深入解读sklearn.externals.joblibParallel()在Python中的并行计算机制

sklearn.externals.joblib是一个用于在Python中进行并行计算的库。其中的Parallel类可以用来执行并行计算任务，它可以自动地将一个任务划分为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算核心进行并行处理，从而提高计算效率。

下面是一个使用sklearn.externals.joblib.Parallel类的例子：

from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed
import time

def process_data(data):
    # 模拟一个耗时的任务
    time.sleep(1)
    return data * 2

# 创建一个包含10个元素的数据列表
data_list = [i for i in range(10)]

# 创建一个Parallel对象，指定使用的计算核心数
parallel = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')

# 使用delayed装饰器将要执行的函数进行封装
processed_data = parallel(delayed(process_data)(data) for data in data_list)

# 输出处理后的数据
print(processed_data)

在这个例子中，我们定义了一个process_data函数，它模拟了一个耗时的任务，即将输入的data乘以2。然后，我们创建了一个包含10个元素的data_list，然后我们创建了一个Parallel对象，并指定使用2个计算核心进行并行计算。

在使用Parallel对象进行计算时，我们使用了delayed装饰器来封装process_data函数，这样可以将这个函数作为参数传递给parallel对象。然后，我们使用了列表推导式将data_list中的每个元素作为参数传递给delayed函数，并使用parallel对象进行并行计算。

最后，我们将计算得到的结果输出。

上述例子中，使用了Multiprocessing backend，它使用了多个进程来执行计算任务。除了Multiprocessing backend外，Parallel类还支持其他的backend，如Threading backend和Sequential backend，它们分别使用多线程和单线程来执行计算任务。

使用sklearn.externals.joblib.Parallel类可以方便地实现并行计算，从而提高程序的计算效率，在处理大量数据和耗时任务时特别有用。