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循环中的异步&&循环中的闭包

for循环中let 和var的区别 var 是函数级作用域或者全局作用域，let是块级作用域 看一个例子 function foo() { for (var index = 0;...，所以到这了上面的问题 使用var 定义变量的时候，作用域是在foo函数下，在for循环外部，在整个循环中是全局的，每一次的循环实际上是为index赋值，循环一次赋值一次，5次循环完成，index最后的结果赋值就为...这里还有另外一个问题，setTimeout，这是一个异步，这就是我们今天要讨论的 循环中的异步 setTimeout(func,time)函数运行机制 setTimeout(func,time)是在time...，结果是相同的 总结 for循环本身是同步执行的，当在for循环中遇到了异步逻辑，异步就会进入异步队列，当for循环执行结束后，才会执行异步队列 当异步函数依赖于for循环中的索引时（一定是存在依赖关系的...，不然不会再循环中调动异步函数）要考虑作用域的问题， 在ES6中使用let是最佳的选择， 当使用var时，可以考虑再引入一个索引来替代for循环中的索引，新的索引逻辑要在异步中处理 也可以使用闭包，模拟实现

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    独家 | 是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了

    读取 CSV 并获取 PANDAS DATAFRAME 所需的时间 如果我们通过 Dask 和 DataTable 读取 CSV，它们将分别生成 Dask DataFrame 和 DataTable DataFrame...描述 Dask 和 DataTable DataFrame 转换到Pandas DataFrame 的代码片段 2....但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1....但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。 3.

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    是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了

    读取 CSV 并获取 PANDAS DATAFRAME 所需的时间 如果我们通过 Dask 和 DataTable 读取 CSV，它们将分别生成 Dask DataFrame 和 DataTable DataFrame...描述 Dask 和 DataTable DataFrame 转换到Pandas DataFrame 的代码片段 2....但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1....但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。 3.

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    cuDF，能取代 Pandas 吗？

    Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。..."c": list(range(20)), } ) # read data directly into a dask_cudf.DataFrame with read_csv pdf = pd.DataFrame

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    再见Pandas，又一数据处理神器！

    Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。..."c": list(range(20)), } ) # read data directly into a dask_cudf.DataFrame with read_csv pdf = pd.DataFrame

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    安利一个Python大数据分析神器！

    官方：https://dask.org/ Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。...Numpy、pandas Dask引入了3个并行集合，它们可以存储大于RAM的数据，这些集合有DataFrame、Bags、Arrays。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...1000x1000 y = x + x.T - x.mean(axis=0) # Use normal syntax for high level algorithms # DataFrames import dask.dataframe...有时问题用已有的dask.array或dask.dataframe可能都不适合，在这些情况下，我们可以使用更简单的dask.delayed界面并行化自定义算法。例如下面这个例子。

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    再见Pandas，又一数据处理神器！

    Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。..."c": list(range(20)), } ) # read data directly into a dask_cudf.DataFrame with read_csv pdf = pd.DataFrame

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    猫头虎 分享：Python库 Dask 的简介、安装、用法详解入门教程

    猫头虎 分享：Python库 Dask 的简介、安装、用法详解入门教程 今天猫头虎带大家走进 Dask 的世界，作为一个并行计算的强大工具，它在处理大规模数据和优化计算效率时非常有用！...Dask DataFrame：与 pandas 类似，处理无法完全载入内存的大型数据集。 Dask Delayed：允许将 Python 函数并行化，适合灵活的任务调度。...以下是常见场景下 Dask 的用法： 3.1 使用 Dask DataFrame 替代 pandas 当数据集过大时，Dask DataFrame 能够自动分区并并行处理数据，非常方便。...import dask.dataframe as dd # 读取一个超大 CSV 文件 df = dd.read_csv('large_file.csv') # 进行操作，例如 groupby 和...总结与表格概览 功能 Dask 替代方案 主要优势 Dask DataFrame pandas 处理无法装载到内存的大型数据集 Dask Array NumPy 处理超大数组并行计算 Dask Delayed

    1.7K10

    告别Pandas瓶颈，迎接Dask时代：Python数据处理从此起飞！

    Dask应运而生，作为一个开源的并行计算库，Dask旨在解决这一问题，它提供了分布式计算和并行计算的能力，扩展了现有Python生态系统的功能。...Dask的作用 Dask的主要作用是提供并行和分布式计算能力，以处理超出单个机器内存容量的大型数据集。...Dask的核心组件与语法 Dask由几个核心组件组成，包括动态任务调度系统、Dask数组（dask.array）、Dask数据框（dask.dataframe）和Dask Bag（dask.bag）。...你可以使用以下命令进行安装： pip install dask[complete] Dask DataFrame Dask DataFrame与Pandas DataFrame类似，但支持更大的数据集。...import dask.dataframe as dd # 从CSV文件加载数据 df = dd.read_csv('large_dataset.csv') # 显示数据的前几行 print(df.head

    1.2K10

    Javascript For循环中的重难点

    1 问题 如果大家有过Python的基础，一定知道python中的for循环。同理，javascript是Web的编程语言，所以javascript中也存在for循环。...并且两者的作用也一样：如果您希望一遍又一遍地运行相同的代码，并且每次的值都不同，那么使用循环是很方便的。下面介绍JS中For循环的重难点。...2 知识点 难点：1.在用初始变量遍历对象0bject时，增加初始变量的值可以用i++,也可以用i=i+1。 2.当i++放的位置不同时，会影响最后的结果。比如设置i=0，从第一个开始遍历。...因为for()会先执行括号外的代码，所以i++就表示从i=1开始遍历。 3.i++是可以省略的，但是一定要加分号；相当于i++这个位置可以空着，但是要写个分号来表示它存在。...4.在用For/in语句循环遍历对象时，需要设置两个变量，一个用来变量对象中的值，一个用于接受所遍历到的值。

    1.3K20

    如果要快速的读写表格，Pandas 并不是最好的选择

    Pandas 有两个竞争对手，一个是 Dask[1] 另一个是 DataTable[2]，不过 Pandas 太牛逼了，其他两个库都提供了与 Pandas 的 DataFrame 相互转换的方法。...下面是测试结果: 读取 csv 当行数少于一百万时，Dask 和 Pandas 从 CSV 生成 Pandas DataFrame 的时间大致相同。...但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。...在这两种情况下，Datatable 在 Pandas 中生成 DataFrame 所需的时间最少，提供高达 4 到 5 倍的加速。...写入 csv Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。而 DataTable 表现最好，比 Pandas 提高了近 8 倍。

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    干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

    这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...Dask DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。...dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas...接口读取的数据，无法直接用.isnull()等pandas常用函数筛查缺失值 data.isnull() Dask DataFrame Structure : .dataframe tbody tr...对于时间戳的支持非常不友好 type(data) dask.dataframe.core.DataFrame data['Ts1']=data['Ts'].apply(lambda x: time.strftime

    4K20

    使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎

    Dask Bag：使我们可以将JSON文件加载到固定大小的块中，并在每行数据上运行一些预处理功能 DASK DATAFRAME：将DASK Bag转换为DASK DATAFRAME，并可以用类似Pandas...Bag转换为DASK DATAFRAME 数据加载的最后一步是将Dask Bag转换为DASK DATAFRAME，这样我们可以使用类似Pandas的API进行访问。...# Convert the Dask Bag to a Dask Dataframe schema = { "id": str, "title": str, "categories...步骤3:遍历Dask分区，使用SPECTER进行文本嵌入，并将它们插入到Milvus。 我们需要将Dask DATAFRAME中的文本转换为嵌入向量来进行语义相似度搜索。所以首先需要生成文本的嵌入。...只需要一行代码就可以下载预训练的模型，我们还编写了一个简单的辅助函数，将Dask dataframe分区的整个文本列转换为嵌入。

    1.8K20

    让python快到飞起 | 什么是 DASK ？

    Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。...Dask 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...对于可并行但不适合 Dask 数组或 DataFrame 等高级抽象的问题，有一个“延迟”函数使用 Python 装饰器修改函数，以便它们延迟运行。...Dask 的扩展性远优于 Pandas，尤其适用于易于并行的任务，例如跨越数千个电子表格对数据进行排序。加速器可以将数百个 Pandas DataFrame 加载到内存中，并通过单个抽象进行协调。...借助 Pandas DataFrame ，Dask 可以在时间序列分析、商业智能和数据准备方面启用应用程序。

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