所有代码都可以在Github上找到源码链接 代码也可以作为Pypi 包使用:pip install tqdm_batch 一、使用 joblib 进行并行化的直接方法 在处理大型数据集时,我们都遇到过这样的情况:我们不能使用所有核心并加快处理速度吗?当然,答案是肯定的,但多处理一点也不简单。 我们都遇到过这样的情况:我们不能使用所有核心并加快处...
我们将导入multiprocessing、joblib和tqdm用于并行处理,pandas用于数据摄取,re、nltk和string用于文本处理。 # Parallel ComputingimportmultiprocessingasmpfromjoblibimportParallel,delayedfromtqdm.notebookimporttqdm# Data Ingestionimportpandasaspd# Text Processingimportrefromnltk.corpusimportstopwordsimportstring 在我们直接进入...
Step 3: 并行运行循环 最后,我们使用joblib库的Parallel函数来并行运行循环。在循环体内使用tqdm库来显示进度条。 fromjoblibimportParallel,delayeddefprocess_data(i,j):# 在这里处理数据,可以是任意逻辑returni*j results=Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_data)(i,j)foriintqdm(range(n))forjinrange(m))...
我想并行运行一个函数,并等待所有并行节点完成,使用 joblib。就像在示例中一样: from math import sqrt from joblib import Parallel, delayed Parallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in range(10)) 但是,我希望在单个进度条中看到执行,就像 tqdm 一样,显示已经完成了多少作业。 你会怎么做?
我们将导入multiprocessing、joblib和tqdm用于并行处理,pandas用于数据导入,re、nltk和string用于文本处理。 # Parallel Computing importmultiprocessingasmp fromjoblibimportParallel, delayed fromtqdm.notebookimporttqdm # Data Ingestion importpandasaspd # Text Processing ...
是指在使用joblib库进行并行计算时,同时使用多个tqdm进度条来显示每个任务的进度。 joblib是一个用于在Python中进行并行计算的库,它提供了简单的接口来实现任务的并行执行。而tqdm是...
通过使用多处理、joblib和tqdm concurrent来减少数据处理时间。 为了进行并行处理,我们将任务划分为多个子单元。它增加了程序处理的工作数量,减少了整体处理时间。 例如,如果你正在处理一个大的CSV文件,你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式送入函数,它将根据可用的工作者的数量,一次并行处理多个值。这些工作器...
tqdm库提供了tqdm_joblib模块,可以很方便地与joblib库结合使用,实现并行处理并显示进度条。下面是一个并行处理并显示进度条的示例代码: ```python from tqdm import tqdm from joblib import Parallel, delayed import time def process_item(item): time.sleep(0.1) results = Parallel(n_jobs=2)(delayed(process...
我使用joblib库来并行化提取过程,如下所示: importspacyfromtqdmimporttqdmfromjoblibimportParallel, delayed nlp = spacy.load('en_core_web_sm')classnouns:defget_nouns(self, text): doc = nlp(u"{}".format(text))return[token.textfortokenindociftoken.tag_in['NN','NNP','NNS','NNPS']]defparal...
Joblib:一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。 Plan:如有神助地编写 crontab 文件。 schedule:人性化的 Python 任务调度库。 Spiff:使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。 TaskFlow:一个可以让你方便执行任务的 Python 库,一致并且可靠。 Airflow :是一个工作流分配管理系统,通过有向非循环图的方式管理...