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.
Другие уроки курса "Python"
- Форматирование строк в Python
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Поиск индекса элемента в списке
- Измерение времени выполнения кода в Python
- Создание и инициализация объектов
- Объединение итераторов
- Аннотации типов в Python
- Генераторы списков
- Измерение времени выполнения кода
- Метод сравнения объектов в Python
- Округление чисел с помощью round
- Удаление символа из строки
- Итерация по копии коллекции
- Генераторы данных
- Фильтрация входных данных в Python
- Метод Enumerate() для списков
- Функция с *args.
- Функция enumerate в Python
- Декораторы в Python
- Создание списка через итерацию
- Логирование в Python
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Лямбда-функции в defaultdict
- Атрибуты класса и экземпляра в Python
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Поиск индекса элемента
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Очистка данных в Python
- Метод pop() списка
- Методы list в Python
- Python и Монти Пайтон
- Выражения-генераторы в Python
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Оптимизация интернирования строк
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Работа с itertools
- Группировка элементов в словарь
- Библиотека wikipedia для Python
- Отделение звука от видео
- Передача словаря через **kwargs
- Работа с изменяемыми коллекциями
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Извлечение новостей с newspaper3k
- Метод classmethod
- Работа с пакетами















