私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
[Python] Joblibのキャッシュを使って同じ計算を省略する
本エントリではPythonのJoblibがもつキャッシュ機能によって同じ計算を省略し、処理を高速化するための方法を説明する。このエントリを読むことで、関数をキャッシュ可能にする方法、numpyのarrayをメモリーマップを使って読み込む方法、参照を使ってデータにアクセスする方法がわかる。 目次: Joblibとは 1. 計算結果のキャッシュが可能 2. 並列化が容易 3. 高速、高圧縮な永続化 環境 Joblibのインストール Memoryを使って計算結果をキャッシュする キャッシュの簡単な例 NumPyのデータを扱う関数をキャッシュ可能にする メモリーマップを使った高速なキャッシュの参照 キャッシュされた結果の参照を取得する。 Joblibを使ってテキストを単語のIDに変換する処理を高速化する まとめ Joblibとは JoblibはPythonにおけるパイプライン処理の効率化をするため
Python高速化を試してみた 前半：単純なコードで比較する - Qiita
※本稿は，ビジネスデータサイエンス研究会開催の『ハイパフォーマンスPython 』勉強会【#3】における発表内容の一部を整理し記事化したものです。 内容 本稿では，オライリーから出ているハイパフォーマンスPythonの7章 Cにコンパイルする, 9章 multiprocessingモジュールの内容をもとに，CythonとCPUレベルでの並列処理に絞っていくつかのPython高速化手法を試してみた結果をまとめます。 まず前半では，実用性は皆無だけどとりあえず簡単なコードを題材にして比較を行います。 後半では記事を改めてもう少し実用性のあるコードの高速化を行います。 ソースコードはこちらにアップしております。 実行環境 作業環境（Dockerコンテナ） OS : Ubuntu 18.04.1 CPU数 : 4 メモリ容量 : 16GB ホストマシン OS : Windows10 Home Ed
python環境でcsv, pickle, joblib, parquetの読み書き速度と容量を比較 - Qiita
やったこと pythonで2次元配列データを一時保存するときによく使う 1. pickle.dump 2. joblib.dump 3. pyarrowに変換してparquet保存 4. pd.write_csv のそれぞれについて読み書き速度と保存容量を比較しました。 結論 圧縮率と速度ならpickle protocol=4 一部だけ読んだり書いたりを繰り返すような場合はpyarrowでparquet保存 が良さそう 試行環境 CPU: Xeon E5-2630 x 2 chip VRAM: 128GB Windows8 64bit python 3.6 比較に使ったデータ 機械学習用の特徴量データで試行しました ・pandas.DataFrameの 536行178886列 0.77GB ・pandas.DataFrameの4803行178886列 6.87GB 比較結果 0.77GBの
[Python] Joblibでお手軽並列処理 - Qiita
PythonはGIL (グローバルインタプリタロック)というものがかかっており、基本的にただコードを書いただけでは複数のCPUコアがある場合にそのリソースを全て使い切ることが出来ません。 しかし、大量のデータを処理する時などにはマシンのCPUリソースを全て使って出来るだけ高速に計算させたい時がありますね。 Python 並列処理などのキーワードで検索すると標準ライブラリによるmultiprocessingモジュールの解説がよく見られるので、こちらを利用されている方も多いのではないでしょうか。 がっつり並列処理を組み込んだシステムを作る際にはこちらのモジュールを使って作り込みたいところですが、書き捨てのコードを書くだけの時には正直ちょっと面倒です… そこで、よりお手軽にサクっと並列処理を実行出来るJoblibというモジュールについて紹介したいと思います。 コード量が減るのはもちろんのこと、他
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joblib と pickle の比較 - Tak's Notebook
これは何か？ pickle でファイル保存できるのとほぼ同じ書き方で保存できる joblib.dump/joblib.load について調べた。 pickle と joblib の比較について。compress を使うと joblib の方がファイルサイズが小さくなる。読み込み速度も変わるかもしれない。 joblib の compress の値は3程度が良いと言われているが、実際調べてると大体3くらいでちょうどいいことが確認できた。 背景 pickleの代わりにjoblibを使って永続化する - 計算物理屋の研究備忘録 joblib.dump/load は pickle とほぼ同じ使い方？ただし compress オプションを指定しないと圧縮してくれないので、圧縮レベルを3くらいにするのがよいとか。 https://t.co/TAvMnIlLO5— Tak (@takaishikawa42
