1、处理事物的几种逻辑方式串行：几个事物，一个人，按照顺序，一件一件来做，叫做串行。此种方法适用于几个事物有严格顺序要求，前后强相关、强依赖的事物，但效率偏低。并行：几个事物，几个人，各做各的，即同一时间可以同时做多件事情，叫做并行。此种方法适用于几个事物无顺序要求，效率高。并发：介于串行与并行之间，几个事物，一个人，一段时间内做不同的事情，叫做并发。此种方法适用于事物无顺序要求，效率偏高，同时能
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2023-08-29 22:12:17
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我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Pyth
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2024-06-06 01:31:07
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线程和进程特性并发和并型并发：指系统具有处理多个任务(动作)的能力，一般结合硬件多核心处理并行：并发的子集，具有同时处理多个任务(动作)的能力同步与异步同步：当进程执行到一个IO操作(等待外部数据)，一同执行，就是同步异步：当进程执行到一个IO操作(不等待外部数据)，不管其他线程继续执行GIL全局解释锁根据python解释器不同，大部分为了实现线程安全，python在执行的时候会在同一时刻允许
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2023-12-15 05:02:21
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Pool类在使用Python进行系统管理时，特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。如果操作的对象数目不大时，还可以直接使用Process类动态的生成多个进程，十几个还好，但是如果上百个甚至更多，那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐，此时进程池就派上用场了。 Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池
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2023-06-27 14:18:59
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# 学习如何使用 Python 的 apply() 方法
在数据分析和处理领域，`apply()` 方法是一个非常方便的工具，特别是在使用 Pandas 库时。如果你是刚入行的小白，理解并应用这个方法是非常重要的。`apply()` 方法使得我们能够对 DataFrame 或 Series 中的数据进行自定义的函数操作。本文将引导你一步步实现这一功能。
## 流程概述
我们将实现将一个自定义
原创
2024-08-18 04:39:13
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进程池Pool中的apply方法与apply_async的区别 apply方法是阻塞的。 意思就是等待当前子进程执行完毕后，在执行下一个进程。 例如：import multiprocessing
#from multiprocessing import Pool
import time
def sqy(msg):
print('msg:%s' % msg)
time.sleep(
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2024-06-22 21:18:57
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# Python中的`apply`和`if`的应用指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用Python中的`apply`函数结合`if`语句来处理数据。在这篇文章中，我将向初学者介绍如何实现这一功能，并提供一个简单的示例来帮助理解。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 |
原创
2024-07-20 03:29:48
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1、 lambda lambda原型为：lambda 参数:操作(参数)lambda函数也叫匿名函数，即没有具体名称的函数，它允许快速定义单行函数，可以用在任何需要函数的地方。这区别于def定义的函数。lambda与def的区别：1）def创建的方法是有名称的，而lambda没有。2）lambda会返回一个函数对象，但这个对象不会赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量（函数名）。3）
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2023-12-06 16:02:53
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1.基本信息 Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数(Python method)，让此函数对数据对象进行批量处理。Pandas 的很多对象都可以使用 apply() 来调用函数，如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。2.语法结构 apply() 使用时，通常放入一个 lambda 函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的 ap
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2023-09-13 15:44:55
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# Python中的apply函数：让数据处理更简单
在数据分析和处理的过程中，我们常常需要对数据集中的某些列或行进行统一的操作。这时，Python的Pandas库提供的`apply`函数就显得尤为重要。`apply`函数允许我们对DataFrame的行或列应用指定的函数，从而极大地提高了数据处理的灵活性和效率。本文将详细介绍`apply`函数的用法，并通过示例帮助大家掌握这一强大的工具。
#
在处理数据时，我们时常会遇到需要对数组进行某种操作的场景。在Python中，使用`apply`方法可以轻松地对数组或数据帧中的每个元素应用复杂的操作。今天，我将以备份策略、恢复流程、灾难场景等结构来介绍如何有效地运用`apply`及相关工具，确保我们的数据安全和可靠性。
## 备份策略
在制定备份策略时，首先需要明确数据的存储结构和备份的思维导图。数据的存储架构通常分为本地存储和云存储。以下是
# Python中apply函数的使用教程
在Python的数据处理和分析过程中，我们常常会用到`apply`函数，它特别适合用于DataFrame的每一行或每一列应用一个函数。本文旨在帮助刚入行的小白理解如何使用`apply`函数，流程清晰易懂，并通过代码示例进行讲解。
## 流程概述
在进行数据操作时，我们一般遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
# 多进程并行计算在Python中的应用
在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来实现多进程并行计算，从而提高程序的运行效率。这种方式特别适用于那些需要大量计算的任务，比如图像处理、数据分析等。
## 什么是多进程并行计算
多进程并行计算是指将一个任务分成多个子任务，每个子任务都在独立的进程中运行，从而加快整个任务的完成速度。
在Python中，我们可以使用mul
原创
2024-02-23 03:31:16
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作者：东哥起飞1. pandas提速的方法回顾如果想要让pandas提速，东哥总结有两个方法：1. 向量化向量化是最优的方法，具体用法参考文章：还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法。举个例子，我们将向量化定义为使用Numpy表示整个数组而不是元素的计算。下面有两个数组：array_1 = np.array([1,2,3,4,5])
array_2 = np.
1、lambda(创建匿名函数)lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多，很多时候定义def，然后写一个函数太麻烦，这时候就可以用lambda定义一个匿名函数。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。f = lambda a,b: a if a>b
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2024-08-14 10:19:33
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函数格式为：apply(func,*args,**kwargs) 函数主要用于对DataFrame中的某一column或row中的元素执行相同的函数操作。 对某一列（column）进行操作 # 对C1列中的每一个元素加1 df["C1"].apply(lambda x:x+1) 对某一行（row）进 ...
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2021-07-18 17:10:00
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python apply函数的具体的含义： apply(func [, args [, kwargs ]]) 函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args，任 何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关
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2018-11-05 15:57:00
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# Python中的apply函数：一键解决数据处理问题
在数据处理和分析中，我们常常需要对数据框中的每一行或每一列进行某种操作。Python的Pandas库为我们提供了一个非常强大而灵活的功能 —— `apply()` 函数。本文将详细介绍 `apply()` 函数的用法，附上代码示例，以及在实际应用中的一些场景。
## 什么是apply函数？
在Pandas库中，`apply()` 函数
# Python 中的 apply 方法
在 Python 的数据分析和处理领域，`pandas`库是一个不可或缺的工具。`pandas`提供了许多强大的功能，其中之一就是 `apply` 方法。这个方法允许我们在 DataFrame 或 Series 的行或列上应用自定义函数，极大地方便了数据的处理。
## 什么是 apply 方法？
`apply` 方法可以对 DataFrame 或 S
## Python中apply()的实现解析
### 流程概览
首先，我们来了解一下apply()的作用和使用方法。apply()函数用于将一个函数应用于一个参数元组或字典，然后返回函数的结果。在Python 2中，apply()函数是一个内置函数，但是在Python 3中被移除了。不过，我们可以通过其他方式来实现类似的功能。
下面是实现apply()的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-26 07:45:48
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