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.
%autoawaitПример 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.
Другие уроки курса "Python"
- Группы исключений в Python
- Сравнение строк в Python
- Отступы в Python
- Разбиение текста в Python
- Добавление вложенных списков
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Работа с комплексными числами
- Динамические маршруты во Flask
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Имена объектов в Python
- Распаковка с оператором *
- Переменные в Python: сокращение гласных
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Секреты Python
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Генератор списка с условием if
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Исключение NotImplementedError
- Метод split() для разделения строк
- Big O оптимизация
- Colorama: окрашивание текста в Python
- Работа со строками в Python
- Создание вложенных циклов for
- Сортировка слиянием
- Вычисление логарифмов в Python
- Оператор «is not» в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Проверка на палиндром
- Копирование файлов с shutil()
- Метод join() для объединения элементов строки
- Декодирование байтов в строку
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- 9 уловок для чистого кода
- Анонимные функции Lambda
- Метод join() для объединения элементов
- Экспорт данных с помощью writefile
- Установка и использование Telegram API в Python
- Создание копии итератора
- Повторение элементов в Python
- Порядок и длина множеств в Python
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Роль запятой в Python
- Модуль math: константы π и e
- Создание обратного итератора