Python高速化 【multiprocessing】【並列処理】 - Qiita
はじめに pythonのプログラムの実行を高速化する上で並列処理が挙げられると思います。 自分自身、並列処理をよくわかっていなかったので、調べてまとめました。 pythonで並列処理を調べてみると、よくあげられるモジュールがmultiprocessingとjoblibだったので、ここでは、multiprocessingについてまとめてみました。 まずは確認 並列処理をする上で、重要なのが自身のマシンスペックです。 まずは自分自身のマシンのCPU、コア数を確認しましょう。 macであれば下記のコマンドで確認できます。 下記なら CPU:12-Core Intel Xeon E5 コア数:12 $ system_profiler SPHardwareDataType Hardware: Hardware Overview: ... Processor Name: 12-Core Intel X
【Python】joblibを用いて簡単に『並列処理』を行う方法 - なろう分析記録
今回はPythonのjoblibパッケージを用いて手軽に並列処理を行う方法をご紹介したいと思います。 joblib 『Joblib』とは Joblibパッケージはデータの外部保存や並列処理・並行処理などを簡単に行うために用いるパッケージです。 現在市販されているPCのCUPはマルチコア・マルチスレッドを機能を持つものが一般的となっていますが、デフォルトのPythonではそのうちの1スレッドしか処理に用いられないので、大抵の場合リソースを持て余すことになります。 そこでJoblibを用いた並列処理です。 並列処理を行うことでCUPのリソースをフル活用し、同時に複数の処理を走らせることが出来る様にできます。 Joblibのイメージ joblibの処理の流れとしては『あるリスト』を『ある関数』に送り、最終的に「処理結果のリスト」を得るといった感じです。 イメージ 処理の内容によっては途中で早い・
【2020年版】とりあえず入れておくべきおすすめPythonパッケージ25選【Python】 - なろう分析記録
Pythonはパッケージを使うことで高度なことが手軽に実現できる Python上達の近道はパッケージを知ること Pythonは追加パッケージを導入することよって統計解析から画像処理まで様々なことが出来るようになります。 今回は数多く存在するPythonパッケージの中から、メジャーなものを２５個ご紹介したいと思います。 パッケージのインストール・管理にはpipを使う pipを使うことでPythonパッケージを簡単にインストール・管理することが出来ます。 pipコマンド 現在入っているパッケージの確認 pip list 現在入っているパッケージリストの書き出し pip freeze > requirements.txt コマンドを実行する前にcdコマンドを使ってあらかじめrequirements.txtを書き出す場所に移動しておきましょう。 pip freeze Pythonパッケージのインス
pythonでping監視 - 雑食へいちゃんの思い出達
はじめに PythonでPingを打つ joblibで並列処理 はじめに あるプライベートネットワークの中に存在するクライアントにpingを打ち、常時監視するツールが欲しかった。 メールでの通知とかも分かりづらいのでいろんな通知の方法が使いたかった（今回はLine Botで通知）。 良さげなツールが無かったので自分でプログラムを書いて実現することにした PythonでPingを打つ pythonではsubprocessを使えばpingを打てるらしいです。 qiita.com この関数をお借りしてpingを打ちます。 import subprocess def is_connectable(host): ping = subprocess.Popen(["ping", "-w", "3", "-c", "1", host], stdin=subprocess.PIPE, stdout=sub
Pythonを速くするTIPS集（計測・ビルドインの各機能・Cython・Numba・etc） - Qiita
色々Pythonを速くするための世の中に方法はありますが、本記事ではCythonやPyPyなどの高速化のTIPSに触れていきます。 この記事で触れること プロファイラーなどの計測関係 ビルドインモジュールなどの機能 Pythonのキャッシュ関係 Cython Numba PyPy（紹介だけ） その他一部のサードパーティーのライブラリ関係 この記事で触れないけどそのうち書くかもしれない内容 並列処理（multiprocessing）、並行処理（threading）、非同期処理（asyncio）、それらの組み合わせ（concurrent.futures）など Dask関係 PyPyの踏み込んだ検証内容など 話題のVaex 記事で使う環境 Windows10（ローカルのJupyter）とUbuntu（クラウド上のカーネル）で進めていきます。 言語はPython3.7.1（win）とPython3
Python3: 並列処理で速度を上げる Joblib | お名前.com、さくらのVPS等のサーバーでの開発・設定メモ
