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"
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Работа со стеком в Python
- Метод rmatmul для пользовательских матриц
- Сортировка данных в Python
- Декораторы в Python
- Работа с изображениями Pillow
- Тип CodeType в Python.
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Функция enumerate() в Python
- Объединение Python и Shell
- Проблема с изменяемыми аргументами
- Расчет времени выполнения
- Применение функции map() в Python
- Передача параметров в Python
- Функция с *args.
- Colorama: окрашивание текста в Python
- Функция rsplit() в Python
- Транспонирование матрицы в Python
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Форматирование заголовков в Python
- Перегрузка операторов в Python
- Блок else в обработке исключений
- Преобразование данных в Python
- Документирование функций в Python
- Повторение элементов списков
- Атрибуты класса и экземпляра
- Управление фоновыми задачами в Python
- Поиск индекса элемента в списке
- 9 уловок для чистого кода
- Работа с CSV файлами в Python
- Создание списков в Python
- Подсчет элементов в Python
- Изучение объектов с помощью dir()
- Встраивание HTML в Jupyter Notebook
- Декоратор Ajax required
- Управление виртуальными окружениями в Python
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Работа с множествами в Python
- PEP-401: оператор
- Метод split() для разделения строк
- Работа с JSON данными в Python
- Преобразование многоуровневого словаря
- Счетчик в Python: most_common()
- Функциональное программирование.
