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"
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Итерация по копии коллекции
- Работа со стеком в Python
- Создание итератора
- Обратное распространение ошибки
- Python Метод sleep() времени
- Множества и frozenset
- Поиск шаблона в начале строки
- Измерение времени выполнения кода
- Преобразование символов с помощью map
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Измерение времени выполнения кода с помощью time
- Функциональное программирование в Python
- Метод clear для коллекций
- Многоточие в Python
- Метод сравнения объектов в Python
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Удаление элемента по индексу в Python
- Частичное совпадение ввода
- Определение основы слова с showballstemmer
- Форматирование кода на Python
- Метод __imod__ для Python
- Форматирование строк с помощью f-строк
- Работа с процессами в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Генераторы списков в Python
- Работа с f-строками 2.0
- Названия переменных
- Циклы for в Python
- Представление бесконечности в Python
- Работа с индексами списков
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- CSV строка разделение в Python
- Подсчет часто встречающихся элементов
- Запуск файлового сервера
- Функция zip() в Python
- Отладчик pdb: начало работы
- Запуск асинхронной корутины
- Удаление знаков препинания в Python
- Удаление дубликатов в pandas
- Преобразование в float
- Работа с каталогами в Python
