sklearn.externals.joblib的多线程支持：在Python中快速处理大型数据

在Python中，scikit-learn库（或简称为sklearn）的joblib模块是一个用于高效处理大型数据的工具。joblib模块提供了多线程支持，可以利用计算机的多个处理器核心并行处理任务，从而加快处理速度。

joblib模块为我们提供了一个Parallel类，用于在多个线程中并行执行特定的函数。下面是一个使用joblib模块进行多线程处理的示例：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

def train_model(X_train, y_train):
    clf = DecisionTreeClassifier()
    clf.fit(X_train, y_train)
    return clf

def predict(clf, X_test):
    return clf.predict(X_test)

# 加载数据集
data = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并行任务
parallel = joblib.Parallel(n_jobs=-1, verbose=10)
tasks = (joblib.delayed(train_model)(X_batch, y_batch) for X_batch, y_batch in zip(X_train, y_train))

# 并行训练模型
model_list = parallel(tasks)

# 串行预测测试集
y_pred = []
for model in model_list:
    y_pred.append(predict(model, X_test))

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的例子中，我们首先加载了MNIST数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们使用Parallel类创建了一个并行任务，并指定了使用所有可用的处理器核心（n_jobs=-1）。然后，我们定义了两个函数分别用于训练模型和预测结果。

任务生成器tasks使用了delayed装饰器，用于延迟执行训练模型函数，并将训练数据分成多个小批次。最后，我们使用Parallel实例的__call__方法并传入任务生成器来开始并行处理任务。Parallel类会自动将任务分配给可用的处理器核心进行并行处理。

在训练完成后，我们使用串行方式逐个模型对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

需要注意的是，joblib模块在导入时通过sklearn.externals来访问，但是在新版本的scikit-learn中，这个模块已被移动到sklearn.utils中，所以更推荐使用from sklearn.utils import parallel_backend来访问多线程支持。

总结来说，sklearn.externals.joblib模块的多线程支持可以帮助我们快速处理大型数据集，从而加快模型训练和预测的速度。通过并行处理任务，我们可以利用计算机的多个处理器核心来同时执行多个函数，从而显著提高处理效率。