Загрузка файлов асинхронно
Если у нас есть список URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.
Однако, для задач, включающих загрузку большогоколичества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.
С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельнуюобработку.
Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод неускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python#threading
winslow:
Name: Python爬虫高级开发工程师5期
Size: NGB
Python高级开发工程师五期是一门专为有一定Python编程基础的学员设计的进阶课程。课程内容包括高级爬虫技术、数据解析与处理、反爬虫策略、分布式爬虫等方面的知识。通过本课程的学习,学员将能够掌握更加复杂和实用的爬虫技术,提升数据采集和处理能力,并了解如何应对各种反爬虫策略。同时,还将学习分布式爬虫的原理和应用,提高爬取效率。该课程注重实践操作,通过案例实战来巩固所学知识,培养学员独立解决问题的能力。建议先收藏保存,不定时失效。
Link: 👉Press me and click START to get the hidden link
#学习#资源#课程#python#爬虫#Quark#求转存
♾@gdsharing♾资源分享不易:欢迎点赞支持分享者
[$] Disabling Python's lazy imports from the command line
Python 3.15 将于今年十月引入“显式惰性导入”功能,旨在提升性能,仅在需要时加载模块。然而,并非所有场景都适合此行为。社区曾因此前相关提案被拒而展开讨论,近期焦点转向了如何通过命令行接口来控制或禁用这一特性。
原文链接:https://lwn.net/Articles/1061112/
#Python#编程#性能优化
#AIGC
Read more
#python#fstring#dasturlash_hayoti
🧑💻Python’da f-string — eng qulay formatlash usuli
Ko‘pchilik dasturchilar matn ichida o‘zgaruvchi qo‘shish uchun + yoki .format() dan foydalanadi.
Lekin f-string bilan buni juda oson qilish mumkin 👇
ism = "Ali"
yosh = 20
print(f"Mening ismim {ism}, yoshim {yosh} da.")
✅Natija:
Mening ismim Ali, yoshim 20 da.
F-string afzalliklari:
◾️Sodda va tez yoziladi
◾️O‘qilishi ancha qulay
◾️To‘g‘ridan-to‘g‘ri ifoda ham yozsa bo‘ladi
print(f"5 + 3 = {5+3}")
✅Natija:
5 + 3 = 8
😅 Endi + bilan stringlarni qo‘shib, matematika darsida o‘tirgandek qiynalmaysiz.
❓ Siz kodda qaysi usuldan foydalanasiz: +, .format() yoki f-string? Izohlarda yozib qoldiring 👇
💻@dasturlash_hayoti — kichik sirlar, katta foyda!😉
#Python#dataScience
🐍
Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus
Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more!
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🌟PyRoki: Библиотека кинематики роботов на Python.
PyRoki (Python Robot Kinematics) - это модульный, расширяемый и кроссплатформенный инструментарий, заточенный под задачи кинематической оптимизации и реализованный полностью на Python.
Фишка библиотеки - в предоставлении дифференцируемой модели прямой кинематики робота, которая строится на основе URDF-файлов, тем самым избавляя инженера от необходимости вручную прописывать кинематические цепи: система не только парсит описание робота, но и автоматически генерирует примитивы коллизий.
С точки зрения математического аппарата, PyRoki интегрируется с решателем Levenberg-Marquardt (через jaxls). Это дает возможность проводить оптимизацию на многообразиях, а также обрабатывать жесткие ограничения с помощью решателя на основе модифицированной функции Лагранжа.
Библиотека предлагает готовые реализации cost-функций: поза рабочего органа, коллизии с самим собой или объектами мира и метрики манипулируемости.
Если стандартного набора недостаточно, архитектура позволяет задавать свои функции затрат, используя как автоматическое дифференцирование, так и аналитические якобианы.
Благодаря базе JAX, библиотека кроссплатформенна: ее работа возможна на CPU, GPU и TPU.
🟡При внедрении PyRoki в пайплайн важно учитывать специфику JIT-компиляции в JAX.
Компиляция триггерится при первом запуске, а также каждый раз, когда меняются формы входных данных: например, количество целей или препятствий.
Чтобы избежать расходов на перекомпиляцию, рекомендуется использовать предварительный паддинг массивов, что позволяет векторизовать вычисления для входов с различными шейпами.
Также стоит учитывать, что в библиотеке отсутствуют планировщики, основанные на сэмплировании (графы, деревья), поэтому задачи глобального планирования пути придется решать внешними средствами.
🟡Типы поддерживаемых соединений и геометрия ограничены.
На данный момент PyRoki работает исключительно с кинематическими деревьями; замкнутые механизмы или параллельные манипуляторы не поддерживаются.
Список доступных типов джоинтов ограничен 4 позициями: вращательные, непрерывные, призматические и фиксированные. Любые другие типы соединений, встреченные в URDF, будут автоматически интерпретироваться системой как фиксированные.
Для геометрии коллизий набор примитивов также фиксирован: поддерживаются сферы, капсулы, полупространства и карты высот.
Если ваша модель использует сложные меши, коллизии для них будут аппроксимироваться капсулами.
В вопросах производительности, особенно в сценариях с интенсивными проверками коллизий, PyRoki, вероятно, уступает CuRobo, хотя, как говорится в документации - сравнительные тесты скорости и точности авторами пока не проводились.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🟡Документация
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Robotics#Pyroki#Python