Del curso: Python para data science y big data esencial
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Paralelizar loops en Python - Tutorial de Python
Del curso: Python para data science y big data esencial
Paralelizar loops en Python
Vamos a ver un ejemplo de código sobre cómo podemos paralelizar un bucle, o "loop" en inglés. Pero ¿para qué sirve paralelizarlo? Cuando paralelizamos un proceso, le estamos diciendo a nuestro ordenador que use todos o un cierto número especificado de los núcleos de los que dispone. Así que, en principio, va a acelerar notablemente nuestros procesos. Esto puede tener a veces alguna contrapartida, ya que el proceso de paralelizar es costoso al principio, ya que debe distribuir toda la información entre núcleos y puede no valer la pena para procesos pequeños o para ordenadores sin muchos núcleos. Aun así, vale la pena añadir esta posibilidad a nuestra caja de herramientas para poder usarla en caso de que sea necesario. Como podemos ver aquí, hemos importado los dos paquetes más básicos de Python. Después vamos a importar del paquete Joblib, que hace los procesos en paralelo, dos funciones, Parallel y Delayed. Y vamos a seleccionar de nuestra base de datos de aerolíneas las primeras 100…
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Contenido
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Correlaciones. Entender las relaciones entre las variables4 min 38 s
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Test de la Chi-Cuadrado7 min 37 s
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Análisis de datos extremos5 min 27 s
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(Bloqueado)
Principios de las bases de datos relacionales3 min 39 s
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(Bloqueado)
Transformar un dataframe en una base de datos relacional4 min 30 s
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(Bloqueado)
Joins. Trabajar con bases de datos relacionales5 min 20 s
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(Bloqueado)
Paralelizar loops en Python4 min
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