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python并行计算函数,python 并行执行多个函数

送你八本Python神书,让你修成程序员神功!

自从上班以来,我就很少看纸质书了,逐渐养成了看电子书的习惯,究其原因是纸质书每年要花掉我近千元钱,哈哈,其实主要原因是我养成了收集电子书的习惯,总能找到自己喜欢的电子书,在搜寻中, 我收集了8本python电子书资料,这8本书籍适合初学python丶进阶python丶精通python!

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而最近几年内容付费如火如荼,付费成了互联网经济的主流,我也很珍视自己的python电子书资源,眼下很多书在电商平台的电子版都是十几块一本, 现在我决定全部免费赠送给大家啦 。

本书内容

本书描述了Python程序的基本构件:类型、操作符、语句、函数、模块、类以及异常,介绍了更多高级主题,包括复杂的实例。

本书适合Python初学者,以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

本书内容

本书是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。

本书结构非常简单,共包括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。

本书内容

【技术大咖推荐】

【本书特色】

【主要内容】

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。

本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。

本书内容

本书包括Python程序设计的方方面面,首先从Python的安装开始,随后介绍了Python的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题,包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用,从而发挥出Python的强大功能,同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。最后,作者结合前面讲述的内容,按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

本书内容

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码,《Python学习手册:第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点,不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程,根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。

《Python学习手册:第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个独特的“练习题”部分,其中带有实际的练习和测试,以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表,它们将帮助你开始学习Python 3.0。

《Python学习手册:第4版》包括以下内容:

本书适合任何想要通过Python学习编程的读者,尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书,读者将能利用强大的编程语言和工具,并且会体会到Python编程的快乐。

本书内容

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域,从科学计算到 游戏 开发。

《Python编程初学者指南》内容浅显易懂,示例轻松活泼,是国际畅销的Python初学者教程,适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习参考。

8本 Python 书籍免费领取方式:

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python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同:

标准库

sys

系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息,比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式,比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

re

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库,在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式,但是正则表达式的学习曲线较高,有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

math

数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问,比如数论(Number-theoretic)的各种表示方法、幂和对数函数(Power and logarithmic functions)、三角函数(Trigonometric functions)、常量圆周率(π)和自然常数(e)等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数(真随机数)不同的是执行环境,随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论,而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数,所以这个过程是可预测的、有规律的,只是循环周期较长,并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数,可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。

logging

日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录,日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态,实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。

json

Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持,日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作,以保证对数据的完整性和有效性,而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。

pickle

Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作,当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时,就可以将其序列化成二进制数据,从而更好的保存起来。

shelve

Python 对象持久化。简单的数据存储方案。

socket

底层网络接口。 socket(套接字) 库提供了标准的BSD(伯克利套接字) Socket API,可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。

datetime

基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间,日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度,对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明,对计时器的描述和控制也需要用到该库。

hashlib

安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密(不可逆的加密算法),因为被加密的数据无法破解,所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1,一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密,防止盗用后被轻易破解;而 SHA1 与 MD5 类似,但是 SHA1 会产生更长的长度,也更安全,但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度,还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512,看名字就能知道。

大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞(被破解),这是不可避免的,所以具体场景具体情况而定。

configparser

配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件,通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。

urllib

URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs(统一资源定位符)的各种模块:

URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持,提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。

itertools

为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到,当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象,之后我们才能进行遍历操作。

collections

容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持,包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作,常有的函数方法有这些:

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象,简化了字符串子类化 functools

高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数,是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数:

cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading

线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作,针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁,一次只能让一个线程处理数据,从而避免出现数据读写混乱。

在 CPython 解释器上,因为GIL(全局解释器锁)锁机制的存在的,被设计成线程安全,所以同一时间只能执行一个线程,这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。

multiprocessing

进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似,不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL,从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。

timeit

测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗,支持多种方式传入参数。

atexit

退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。

abc

抽象基类。 abc 库定义抽象基类,以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类,派生出来的类可以进一步实现。

asyncio

异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库,为多个异步框架提供基础功能,能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

copy

浅层和深层复制操作。 copy 库提供对对象的拷贝,我们都知道要制作对象副本,是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到,因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身,所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么, copy 库就提供了制作对象副本的各种方法,会开辟一个新的内存空间存放副本对象,修改操作不会对原对象有任何干预。

csv

csv(Comma Separated Values)文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据(数字和文本)。

operator

标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数,比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示;比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示,等等。

enum

枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量,以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象,所以可以用 for-in 枚举出所有常量。

heapq

堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现,也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现, heapq 库中也提供了相应函数实现。

http

HTTP 模块。 http 模块是一个包,收集了多个处理超文本传输协议的模块:

urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。

profile、pstats

性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具,可用来描述程序各个部分的执行时间和频率,统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。

ssl

TLS/SSL(传输安全协议)。此模块提供对安全协议的支持,通过应用上下文,可将 TLS(传输层安全性协议)或其前身 SSL(安全套接层)支持安全协议,能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。

unitest

单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试,受到 JUnit 和其他主流测试库的启发, unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。

uuid

UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串,库中有多个版本的 UUID 对象方法,比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是,如果要生成随机字符串,可以使用 uuid1() 和 uuid4() ,但是 uuid1() 会存在隐私风险,因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址,而 uuid4() 是通过随机字符生成。

希望可以帮助到你。

python--并行计算

python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多,但对于数据挖掘场景来说,pathos模块更实用,尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。

本文总结整理了常见的并行计算场景,编写parallel.py模块,主要利用pathos模块实现,可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条,可以显示计算进度等信息,通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结,以适应并行框架。

parallel.py

函数parallel的参数定义顺序需要注意: 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数 。

定义另一个parallel_main.py模块,用来展示各个场景下并行计算结果。

parallel_main.py

parallel函数使用注意点:


当前名称:python并行计算函数,python 并行执行多个函数
本文地址:http://cdkjz.cn/article/heieje.html
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