Курс Python → Ускорение обработки данных с %autoawait

Команда %autoawait в Python позволяет использовать параллельные процессы, что делает ее ультраполезной фичей при работе с большими объемами данных. Особенно это становится актуальным, когда необходимо предварительно обработать данные, например, при работе с крупными датафреймами, где требуется обработать разные столбцы на одном конвейере.

Для использования команды %autoawait необходимо установить IPython и Jupyter notebook. После установки можно включить режим автоматической обработки команд %autoawait, что позволит использовать параллельные процессы для ускорения выполнения задач.

%autoawait

Пример использования команды %autoawait:


%autoawait
import pandas as pd

# Создание крупного датафрейма
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# Обработка данных в разных столбцах параллельно
df['A_squared'] = df['A']**2
df['B_cubed'] = df['B']**3
df['C_sqrt'] = df['C']**0.5

df.head()

В данном примере мы использовали команду %autoawait для обработки данных в разных столбцах датафрейма параллельно. Это позволяет ускорить процесс обработки данных и повысить эффективность работы с крупными объемами информации.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Конкатенация строк в Python
  2. Парсинг статей с Newspaper3k
  3. Оператор морж в Python 3.8
  4. Метод __imod__ для Python
  5. Работа с кортежами в Python
  6. Работа с collections в Python
  7. Функция enumerate() в Python
  8. Возведение в квадрат с помощью itertools
  9. None в Python: использование и особенности
  10. Проверка условий в Python
  11. Возврат нескольких значений
  12. Метод remove() для удаления элемента из списка
  13. Python Метод sleep() времени
  14. Выбор редактора кода.
  15. Итерация по итерируемым объектам
  16. Вычисление фазы комплексного числа
  17. Python Аргументы по умолчанию
  18. Применение команды break
  19. Создание и обучение модели с Keras
  20. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  21. Фильтрация списка чисел
  22. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  23. Работа с датой и временем в Python
  24. Объединение объектов в Python
  25. Метод matmul для умножения матриц
  26. Структура строк в Python
  27. Использование двоеточия в Python
  28. Функция product() в Python
  29. Python Менеджер контекста
  30. Удаление элемента из списка
  31. Векторизация в Python с NumPy.
  32. Итераторы с потерямиZIP
  33. Принципы SRP и OCP
  34. Метод __float__ в Python
  35. Списковые включения в Python
  36. Работа с множествами в Python
  37. Многоточие в Python
  38. Создание итератора
  39. Тип данных TypeVarTuple
  40. Непрерывная проверка в Python
  41. Python reversed() функция
  42. Объединение коллекций в Python
  43. Область видимости переменных
  44. Многопоточность в Python
  45. Объединение словарей в Python
  46. Docstring в Python
  47. Создание новых списков через list comprehensions

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию