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. Работа с аргументами командной строки в Python
  2. Работа со стеком в Python
  3. Метод rmatmul для пользовательских матриц
  4. Сортировка данных в Python
  5. Декораторы в Python
  6. Работа с изображениями Pillow
  7. Тип CodeType в Python.
  8. Фильтрация элементов с помощью islice
  9. Функция enumerate() в Python
  10. Объединение Python и Shell
  11. Проблема с изменяемыми аргументами
  12. Расчет времени выполнения
  13. Применение функции map() в Python
  14. Передача параметров в Python
  15. Функция с *args.
  16. Colorama: окрашивание текста в Python
  17. Функция rsplit() в Python
  18. Транспонирование матрицы в Python
  19. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  20. Форматирование заголовков в Python
  21. Перегрузка операторов в Python
  22. Блок else в обработке исключений
  23. Преобразование данных в Python
  24. Документирование функций в Python
  25. Повторение элементов списков
  26. Атрибуты класса и экземпляра
  27. Управление фоновыми задачами в Python
  28. Поиск индекса элемента в списке
  29. 9 уловок для чистого кода
  30. Работа с CSV файлами в Python
  31. Создание списков в Python
  32. Подсчет элементов в Python
  33. Изучение объектов с помощью dir()
  34. Встраивание HTML в Jupyter Notebook
  35. Декоратор Ajax required
  36. Управление виртуальными окружениями в Python
  37. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  38. Работа с множествами в Python
  39. PEP-401: оператор
  40. Метод split() для разделения строк
  41. Работа с JSON данными в Python
  42. Преобразование многоуровневого словаря
  43. Счетчик в Python: most_common()
  44. Функциональное программирование.

Marketello читают маркетологи из крутых компаний