joblib是一个用于简化并行计算的库,特别针对NumPy数组的操作。它提供了Parallel和delayed功能,可以方便地对循环中的任务进行并行处理。 示例代码: pythonCopy Codefrom joblib import Parallel, delayed def process_item(item): return item * item results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(process_item)(i) for i ...
4) start_time = time.time() # Add the urls to process for url in urls: ...
Python for循环可以遍历任何序列的项目,如一个列表或者一个字符串。 for iterating_var in sequence: #iterating_var 变量 sequence 序列 statements(s) 1. 2. 示例1 1 for letter in 'Python': # 第一个实例 2 print ('当前字母 :', letter) 3 4 fruits = ['banana', 'apple', 'mango'] 5 for...
'http://www.google.com' # etc.. ] queue = Queue.Queue() worker_threads = build_worker_pool(queue, 4) start_time = time.time() # Add the urls to process for url in urls: queue.put(url) # Add the poison pillv for worker in worker_threads: queue.put(...
results = []forurlinurls: results.append(urllib2.urlopen(url)) Map按序处理这些迭代。调用这个函数,它就会返回给我们一个按序存储着结果的简易列表。 为什么它这么厉害呢?因为只要有了合适的库,map能使并行运行得十分流畅! 有两个能够支持通过map函数来完成并行的库:一个是multiprocessing,另一个是鲜为人知但...
pool.map(worker_func,file_paths)et=time.time()print(et-st)if__name__=="__main__":# 设置输入和输出目录 input_dir="../data/"output_dir="../output/T2_multi"# 设置进程数量 num_processes=4# 并行处理文件parallel_nc2pkl(input_dir,output_dir,num_processes) ...
标准循环处理3年足球赛数据:20.7秒 DataFrame是具有行和列的Pandas对象。如果使用循环,需要遍历整个对象。 Python不能利用任何内置函数,而且速度很慢。在Benedikt Droste的提供的示例中,是一个包含65列和1140行的Dataframe,包含了2016-2019赛季的足球赛结果。 需要解决的问题是:创建一个新的列,用于指示某个特定的队是...
这是一个更实际的示例：在内置字符串方法的教程部分中，您遇到了str.join()，它将可迭代的字符串连接在一起，并用指定的字符串分割：如果列表中的对象是字符串，则可以正常工作。如果不是，则str.join()引发TypeError异常：解决此问题的一种方法是循环。使用for循环，可以创建一个新列表，其中包含原始列表中数字的...
Python的迭代机制依赖于两个特殊方法:__iter__和__next__。__iter__方法返回一个迭代器对象,而__next__方法则负责返回迭代器的下一个值。当没有更多的值可返回时,__next__会抛出StopIteration异常。这使得Python中的所有可迭代对象都可以被自然地用于for循环。