Выполнение цикла n раз в секунду
Бесконечное выполнение скрипта раз в секунду
Такая проблема: нужно организовать выполнение скрипта раз в 1 секунду независимо, находится ли кто.
Работа с таймерами в MFC: выполнение раз в секунду
Как реализовать таймер в таком формате, чтобы всё что записано в методе OnPaint(), выполнялось раз.
Выполнение кода раз в секунду используя QueryPerformanceCounter и QueryPerformanceFrequency
Здравствуйте. Мне необходимо выполнять некий код раз в секунду. Я сделал примерно так: while (.
Как создать цикл, который будет выполнять тело цикла раз в секунду в течении 5 секунд?
Здравствуйте , подскажите пожалуйста , как создать цикл , который будет выполнять тело цикла раз в.
Выполнение цикла требует каждый раз нажатие клавиши Enter
Проблема такова: для выполнения каждого прохождения 1 шага цикла он требует нажимать enter. Мне.
295 / 108 / 57
Регистрация: 07.12.2016
Сообщений: 209
Hyppoprogramm, а если у Вас код не успеет выполниться N раз в секунду? Вы ведь этой переменной iterations_per_second = 10 задаёте то самое N? Просто сам код больше похож на то, что работает сколько получится в течении секунды.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
import time iterations_per_second = 10 def loop(): t = 0 while True: s = time.time() print("hello") e = time.time() t += e - s if t >= 1: print('SLEEP') time.sleep(t * iterations_per_second) t = 0 if __name__ == '__main__': loop()
Можно ли ограничить количество итерация цикла в секунду заданным числом?
Как ограничить количество итерация цикла в секунду заданным числом в Python?
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 222 просмотра
Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 0
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- Python
Палиндромы leetcode, в VS все правильно, на сайте другой ответ, что делать?
- 1 подписчик
- 3 часа назад
- 59 просмотров
- HTML
- +3 ещё
Почему не работает переход на страницу?
- 1 подписчик
- 5 часов назад
- 87 просмотров
- Python
- +1 ещё
Реально ли вывести виджет с какой-либо инфой поверх PySide6.QtMultimediaWidgets.QVideoWidget?
- 1 подписчик
- 5 часов назад
- 13 просмотров
- Python
Почему не проходит код для решения задачи на leetcode?
- 1 подписчик
- 5 часов назад
- 74 просмотра
- Python
Почему текстовый редактор и консоль по-разному присваивают ссылки на переменные Python?
- 1 подписчик
- 6 часов назад
- 33 просмотра
- Python
- +1 ещё
Почему callback_query_handler не видит call.data?
- 1 подписчик
- 10 часов назад
- 41 просмотр
- Python
При выводе users_cards выводится [, . ] как это исправить?
- 1 подписчик
- 11 часов назад
- 34 просмотра
- Python
В приложении django 4.2 + django rest framework: Model.__str__ нужен только для админки?
- 1 подписчик
- 14 часов назад
- 47 просмотров
- Python
- +1 ещё
Не правильная проверка ячейки таблицы через цикл, почему не записывается переменная?
- 1 подписчик
- 14 часов назад
- 38 просмотров
- Python
Почему падает бот?
- 1 подписчик
- вчера
- 85 просмотров
от 120 000 ₽
от 120 000 до 240 000 ₽
ATI.SU • Санкт-Петербург
от 170 000 до 260 000 ₽
20 нояб. 2023, в 01:33
1500 руб./за проект
20 нояб. 2023, в 00:58
5000 руб./за проект
20 нояб. 2023, в 00:43
20000 руб./за проект
Минуточку внимания
Присоединяйтесь к сообществу, чтобы узнавать новое и делиться знаниями
- Не могу настроить почтовый сервер(Postfix/Dovecot с интеграцией в MS Active Directory) на alt linux. Может у кого-то есть решение?
- 3 подписчика
- 1 ответ
- 3 подписчика
- 2 ответа
- 2 подписчика
- 1 ответ
- 2 подписчика
- 2 ответа
- 3 подписчика
- 2 ответа
- 2 подписчика
- 2 ответа
- 2 подписчика
- 1 ответ
- 2 подписчика
- 3 ответа
- 2 подписчика
- 1 ответ
- 2 подписчика
- 1 ответ
14 приемов, позволяющих ускорить рабочий процесс Pandas
Pandas — одна из самых популярных библиотек Python для исследования и визуализации данных. Pandas предлагает множество API для выполнения задач по обработке данных, но при работе с большими наборами данных это приводит к сбоям или медленным вычислениям.
