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. Функция с *args.
  2. Итераторы в Python
  3. Модуль os в Python: работа с файлами
  4. Метод get для словарей
  5. Исправление ошибки NameError
  6. Создание уникального множества
  7. Метод eq для сравнения объектов
  8. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  9. Замена символов в Python
  10. Создание виртуальной среды
  11. Проверка на истинность объектов в Python
  12. Генераторы и сеты в Python
  13. Замена переменных в Python
  14. Таймер обратного отсчета
  15. Распаковка элементов массива
  16. Генераторы в Python
  17. Повторение и перенос строки
  18. Принципы программирования
  19. Работа с кортежами в Python
  20. Работа с функцией next() в Python
  21. Генераторы в Python
  22. Работа с NumPy массивами
  23. Проблема сравнения словарей
  24. Установка и использование Logzero
  25. Разделение строки на пары ключ-значение.
  26. Операции с матрицами в Python
  27. Логирование в Python
  28. Функция eval() в Python
  29. Создание спинбокса в tkinter
  30. Обмен значений переменных в Python
  31. Метод округления чисел
  32. Работа с файловой системой в Python
  33. Объединение словарей в Python
  34. Проблемы с именами переменных
  35. Обход элементов в Python
  36. Работа с NumPy.linalg
  37. Однострочники Python
  38. Глубокое копирование объектов
  39. Проверка версии Python
  40. Сокращение ссылок с pyshorteners
  41. Хэш-функции в Python
  42. Переопределение метода __pow__
  43. Метод enumerate() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию