Python如何用joblib实现简易并行计算提升效率？

本文共计1222个文字，预计阅读时间需要5分钟。

本示例展示代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes。1 简介：我们在日常使用Python进行各种数据处理任务时，若想获得明显的计算加速效果，最简单的方法是使用‘简洁’。

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

1 简介

　　我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。

　　而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。