Все жанры Все авторы
Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение - Джейд Картер

Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение

Страниц

95

Год

2025

В этой секции вы погрузитесь в практические аспекты работы с данными и научитесь использовать мощные инструменты для их анализа. Мы охватим широкий спектр технологий — от современных методов обработки больших данных с применением Dask и PySpark до создания интерактивных дашбордов с помощью Plotly и Dash. Вы освоите техники оптимизации вычислительных процессов, используя Cython, а также узнаете, как разрабатывать высоконагруженные приложения, интегрируя асинхронное программирование с Asyncio и графические вычисления на GPU через CUDA.

Особое внимание будет уделено автоматизации рутинных задач, таких как парсинг информации, обработка различных типов документов и эффективное управление рабочими потоками с использованием инструмента Airflow. Вы также получите опыт работы с визуализацией геопространственных данных, а также обработкой аудио- и видеоданных, что откроет новые горизонты для ваших проектов.

Кроме этого, новейшие методики тестирования и развертывания приложений позволят вам создать надежные и устойчивые решения. Эта глава специально разработана для разработчиков, желающих прокачать свои навыки и внедрить Python в проекты, требующие высокой производительности, надежности и гибкого подхода к автоматизации. Включение таких технологий в вашу практику поможет вам значительно повысить эффективность работы и реализовать самые смелые идеи.

Читать бесплатно онлайн Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение - Джейд Картер

Слово от автора

Дорогие читатели!

Python – это не просто язык программирования, это универсальный инструмент, который помогает нам решать самые разные задачи, от обработки данных до создания искусственного интеллекта. Во второй части книги я постарался показать, как эти инструменты можно применять в реальных проектах, делая вашу работу не только более эффективной, но и увлекательной.

Каждая глава этой части – это шаг в сторону практики, где мы вместе преодолеваем границы теории и углубляемся в реальные примеры и кейсы. Мне важно было продемонстрировать, что с помощью Python можно не только писать код, но и находить решения там, где это казалось невозможным.

Эта книга – результат моего опыта, наблюдений и экспериментов. Я надеюсь, что она станет для вас не просто руководством, а вдохновением, мотивирующим к изучению новых возможностей. Помните, что любое знание становится ценным, когда его можно применить на практике.

Спасибо за то, что выбрали эту книгу. Пусть она станет вашим верным спутником в мире Python и откроет двери к новым достижениям.

С уважением,

Джейд картер

Глава 1. Работа с большими данными

1.1 Распределенная обработка данных с Dask и PySpark

Работа с большими объемами данных требует инструментов, которые позволяют эффективно распределять вычисления между несколькими процессорами или даже серверами. Python предлагает две мощные библиотеки для таких задач – Dask и PySpark. Каждая из них разработана для обработки больших данных, но они имеют свои уникальные особенности и подходы. Разберем их по отдельности, чтобы понять, как их использовать, и приведем примеры.


Dask: инструмент для масштабирования локальных задач

Dask – это библиотека, которая позволяет расширить вычисления на вашем компьютере, эффективно распределяя их между ядрами процессора или несколькими машинами в кластере. Она идеально подходит для тех случаев, когда объем данных превышает доступную оперативную память, но вы хотите сохранить гибкость работы с Python.

Основные особенности Dask:

1. Dask совместим с большинством популярных библиотек Python, таких как Pandas, NumPy и Scikit-learn.

2. Он поддерживает ленивые вычисления: операции выполняются только при необходимости.

3. Dask позволяет работать как с массивами данных (аналог NumPy), так и с таблицами (аналог Pandas).

Пример использования Dask для обработки данных:

Предположим, у нас есть большой CSV-файл с данными о продажах. Его объем превышает объем оперативной памяти, поэтому обычные инструменты, такие как Pandas, не могут загрузить файл целиком.

```python

import dask.dataframe as dd

# Загрузка большого CSV-файла с помощью Dask

df = dd.read_csv('sales_data_large.csv')

# Выполнение простых операций (например, фильтрация по значению)

filtered_df = df[df['sales'] > 1000]

# Группировка и вычисление суммарных продаж

sales_summary = filtered_df.groupby('region')['sales'].sum()

# Выполнение вычислений (операции "ленивые", пока мы не вызовем .compute())

result = sales_summary.compute()

# Вывод результатов

print(result)

```

Объяснение кода:

1. `dd.read_csv()`: Вместо загрузки всего файла в память, Dask загружает его частями (по "чанкам").

2. Ленивые вычисления: Все операции, такие как фильтрация и группировка, откладываются до вызова `compute()`.

3. Параллельное выполнение: Dask автоматически распределяет работу между всеми доступными ядрами процессора.

Вам может понравиться: