優化平行數據處理的Python
Python可以使用正確的工具和方法有效地處理並行數據處理。首先，使用多處理而不是用於綁定CPU的任務的線程繞過全局解釋器鎖（GIL）。其次，利用多處理。對並行地圖/減少模式，同時對過程間通信保持謹慎，並確保可憐的功能和數據。第三，考慮Dask或Joblib處理大於內存數據集或批處理工作負載，其中Dask擴展了Pandas和Numpy的並行性，而Joblib簡化了並行循環，尤其是在機器學習中。第四，通過使用共享存儲器，避免冗餘數據傳輸，預加載和塊數據以及管理文件仔細寫入來優化數據共享。最後，使用Numba或Cython進行關鍵績效部分，將它們與多處理結合在一起，以達到接近C的速度和更好的總體效率。
Python並不總是進行高性能計算的首選，但是有了正確的工具和結構，它可以有效地處理並行數據處理。關鍵是知道如何處理其限制（例如全球解釋器鎖（GIL）），並為您的任務選擇正確的庫和執行模型。
使用多處理而不是將CPU結合任務的線程
Python中的線程非常適合I/O結合的任務，例如下載文件或等待網絡響應。但是，對於CPU使用情況很重的數據處理，由於GIL，線程撞擊牆，這僅允許一個線程一次執行Python字節碼。
多處理通過產卵單獨的過程，每個過程都有自己的python解釋器和內存空間。這意味著真正的並行執行。
- 使用
multiprocessing.Pool以易於並行地圖/減少模式 - 謹慎對待過程中的通信 - 如果您通過大型數據結構，它會變得慢
- 序列化（使用泡菜）發生在幕後，因此請確保您的功能和數據是可挑選的
例如，如果您要對大列表中的每個項目應用重函數， Pool.map()可以跨代碼更改的內核分發。
考慮使用Dask或Joblib，以大於內存或批處理工作負載
如果您正在使用不適合內存或想要更可擴展的方法的數據，則DASK是一個不錯的選擇。它通過並行和分佈式計算功能擴展了熊貓和numpy。
- DASK數據范圍像熊貓一樣工作，但可以處理大於RAM的數據
- dask.delayed（）使您可以與最少的重構並行化自定義工作流程
- Dask可以從筆記本電腦擴展到群集，而無需更改代碼
Joblib是另一個輕量級選項，在機器學習工作流程中特別有用。它用於透明的磁盤緩存和簡單的並行循環。
- 使用
Parallel(n_jobs=-1)使用所有CPU內核 - 非常適合通過不同輸入多次運行相同功能的循環
優化數據共享並減少開銷
處理並行過程時，數據複製和通信可能會成為瓶頸。這裡有幾種減少開銷的方法：
- 將共享存儲器與
multiprocessing.Valuemultiprocessing.Array - 避免反复在進程之間傳遞大型數據集 - 如果可能的話，每個進程一次加載數據
- 將數據預加載到塊中，並為每個過程分配一個塊以獨立處理
另外，請注意您如何閱讀和編寫文件。如果多個進程試圖寫入同一文件，您將遇到比賽條件。一個好的解決方法是將每個過程寫入單獨的文件並之後將其合併。
不要忽略Numba或Cython的性能至關重要部分
如果您正在進行大量的數值計算，請考慮使用Numba或Cython卸載該工作以編譯代碼。兩者都允許您編寫類似Python的代碼並獲得接近C的性能。
- NUMBA在Numpy陣列和數值循環中效果最好
- Cython通過讓您靜態鍵入變量並調用C功能，從而為您提供更多的控制
這些工具可以與多處理一起使用以獲得更好的性能。例如，使用多處理將數據分開，然後在每個過程中的NUMBA到CRUCH數字。
基本上就是這樣。 Python中的並行數據處理不一定是魔術。這更多的是選擇合適的工具來工作，並意識到瓶頸傾向於出現的位置。
以上是優化平行數據處理的Python的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
熱AI工具
Undress AI Tool
免費脫衣圖片
Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序，用於創建逼真的裸體照片
AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。
Clothoff.io
AI脫衣器
Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具，輕鬆在任何影片中換臉！
熱門文章
熱工具
記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器
SublimeText3漢化版
中文版，非常好用
禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境
Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具
SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)
