⁵ Dask-SQL 使用流行的 Apache Calcite 项目,该项目支持许多其他 SQL 引擎。BlazingSQL 扩展了 Dask DataFrames 以支持 GPU 操作。cuDF DataFrames 具有略有不同的表示形式。Apache Arrow 使得将 Dask DataFrame 转换为 cuDF 及其相反变得简单直接。 Dask 允许这些不同的 SQL 引擎在内存和计算方面进行扩展,处理比...
比如,开发者可以借助Python实现分布式任务调度(如Celery),进行大规模数据并行处理(如Dask),搭建微服务架构(Flask、Django),甚至是与各类分布式存储系统(如HDFS)、消息队列(RabbitMQ、Kafka)无缝对接。 举例来说,下面是一个简单的Celery任务定义和调度的Python代码片段: from celery import Celery app = Celery('tasks'...
当然,Dask 本身完全是由 Python 写成的,在单个计算任务方面并没有比 Pandas 有本质的提升,甚至 Dask 还是用到了一些 Pandas 的功能。我以为,Dask 真正的核心其实是他的调度器,理论上他的调度器可以执行任意Python函数、采用任意Python数据结构,只不过 Dask 为了使用数据科学的场景,自带了一些常见的 API,比如 DataFra...
我还使用pytest为一些较大的示例编写了单元测试——我发现它比标准库中的unittest模块更易于使用且功能更强大。你会发现,通过在操作系统的命令行 shell 中键入python3 -m doctest example_script.py或pytest,可以验证本书中大多数代码的正确性。示例代码仓库根目录下的pytest.ini配置确保 doctests 被pytest命令收集和...
你可以考虑使用pandas的向量化操作来提高性能,或者使用更高效的数据处理工具(例如Dask)来处理大规模数据。 可视化分析:通过可视化分析可以帮助你更好地理解数据和发现数据中的模式。你可以使用pandas提供的可视化功能(例如plot()、hist()等),或者使用其他可视化库(例如Matplotlib、Seaborn等)来进行可视化分析。总之,Python的...
dask - A flexible parallel computing library for analytic computing. luigi - A module that helps you build complex pipelines of batch jobs. mrjob - Run MapReduce jobs on Hadoop or Amazon Web Services. PySpark - Apache Spark Python API. Ray - A system for parallel and distributed Python that...
4. 分布式计算:Python的分布式计算库Dask可以与PHP配合使用,实现高性能的分布式计算。Dask可使用PHP调用Python脚本,并将计算任务分配到不同的节点上执行,提高计算效率。这种方式适用于需要大量计算资源和并行计算的任务。 5. 混合开发:将Python和PHP混合开发可以充分发挥两者的优势。Python可以用于开发复杂的后端业务逻辑或...
在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模板图像)探测输入图像...
在处理大量数据或者需要进行重复性分析时,自动化和批量处理是至关重要的。Python 提供了丰富的库和工具来实现这一点,例如使用循环、函数或者更高级的工具如 Dask 或 Apache Spark。 6.1 使用循环批量处理数据 假设我们有多个数据文件需要进行相同的分析操作,我们可以使用循环来批量处理这些文件,并将结果整合在一起: ...
sys.stdout.write=self.original_write # ⑦ifexc_type is ZeroDivisionError:# ⑧print('Please DO NOT divide by zero!')returnTrue # ⑨ #⑩ ① Python 会以除self之外没有其他参数调用__enter__。 ② 保留原始的sys.stdout.write方法,以便稍后恢复。