极客笔记Numpy、Pydata和Blaze是否允许并行处理
在本文中，我们将介绍一下Numpy、Pydata以及Blaze是否允许并行处理。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy
Numpy是Python中最常用的数学计算库之一，它提供了一个非常方便的多维数组对象和一组用于操作这些数组的函数。 但是，Numpy在实现并行计算方面并不是非常出色，而且它的数组对象不允许在多个CPU或计算机之间进行并行计算。
然而，由于在 Python 中有多个库可以管理并行计算，因此可以使用第三方库来解决Numpy的并行计算问题。例如，你可以使用joblib库来执行多个 CPU 或计算机上的并行计算，该库支持 NumPy 数组。
以下是使用joblib实现并行化的代码示例：
from joblib import Parallel, delayed
import numpy as np
def function(x):
return x ** 2
if __name__ == "__main__":
array = np.random.randint(0, 10**7, size=(1000, 1000))
with Parallel(n_jobs=-1, verbose=10) as parallel:
results = parallel(delayed(function)(x) for x in array)
在上面的代码片段中，我们使用joblib库并行地应用函数function到NumPy数组array中的每个元素，并将结果存储在results列表中。
Pydata
Pydata是一组相关的Python库，如Pandas、NumPy、SciPy等，它们被设计用于数据科学和分析。它们可以并行处理大量的数据。使用一些特殊的技术，例如分布式计算、高性能计算和Amazon EC2集群，可以将Pydata库用于并行计算。
以下是使用Dask库并行处理Pydata DataFrame的简单代码示例：
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client, LocalCluster
cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)
df = dd.read_csv('data/*.csv')
result = df.groupby('category').sum().compute()
print(result)
在上面的代码片段中，我们使用Dask库并行地对分布在多个CSV文件中的数据进行分组操作。Dask在内部使用了多进程并行和多线程并行来加速这个操作。
Blaze
Blaze是一个用于处理数据集合的通用接口，允许以一个统一的API访问多种不同的数据源，包括SQL数据，CSV文件，NoSQL，和Pandas Dataframes等。 Blaze通过提供表示数据操作（例如切片，过滤，合并等）的表达式来工作。
Blaze目前采用符号计算的方式来优化SQL表达式，从而获得更好的性能和并行处理。但是，在Blaze中没有内置的并行计算框架，因此您需要使用第三方库进行并行计算。
例如，你可以使用Dask库来并行处理Blaze数据帧。 下面是使用Dask并行计算Blaze DataFrame的简单代码示例：
import dask.bag as db
from blaze import compute, Data
data = db.from_sequence([{'x': 1, 'y': 2},
{'x': 2, 'y': 4},
{'x': 3, 'y': 6}])
blaze_data = Data(data)
result = compute(blaze_data.x.sum(), get=dask.get)
print(result)
在上面的代码片段中，我们使用Dask库并行地计算Blaze数据帧blaze_data中x列的总和。
总结
虽然Numpy个人并不是非常适合进行并行计算，但可以使用第三方库来解决这个问题。 Pydata库可以使用分布式计算，高性能计算和Amazon EC2集群等技术进行并行处理，并提供了丰富的数据科学和分析功能。而Blaze则提供了一种通用的数据集合接口，允许访问不同的数据源，并且通过符号计算进行SQL表达式优化来提高性能，但是需要使用第三方库进行并行计算。总而言之，如果在Python中需要实现并行计算，需要综合考虑使用不同的库和技术。