我们在日常使用 Python 进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。

而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。

而今天我就来带大家学习如何利用 joblib 这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。 喜欢记得收藏、点赞、关注。

文末提供完整代码、数据、技术沟通

2 使用joblib进行并行计算

2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速

import time
def task_demo1():
    time.sleep(1)
    return time.time()
接着只需要像下面的形式一样，为Parallel()设置相关参数后，衔接循环创建子任务的列表推导过程，其中利用delayed()包裹自定义任务函数，再衔接()传递任务函数所需的参数即可，其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量，因此在这个例子中可以看到进度条是按照4个一组递增的，可以看到最终时间开销也达到了并行加速效果：
 
 
其中可以根据计算任务以及机器CPU核心数具体情况为Parallel()调节参数，核心参数有：
 
 
backend：用于设置并行方式，其中多进程方式有'loky'（更稳定）和'multiprocessing'两种可选项，多线程有'threading'一种选项。默认为'loky'
 
 
n_jobs：用于设置并行任务同时执行的worker数量，当并行方式为多进程时，n_jobs最多可设置为机器CPU逻辑核心数量，超出亦等价于开启全部核心，你也可以设置为-1来快捷开启全部逻辑核心，若你不希望全部CPU资源均被并行任务占用，则可以设置更小的负数来保留适当的空闲核心，譬如设置为-2则开启全部核心-1个核心，设置为-3则开启全部核心-2个核心
 
 
譬如下面的例子，在我这台逻辑核心数为8的机器上，保留两个核心进行并行计算：
 
 关于并行方式的选择上，由于Python中多线程时全局解释器锁的限制，如果你的任务是计算密集型，则推荐使用默认的多进程方式加速，如果你的任务是IO密集型譬如文件读写、网络请求等，则多线程是更好的方式且可以将n_jobs设置的很大，举个简单的例子，可以看到，通过多线程并行，我们在5秒的时间里完成了1000次请求，远快于单线程17秒请求100次的成绩（此例仅供参考，大家在学习尝试时请不要过于频繁访问他人的网站）：
 
你可以根据自己实际任务的不同，好好利用joblib来加速你的日常工作。
 
 
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                                    Python官方的解释器是CPython，执行速度较慢，网上目前有许多PyPy和CPython的性能对比，PyPy比CPython快近25倍。原因是PyPy采用了先进的JIT编译器优化。
       官网上的对比图：
       先不扯淡了，知道你们可能听不懂。拐入正题。
       官网:https://www.pypy.org/
       最新版本的下载地址:http://buildbot.pypy.org/mirror/pypy3.6-v7.3.0rc3-win32.zip ,建议使用迅雷等下载工具下载。
       下载完了直接解压，然后开始配置。
       1.最起码
                                    深度学习中，我们常常需要处理海量的数据
所以为了节约时间，要充分压榨CPU/GPU的计算能力，那并行处理是不可少的！
而万能的 Python 自带一个非常简单易用的并行处理模块：multiprocessing，这里介绍其中一种用法
这种用法非常适合嵌入到深度学习数据处理中
程序实现：
from multiprocessing import cpu_count, Pool
import numpy as np
import time
# cpu 数量
cores = cpu_count()
# 分块个数
                                    Python 进行数据处理的时候，因为有GIL锁，因此多线程也只能使用一个处理器，这样经常出现程序运行只使用了一个CPU核心在运算，导致数据处理需要比较长的时间。如果将多个CPU核心同时参与运算，可以大幅度运算速度，下面讨论原则上不修改程序而发挥多CPU效率方案。
                                    嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐又到了学Python时刻~在我们爬取数据的时候,有时候它运行速度会非常慢那么怎么解决呢?这里给大家带来一个多线程的方法我们用采集二手车来举例。
                                    在Python编码中我们经常讨论的一个方面就是如何优化模拟执行的性能。尽管在考虑量化代码时NumPy、SciPy和pandas在这方面已然非常有用，但在构建事件驱动系统时我们无法有效地使用这些工具。有没有可以加速我们代码的其他办法？答案是肯定的，但需要留意！
在这篇文章中，我们看一种不同的模型-并发，我们可以将它引入我们Python程序中。这种模型在模拟中工作地特别好，它不需要共享状态。Mont
                                    前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray，看起来有望取代Spark，业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年，Ray应该会准备好用于生产环境。 
目前ray已经发布了0.3.
                                    Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os 
import ...
                                    下面对于一个分析模型给出相应的并行（Python Parallel）及多线程（Theard）版本，
为了学术上的代码保密使用了代码混淆工具对代码进行了加密，主要关注点在于如何进行
并行及多线程重组。
下面是示例代码：
from __future__ import division #line:1
import numpy as O0OO00000O0O0OO00 #line:2
                                    目前在深度学习与图像处理领域，常常需要对大量图片进行批量处理。若按照常规的脚本编写方法进行处理，往往会消耗大量时间。这里我教大家一个非常简单的方法实现脚本并行，最大化利用你的多核cpu来n倍加速你的脚本。
我们举例来说明：
首先，我们在这里处理19000多张图片，将他们统一resize到16x16。我们立刻会想到使用for循环来完成，代码如下：
import cv2,glob,dateti...
                                    python性能提升之并行处理for循环
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool
                                    现在的电脑的CPU一般都有多个核心，在Python中可以使用 multiprocessing 包比较方便地实现将计算任务分配给多个核心，使之并行地计算以实现加速的效果。
一般主要会用到的语法有
获取CPU的核心数：
n_cpu = multiprocessing.cpu_count()
并行执行函数：
proc = multiprocessing.Process(target=sin...
                                    云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。分析代码运行时间加速查找加速循环加速函数实用标准库加速Numpy向...