Python并行处理的新手向导：学习sklearn.externals.joblibParallel()的用法

Python并行处理是一种有效地利用多核CPU或者多台计算机进行计算的方法。在进行大规模数据处理或者机器学习等任务时，使用并行处理可以大大缩短运行时间。

在Python中，有多种并行处理的库可供选择，例如multiprocessing、concurrent.futures和joblib等。本文将介绍joblib库中的Parallel类的用法，并提供一个使用示例。

joblib是一个在scikit-learn中使用广泛的库，它提供了一些用于高性能计算和并行处理的工具。其中的Parallel类可以方便地进行并行计算。

首先，你需要安装joblib库。可以使用以下命令进行安装：

pip install joblib

接下来，我们将详细说明Parallel类的用法以及一个示例代码。

Parallel类有多种用法，最常见的方式是使用parallel()方法。下面是一个实例代码，展示了一个简单的并行处理任务：

from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed

# 定义一个简单的计算函数
def calculate_square(x):
    return x ** 2

# 定义要进行计算的数据
data = range(10)

# 使用Parallel类进行并行计算
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(calculate_square)(x) for x in data)

# 打印计算结果
print(results)

在上面的代码中，我们首先导入需要的库，然后定义了一个简单的计算函数calculate_square，该函数接受一个数值参数，并返回它的平方。接下来，我们定义了要进行计算的数据，这里是一个包含0到9的整数序列。

然后，我们使用Parallel类进行并行计算。在Parallel类的构造函数中，n_jobs参数设置为-1，表示使用所有可用的CPU核心进行计算。而在parallel()方法中，我们传入了一个生成器表达式，该表达式定义了要进行计算的任务。每个任务都是一个函数调用，使用delayed()函数对函数进行包装。

最后，我们将计算结果打印出来。

使用这个示例代码，你可以依据自己的需求修改calculate_square函数和数据，来进行不同的并行计算任务。

总结来说，joblib库中的Parallel类是一个方便而强大的工具，能够帮助你简化并行计算的过程。通过使用Parallel类，你可以轻松地利用多核CPU或者多台计算机提高计算效率。希望本文对你学习sklearn.externals.joblibParallel()的用法有所帮助。