В этой статье мы обсудим 14 методов ускорения рабочего процесса Pandas с использованием различных техник, хаков или пакетов.
Ввод/вывод:
1) Выборка:
Pandas загружает весь файл в оперативную память сразу, что затрудняет работу с данными большого размера, что может привести к сбоям в работе памяти. Идея состоит в том, чтобы читать только необходимые экземпляры и функции.
sampling.py
df = pd.read_csv("data/MOCK_DATA.csv", nrows=1000, usecols=['id', 'email', 'ip_address'])API read_csv() предлагает параметры nrows и usecols для фильтрации количества записей и функций соответственно.
2) Разделение:
Методы выборки будут фильтровать и считывать выборку данных, но если вам нужно обработать все данные, вы можете разделить данные большого размера на фрагменты (что само по себе помещается в памяти). Теперь вы можете выполнять разработку функций, обработку данных и моделирование для каждого фрагмента данных.
pandas_chunking.py
import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression models = [] for chunk in pd.read_csv("data/MOCK_DATA.csv", chunksize=100000): # peform all feature engineering to each chunk chunk = feature_engineering(chunk) # A function to clean my data and create my features model = LogisticRegression() model.fit(chunk[features], chunk['label']) models.append(model) # Inference df = pd.read_csv("data/TEST_DATA.csv") df = feature_engineering(df) predictions = mean([model.predict(df[features]) for model in models], axis=0)3) Оптимизация типов данных:
При считывании данных Pandas автоматически определяет типы данных для каждой функции, однако типы данных не являются оптимальными и занимают больше, чем требуется, памяти. Идея состоит в том, чтобы уменьшить тип данных каждого объекта, соблюдая максимальное и минимальное значения объекта.
4) Оптимизация чтения/записи:
Чтение и запись больших наборов данных CSV, TXT или Excel при работе с библиотекой Pandas утомительны. Другие форматы файлов, такие как parquet, pickle, feather и т.д., могут быть предпочтительнее, поскольку они занимают сравнительно меньше вычислительного времени для операций чтения и записи.
На приведенном выше изображении показаны контрольные цифры для операций чтения, записи и потребления памяти для образца набора данных, содержащего 1 458 644 записи и 12 объектов. Файлы Pickle могут быть предпочтительнее для сохранения и чтения наборов данных или временных файлов.
Итерация:
5) Итерация с использованием Iterrows():
Iterrows() — это встроенный API Pandas, используемый для итерации фрейма данных. Iterrows() выполняет несколько вызовов функций при переборе экземпляров фрейма данных, что делает его вычислительно затратным.
Чтобы перебрать более 500 тысяч экземпляров, iterrows() занимает ~ 32 секунды со скоростью около ~ 16 тысяч итераций в секунду.
6) Итерация с использованием Itertuples():
Itertuples() — это еще один встроенный API Pandas, который выполняет итерацию по фрейму данных путем преобразования каждой строки данных в виде списка кортежей. Itertuples() выполняет сравнительно меньшее количество вызовов функций и, следовательно, несет меньшие накладные расходы.
Чтобы перебрать более 500 тыс. экземпляров, itertuples() занимает ~1,12 секунды при скорости около ~ 460 тыс. итераций в секунду. Это примерно в 28 раз быстрее, чем у iterrows() API.
7) Итерация по словарю:
Идея состоит в том, чтобы преобразовать фрейм данных Pandas в словарь и выполнить итерацию по нему. Функциональные издержки фрейма данных Pandas теряются при итерации по словарю, но скорость вычислений повышается по сравнению с предыдущими методами.
Pandas поставляются с функцией df.to_dict(‘records’) для преобразования фрейма данных в формат ключ-значение словаря.
Чтобы перебрать более 500 тыс. экземпляров, итерация по словарю занимает 625 мс со скоростью около ~ 830 тыс. итераций в секунду. Это примерно в ~ 2 раза быстрее, чем у itertuples(), и в ~ 55 раз быстрее, чем у iterrows().