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import re import MySQLdb import math import more_itertools from joblib import Parallel, delayed def checker(lines: list): sql = 'select * from filelist where size=%s' conn = MySQLdb.connect(user='mysqluser',passwd='mysqlpassword',host='mysqlhost',db='mysqldb', charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute('SET NAMES utf8') ret = [] for li
Python: Joblibで並列処理プログラミング - け日記
Pythonの並列処理では標準ライブラリであるmultiprocessingがよく使われると思いますが、「もっと気楽に実装したい」という場合に便利なのがJoblibです。 github.com 今回はJoblibを使った並列処理プログラミングについて紹介します。 基本的な使い方 使い始める前に、pipでインストールしておきます。 $ pip install joblib 実験用に、実行に3秒程度かかる関数heavy_square_taskを定義します。引数を2乗した値を返します。 from time import sleep import timeit def heavy_square_task(x): sleep(3) return x**2 以下のようにこの関数を4回実行すると、12秒かかります。直列処理のため、純粋に3秒×4タスクとなっています。 [heavy_square_task
ワイが個人的に便利だと思っていてよく使っているPythonライブラリ(pip)たち - Qiita
この記事はLIFULL その3 Advent Calendar 2018の7日目の記事とされている恐れがあります 謝罪 会社の後輩の記事をパクりました。 ワイが個人的に便利だと思っていてよく使っているJavaScriptモジュール(npm)たち ここから本題 ここ1年の中で しまくったgithubリポジトリを年末調整すると同時に、 使っていて個人的に便利だなと思っているものを簡単に紹介しようと思います。 モジュール Poetry 仮想環境の管理から、ライブラリの公開までやってくれる便利な開発ツール 正直、これを紹介するためだけにこの記事を書きました BeProud Advent Calender 2018の『Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで』という記事も読んでください Pipenv 依存ライブラリの管理や仮想(venv)環境も作ってくれる便利なツール ただ
Python並列処理(multiprocessingとJoblib) - Qiita
はじめに Python並列処理で検索するとまずでてくるのがmultiprocessingかJoblibです． 両者とも様々に解説記事が上がっていますが，multiprocessingよりもJoblibの方が， 並列化する関数に引数に配列以外の形が取れる Ctrl+cで終了した時に子プロセスも終了してくれる 自動で全体の進捗を表示してくれるオプションがある 等々便利な機能が多いため，普段はそちらを使っていました． ただ，ひょんなことからmultiprocessingを使う機会があり，両者の速度を比較してみたところ，理由はわからなかったのですがmultiprocessingでの並列化の方が速かったため，備忘録を残しておきます． 実行環境 Ubuntu 16.04.1 Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz 仮想8コア、物理4コア Python 3.5.
ウェブのAPIとかデータベースに接続するようなプログラムを開発するときにjoblib便利すぎる
データサイエンティスト的な仕事をしたりスクレイパー的な開発をするとキャッシュしたくなることがある。 例えばどういう時かというと pandas使っていてデータベースに重い重い処理を投げて帰ってきたものをd3.jsとかseabornみたいな描画処理のところで試行錯誤したい requests+pyqueryとかでスクレイピング用のコード書きたいけど、相手のサイトに何度もアクセスするのは気が引ける で、大抵そういう時ってファイルキャッシュしておくと思うんだけど、そのコードを追加するのが結構な心理的な負担になることが多いです。 本運用時に消すの忘れてアチャーってなったりするしね。 結局キャッシュ追加削除にコードの変更っていうのは面倒くさいというかよくないので、joblibを使うとハッピー /tmpにでもキャッシュディレクトリ設定しておいてキャッシュしたい関数にデコレーターかます。これだけ impor
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pickleの代わりにjoblibを使って永続化する - 計算物理屋の研究備忘録
PythonのJoblibで並列処理 – S-Analysis