sklearn.externals.joblib中的Parallel类：Python并行计算工具的应用

Parallel类是sklearn.externals.joblib中的一个并行计算工具，它用于在Python中执行并行计算任务。该类提供了一个简单的接口，可以轻松地将任务分发到多个进程或多个计算核心上进行并行计算，从而提高计算效率。

Parallel类的主要优势是它提供了透明的并行化支持，无需更改原始的代码。它将任务分成多个独立的子任务，并将它们分别分发到可用的计算资源上执行，然后将结果合并成一个整体结果。

下面是一个使用Parallel类的示例代码，该代码计算一个数组中所有元素的平方和：

from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed

def square(x):
    return x * x

def square_sum(arr):
    return sum(arr)

if __name__ == '__main__':
    arr = range(1000)  # 创建一个包含1000个元素的数组
    num_cores = 4  # 设置使用的计算核心数
    
    result = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(square_sum)(Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(square)(i) for i in arr)))
    
    print(result)  # 输出结果

在上面的示例代码中，首先定义了两个函数：square和square_sum。square函数接收一个数值并返回其平方值，square_sum函数接收一个数组并返回所有元素的平方和。

然后，在代码的主函数部分，先创建了一个包含1000个元素的数组，然后设置了使用的计算核心数为4。接着，使用Parallel类的构造函数指定了要执行的任务和使用的进程数。在这个例子中，我们将square函数应用于数组中的每个元素，然后将结果传递给square_sum函数进行求和。最后，将计算的结果打印出来。

需要注意的是，Parallel类会将任务自动分发到可用的进程或计算核心上执行，并且它会自动处理任务的调度和结果的合并。因此，使用Parallel类可以轻松地实现并行化计算，而无需手动管理并行任务的分发和结果的收集。

总的来说，sklearn.externals.joblib中的Parallel类是一个很有用的并行计算工具，它能够帮助用户在Python中高效地执行并行计算任务，从而加速计算过程并提高代码的性能。