- 1、为什么用Python做数据分析
- 2、为什么在Python里推荐使用多进程而不是多线程
- 3、数据分析 为什么用python
- 4、为什么在python里推荐使用多进程而不是多线程
- 5、为什么在Python里推荐使用多进程而不是多
为什么用Python做数据分析
原因如下:
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集
python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势,尤其是pandas,在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势,已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言,python语言功能更加健全
Python具有强大的编程能力,这种编程语言不同于R或者matlab,python有些非常强大的数据分析能力,并且还可以利用Python进行爬虫,写游戏,以及自动化运维,在这些领域中有着很广泛的应用,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python,能够大大的提高数据分析的效率。
3、python库一直在增加,算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言,比如c、java等。
Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写,最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候,一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式,这样,不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
其实现如今,Python是一个面向世界的编程语言,Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助,这是因为人工智能需要的是即时性,而Python是一种非常简洁的语言,同时有着丰富的数据库以及活跃的社区,这样就能够轻松的提取数据,从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述,相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便,使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感,对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说,简单易学容易上手的优势也是一个优势,所以不管大家是否进入数据分析行业,学习Python是没有坏处的。
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因为python的底层实现GIL对于多线程的支持并不好。还是只使用CPU的一个核,效率不高
如果是多进程的话,可以充分利用CPU,就是资源可能会用的多一点
究其原因,主要有以下几点:
①Python的语法简单,代码可读性高,易于上手,有利于初学者学习;当我们处理数据时,我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。我们可以直接使用一个行列表推导来完成,这非常简单。
②Python在数据分析和交互,探索性计算和数据可视化方面拥有非常成熟的库和活跃的社区,这使Python成为数据任务处理的重要解决方案。在数据处理和分析方面,Python具有numpy,pandas,Matplotlib,scikit-learn,IPython和其他出色的库和工具,尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。
③Python具有很强的通用编程能力,这与别的编程语言不同。Python不仅在数据分析方面功能强大,而且在爬虫,web,运维甚至游戏等领域也发挥着非常重要的作用。公司只需一项技术即可完成所有服务,这有利于业务整合并可以提高工作效率。
④Python是人工智能的首选编程语言。在人工智能时代,Python已成为最受欢迎的编程语言。得益于Python语法简洁,丰富的库和社区,大多数深度学习框架都优先支持Python语言。
监控一个信号就起一个线程与进程处理。这样的逻辑是不太合适的。所有的资源都是有限的,如果这样浪费很快会资源管理失控。
常规的做法是起一个线程池,或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。如果计算量大,则需要进程池,如果只是设备等待,比如网络数据收发,则线程也勉强够用。
信号过来后处理方法有两种,一种是实时处理,这个没有好办法,可以用“微线程”的办法做,尽量减少处理周期。另外一种是允许少量的延迟。那么通常的做法是用队列。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里。然后再由后者分配。
还有一种高效的处理方法,根据信号的值做hash,然后自动分发到不同的CPU或者是服务器。这个就算是大规模并发处理机制。
通常情况下,比如一个WEB服务器,它需要获取一个请求,然后处理响应,可以使用线程模型,或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于,取决于你的计算 机的计算 能力,内存大小,以及你的并发访问数量。
所要要启用多少个呢?假设你的一个信号的处理周期是1秒,你同时有100个信号进来,那么就需要100个线程或者是进程。
最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?
要知其然,更要知其所以然。所以有了下面的深入研究:
首先强调背景:
1、GIL是什么?
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。
2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。)
在Python多线程下,每个线程的执行方式:
1、获取GIL
2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3、释放GIL
可见,某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。
在Python2.x里,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100(ticks可以看作是Python自身的一个计数器,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整),进行释放。
而每次释放GIL锁,线程进行锁竞争、切换线程,会消耗资源。并且由于GIL锁存在,python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行),这就是为什么在多核CPU上,python的多线程效率并不高。
那么是不是python的多线程就完全没用了呢?
在这里我们进行分类讨论:
1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等),在这种情况下,由于计算工作多,ticks计数很快就会达到阈值,然后触发GIL的释放与再竞争(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多