python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算,但在 pandas 处理数据中,使用 multiprocessing 并不好使,只听见风扇转啊转,就不见运行完毕。 为了提高一点数据清洗的速度,找到一个 pandas 多进程的方法,pandarallel 库,做了一下测试。 小数据集(先试过了 1w)可能多进程还没单
python 有自己的多进包multiprocessing去实现并行计算,但在Pandas处理数据中,使用 multiprocessing 并不好使,只听见风扇转啊转,就不见运行完毕。为了提高一点数据清洗的速度,找到一个Pandas多进程的方法,pandarallel库,做了一下测试。 小数据集(先试过了1w)可能多进程...
是使用Pandas的DataFrame.groupby()方法结合multiprocessing库来实现并行化操作。 首先,我们需要将数据帧切片成多个较小的数据块,以便并行处理。可以使用numpy.array_split()方法将数据帧切片成多个均匀的数据块。 接下来,我们可以使用multiprocessing.Pool()创建一个进程池,以便并行处理每个数据块。可以使用Pool.map()方...
46.在Python中,可以使用multiprocessing模块实现进程间通信(IPC)。multiprocessing模块提供了各种用于共享数据、消息传递和同步的工具,包括管道(pipe)、队列(queue)、共享内存(shared memory)和信号量(semaphore)等。例如: import multiprocessing def producer(queue): for i in range(5): queue.put(i) print(f"Produc...
python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算,但在Pandas处理数据中,使用 multiprocessing 并不好使,只听见风扇转啊转,就不见运行完毕。 为了提高一点数据清洗的速度,找到一个Pandas多进程的方法,pandarallel 库,做了一下测试。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
无奈查了大量资料,也看了很多Python内存溢出、内存泄露相关的调试方法(pyrasite官网有惊喜, hahaha),什么gdb psutil objgraph,最后无意间发现了问题所在。 话不多说,先上解决方案: from pandas import read_csv from multiprocessing import Pool def _process(_chunk): # 分块处理逻辑... pass if __name__ =...
importpandasaspdimportmultiprocessingasmpdefparallelize_df(df,func,num_processes=6):df_split=np.array...
去实现并行计算,但在Pandas处理数据中,使用 multiprocessing 并不好使,只听见风扇转啊转,就不见运行完毕。为了提高一点数据清洗的速度,找到一个Pandas多进程的方法, pandarallel 库,做了一下测试。 小数据集(先试过了1w)可能多进程还没单进程快,因为进程开启关闭也要一点时间。于是我弄了 100w 数据来测试: ...
然后,我们使用Python的multiprocessing库来创建多个进程,并使用psutil库来监控CPU使用率。在每个进程中,我们调用上面定义的函数来导入数据。由于每个进程都在自己的进程空间中运行,因此它们不会相互干扰。 import multiprocessing as mp import psutil def import_process(csv_file, db_url, num_processes=4): cpu_count...
import osimport pandas as pdfrom multiprocessing import PoolN= 1_000_000if __name__ == '__main__': cpus = os.cpu_count() pool = Pool(cpus-1) async_results = [] for _ in range(N): async_results.append(pool.apply_async(generate_record)) pool.close() pool...