如何處理Python中的API身份驗證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認證的關鍵在於理解並正確使用認證方式。 1.APIKey是最簡單的認證方式，通常放在請求頭或URL參數中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進行Base64編碼傳輸，適合內部系統；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請求頭中帶上BearerToken；4.為應對Token過期，可封裝Token管理類自動刷新Token；總之，根據文檔選擇合適方式，並安全存儲密鑰信息是關鍵。
如何在Python中解析大型JSON文件？
Jul 13, 2025 am 01:46 AM
如何在Python中高效處理大型JSON文件？ 1.使用ijson庫流式處理，通過逐項解析避免內存溢出；2.若為JSONLines格式，可逐行讀取並用json.loads()處理；3.或先將大文件拆分為小塊再分別處理。這些方法有效解決內存限制問題，適用於不同場景。
python循環在元組上
Jul 13, 2025 am 02:55 AM
在Python中，用for循環遍曆元組的方法包括直接迭代元素、同時獲取索引和元素、以及處理嵌套元組。 1.直接使用for循環可依次訪問每個元素，無需管理索引；2.使用enumerate()可同時獲取索引和值，默認索引起始為0，也可指定start參數；3.對嵌套元組可在循環中解包，但需確保子元組結構一致，否則會引發解包錯誤；此外，元組不可變，循環中不能修改內容，可用\_忽略不需要的值，且建議遍歷前檢查元組是否為空以避免錯誤。
Python類可以有多個構造函數嗎？
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
Yes,aPythonclasscanhavemultipleconstructorsthroughalternativetechniques.1.Usedefaultargumentsinthe__init__methodtoallowflexibleinitializationwithvaryingnumbersofparameters.2.Defineclassmethodsasalternativeconstructorsforclearerandscalableobjectcreati
python for Loop範圍
Jul 14, 2025 am 02:47 AM
在Python中，使用for循環配合range()函數是控制循環次數的常見方式。 1.當明確知道循環次數或需按索引訪問元素時使用；2.range(stop)從0到stop-1，range(start,stop)從start到stop-1，range(start,stop,step)加入步長；3.注意range不包含結束值，且在Python3返回可迭代對象而非列表；4.可通過list(range())轉換為列表，倒序時用負步長。
用於量子機學習的Python
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
要入門量子機器學習（QML），首選工具是Python，需安裝PennyLane、Qiskit、TensorFlowQuantum或PyTorchQuantum等庫；接著通過運行示例熟悉流程，如使用PennyLane構建量子神經網絡；然後按照數據集準備、數據編碼、構建參數化量子線路、經典優化器訓練等步驟實現模型；實戰中應避免一開始就追求復雜模型，關注硬件限制，採用混合模型結構，並持續參考最新文獻和官方文檔以跟進發展。
從Python中的Web API訪問數據
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
使用Python調用WebAPI獲取數據的關鍵在於掌握基本流程和常用工具。 1.使用requests發起HTTP請求是最直接的方式，通過get方法獲取響應並用json()解析數據；2.對於需要認證的API，可通過headers添加token或key；3.需檢查響應狀態碼，推薦使用response.raise_for_status()自動處理異常；4.面對分頁接口，可通過循環依次請求不同頁面並加入延時避免頻率限制；5.處理返回的JSON數據時需根據結構提取信息，複雜數據可用pandas轉換為Data
python一行，如果還有
Jul 15, 2025 am 01:38 AM
Python的onelineifelse是三元操作符，寫法為xifconditionelsey，用於簡化簡單的條件判斷。它可用於變量賦值，如status="adult"ifage>=18else"minor"；也可用於函數中直接返回結果，如defget_status(age):return"adult"ifage>=18else"minor"；雖然支持嵌套使用，如result="A"i
