swifter Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。...，结果是： result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以使用for循环对这些数组求和，但这样做非常慢。...那么Swifter能做些什么呢？ 1、Swifter可以检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。 2、如果不能进行向量化，请检查使用Dask进行并行处理是否有意义： ?...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。 所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...以上的图表很好地说明了这一点。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好。如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。
这已经在Python阵营中产生了解决方案解决方案，以及更加强调并行性的替代语言，例如GoLang。...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。...但是，由于更大的内存要求和接近配置的内存限制，Spark在最大的1.28M文档任务中遇到了麻烦。实际上，Spark需要对其组件进行大量配置，这对其用户来说是一种挫败感。...Spark和Ray都可以在此任务中更好地使用附加节点，Spark的最大加速比为38％，Ray的最大加速比为28％，文档为0.64M。...与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。
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