作者 | Satyam Kumar 译者 | 王强 策划 | 刘燕 Python 是一种流行的编程语言，也是数据科学社区中最受欢迎的语言。与其他流行编程语言相比，Python 的主要缺点是它的动态特性和多功能属性拖慢了速度表现。Python 代码是在运行时被解释的，而不是在编译时被编译为原生代码。 Python 多线程处理的基本指南 C 语言的执行速度比 Python 代码快 10 到 100 倍。但如果对比开发速度的话，Python 比 C 语言要快。对于数据科学研究来说，开发速度远比运行时性能更重要
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
这次我要和大家分享一种加速海量任务执行的方法，那就是Python并行编程。如果你经常处理大量的任务，并且希望能够同时执行它们以提高效率，那么并行编程将会给你带来巨大的帮助！
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
这本书是一个简短但有趣的用Python编写并行和分布式应用的旅程。这本书真正要做的是让读者相信使用Python编写一个小型或中型分布式应用不仅是大多数开发者都能做的，而且也是非常简单的。 即使是一个简单的分布式应用也有许多组件，远多于单体应用。也有更多的错误方式，不同的机器上同一时间发生的事情也更多。 但是，幸好可以使用高质量的Python库和框架，来搭建分布式系统，使用起来也比多数人想象的简单。 另外，并行和分布式计算正逐渐变为主流，随着多核CPU的发展，如果还继续遵守摩尔定律，编写并行代码是必须的。 C
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。这个脚本语言是在执行时进行解释的，这使它变慢，并且难以并行执行。遗憾的是，并非所有数据科学家都是 C++ 专家。
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
Github地址：https://github.com/jmcarpenter2/swifter
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
Python作为一门强大而灵活的编程语言，吸引了大量的开发者。然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念，它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
之前从qiime2的更新介绍中了解到了这个模块，这里再详细了解一下！哪天用起来呀！
Python是所有机器学习的首选编程语言。它易于使用，并拥有许多很棒的库，可以轻松地处理数据。但是当我们需要处理大量数据时，事情就变得棘手了......
何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论
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。Joblib就是这样一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包，它可非常简单并行我们的程序，从而提高计算速度。
Python是一种高级、通用、直译的编程语言，非常受欢迎，被用于各种领域的开发和科学研究。Python解释器是执行Python代码的核心组件，可以根据不同的需求和场景选择合适的解释器。本文将介绍几种常见的Python解释器及其特点，并提供代码示例来演示其用法。
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
问题描述：如果缓冲区满则生产者等待，若空则生产者往缓冲区放置物品至缓冲区满；如果缓冲区空则消费者等待，若满则消费者从缓冲区获取物品进行消费直至缓冲区空。
原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
python中除了 线程互斥锁Lock 还有 GIL锁，GIL锁全称：Global Interpreter Lock，任何Python 线程threading 执行前，必须先获得GIL锁才能执行，当线程获取到GIL锁之后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。
国家天文台有个聚类任务：共11份数据，每份数据是从一张照片中提取出来的，包含500多万条记录，每条记录是一个天体的坐标及属性。11张“照片”中有些天体坐标是重复的，但这些重复的坐标不完全相同，他们会有一些差别但距离不会太远。任务就是把其中一张“照片”作为基础，从其他照片中找出重复的天体，把重复天体的坐标及属性均值作为该天体的最终坐标和属性，即把距离很近的天体聚成一类再做聚合运算，这样就可以得到一张坐标清晰且信息更加准确的天体“照片”。
Lambda表达式是Python中的一种匿名函数，它允许您快速定义简单的函数而无需显式地使用def关键字。Lambda表达式的语法非常简洁，由lambda关键字引导，后跟参数列表和一个表达式。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。
来源：编程派 翻译：caspar 译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 本文长度为5200字，建议阅读8分钟 本文教你通过一行Python实现并行化。 Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显
python是一门非常有趣的语言。它提供了许多非常方便的标准库和许多内置命令是我们轻松完成任务.但是好东西太多了就有选择恐惧症了，以至于我们不能很好第利用这个标准库和它的基本机构。下面列出了一些对python新手来说很简单有效的陷阱。 忽略了python的版本 这是一个在StackOverflow上不断被人提起的问题。当你完美的代码跑在别人的电脑上就报错是怎样一种体验，所以这个时候就需要检查你们的python版本是否一致。确保代码跑在自己知道的python版本上。你可以通过以下代码查看python版本: $
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行，剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
译者：caspar 译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。 传统的例子 简单搜
在强化学习（RL）智能体模拟训练中，环境高速并行执行引擎至关重要。最近，新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool，该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。
parallel-ssh 是为小规模自动化而设计的异步并行的 SSH 库，包括 pssh、pscp、prsync、pslurp 和 pnuke工具，其源代码使用 Python语言编写开发的。该项目最初位于Google Code上，是由Brent N.Chun编写和维护的，但是由于工作繁忙，Brent于2009年10月将维护工作移交给了Andrew McNabb管理。到了 2012年的时候，由于Google Code的已关闭，该项目一度被废弃，现在也只能在 Google Code 的归档中找到当时的版本了。
在 操作系统 中 , 进程 之间 的 内存空间 是 隔离的 , 不同的进程 拥有各自的 内存空间 ,
Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……
这节我就不进行过多介绍了，Python近几年的发展势头是有目共睹的，尤其是在科学计算，数据处理，AI方面，否则大家也不会来看这本书了。
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型算法，共分为三类：深度 Q 学习（DQN）、策略梯度和 Q 值策略梯度（QPG）。由于它们依赖不同的学习机制、解决不同（但有重合）的控制问题、处理不同属性的动作集（离散或连续），因此这三类算法沿着不同的研究路线发展。目前，很少有代码库同时包含这三类算法，很多原始实现仍未公开。因此，从业者通常需要从不同的起点开始开发，潜在地为每一个感兴趣的算法或基线学习新的代码库。强化学习研究者必须花时间重新实现算法，这是一项珍贵的个人实践，但它也导致社区中的大量重复劳动，甚至成为了入门障碍。
Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
有人跟我抱怨说python太慢了，然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他，结果让他惊呆了，你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你： Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就
看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。
答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使
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