8) Использование apply():
Pandas предлагает apply() API для применения или выполнения функции вдоль оси фрейма данных.
Чтобы перебрать более 500 тыс. экземпляров, apply() занимает ~18 секунд, что примерно в 2 раза быстрее, чем у iterrows() API, но медленнее, чем другие методы.
Распараллеливание:
9) Многопроцессорность:
В python код интерпретируется во время выполнения вместо того, чтобы быть скомпилированным в машинный код во время компиляции, что делает его медленнее, чем в других языках программирования.
Идея состоит в том, чтобы использовать распределенные вычисления для ускорения вычислений на всех ядрах центрального процессора. Python предлагает многопроцессорный модуль, который обеспечивает такие функциональные возможности.
10) Pandarallel:
Pandarellel — это инструмент с открытым исходным кодом для распараллеливания операций pandas между всеми ядрами ЦП для значительного увеличения скорости.
С простым вариантом использования с pandas DataFrame и функцией для применения, просто замените классическое apply на parallel_apply .
Чтобы перебрать более 500 тысяч экземпляров, apply() занимает ~5 секунд, что примерно в 4 раза быстрее, чем у apply() API.
11) Modin:
Modin — это многопроцессорный пакет с открытым исходным кодом и API-интерфейсами, идентичными Pandas, для ускорения рабочего процесса Pandas за счет изменения 1 строки кода. Modin предлагает ускоренную производительность примерно для 90+% API Pandas.
Модин использует Рэя и Даска под капотом для распределенных вычислений.
12) Dask:
Dask — это пакет Python с открытым исходным кодом, который предлагает многоядерное и распределенное параллельное выполнение для наборов данных с нехваткой памяти. Он следует концепции ленивых вычислений, отображения памяти и заблокированных алгоритмов под капотом для более быстрых вычислений.
Некоторые из коллекций высокого уровня, которые предлагает Dask:
- Dask Arrays: Состоит из нескольких массивов numpy, хранящихся в виде блоков
- Dask Data frame: Состоит из нескольких фреймов данных Pandas в виде фрагментов
- Dask Bag: Используется для работы с полуструктурированными или неструктурированными данными
- Dask Delayed: Распараллеливание пользовательских функций и циклов
Ниже приведены результаты сравнительного анализа для Pandas и Dask Dataframe для небольших (600 тыс. записей), средних (63 млн записей) и больших (200 млн записей) наборов данных.
13) Vaex:
Vaex — это еще один высокопроизводительный пакет Python с открытым исходным кодом, заменяющий Pandas, который использует систему выражений и сопоставление памяти, чтобы позволить разработчикам выполнять операции с наборами данных с нехваткой памяти.
Большинство Vaex фокусируется на задачах обработки и исследования данных, но охватывает очень мало API-интерфейсов Pandas.
14) Swifter:
Swifter — еще один пакет Python с открытым исходным кодом, который можно интегрировать с объектами Pandas и ускорить выполнение. Swifter автоматически определяет наилучшую стратегию реализации для ускорения объектов Pandas путем векторизации или распараллеливания с помощью Dask.
Резюме:
Pandas — популярный пакет Python, используемый для задач разработки и анализа данных, но ему не хватает производительности и масштабируемости. В этой статье мы обсудили 14 хаков/техник для ускорения рабочего процесса Pandas. Все упомянутые методы довольно удобны и просты в реализации.
Что может Python сделать за секунду?
Все говорят, что Python медленный, но так ли это? Пройдите наш тест и узнаете, сколько всего этот язык способен сделать за секунду!
Порой можно услышать, что Python медленный в сравнении с определёнными языками. Мы не собираемся разводить дискуссии на тему сравнения языков, а хотим посмотреть на это с другой стороны. Когда-нибудь задумывались, сколько различных операций вы можете совершить в Python всего за 1 секунду? Пройдите наш тест и узнаете!
Примечание У всех разное железо, поэтому очевидно, что приведённые здесь результаты могут отличаться от ваших, если вы решите их проверить. Поэтому ваша задача — ошибиться менее, чем в 10 раз.
Тестируемый код написан на CPython версии 2.X. Замеры проводились на современном ноутбуке с быстрым SSD и интернет-подключением.