利用sklearn.externals.joblibParallel()实现Python中的批量处理任务

在Python中，可以使用sklearn.externals.joblibParallel()库实现批量处理任务。这个库是sklearn.externals.joblib库的扩展，它提供了并行处理任务的功能，可以大幅提高处理大量数据或者耗时任务的效率。

下面是一个利用sklearn.externals.joblibParallel()实现批量处理任务的使用例子：

from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed

# 定义需要批量处理的任务函数
def process_data(data):
    # 处理数据的逻辑
    processed_data = data * 2
    return processed_data

# 定义要处理的数据集
data_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 执行批量处理任务
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_data)(data) for data in data_list)

# 输出结果
print(results)

在上面的例子中，首先定义了一个需要批量处理的任务函数process_data()。这个函数将数据加倍，并返回处理后的数据。

接下来，定义了要处理的数据集data_list，这里是一个包含了10个整数的列表。

然后，使用Parallel()函数创建一个并行处理对象，并指定参数n_jobs为-1，表示使用所有可用的处理器。delayed()函数用于将process_data()函数封装为可调用的对象。

最后，使用列表推导式在并行处理对象上调用process_data()函数来处理整个数据集，得到结果。

最后，打印结果。结果应该是一个包含了处理后的数据的列表：[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]。

使用sklearn.externals.joblibParallel()可以很方便地实现批量处理任务，并发地处理大规模的数据集或者耗时的任务，从而提高程序的运行效率。