python joblib_Python之joblib：joblib库的简介、安装、使用方法之详细攻略

Python之joblib：joblib库的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

joblib库的简介

Joblib是一组在Python中提供轻量级管道的工具。特别是:

函数的透明磁盘缓存和延迟重新计算(记忆模式)

简单并行计算

Joblib经过了优化，特别是在处理大型数据时速度更快、更健壮，并且对numpy数组进行了特定的优化。

joblib库的安装

pip install joblib

joblib库的使用方法

1、输出值的透明快速磁盘缓存

Python函数的类似memoize或make的功能，适用于任意Python对象，包括非常大的numpy数组。通过将操作写成一组具有定义良好的输入和输出的步骤，将持久性和流执行逻辑与域逻辑或算法代码分离开来:Python函数。Joblib可以节省他们的计算到磁盘和重新运行，只有在必要时:

>>> from joblib import Memory

>>> cachedir = 'your_cache_dir_goes_here'

>>> mem = Memory(cachedir)

>>> import numpy as np

>>> a = np.vander(np.arange(3)).astype(np.float)

>>> square = mem.cache(np.square)

>>> b = square(a)