作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？作為一名研究生，你用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，你用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來(lái)越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開(kāi)始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級(jí)用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫(kù)等。

您不能總是在一臺(tái)機(jī)器上使用該型號(hào)。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來(lái)的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

python異步協(xié)程跟多進(jìn)程、多線程哪個(gè)效率高？

Python多線程不能有效，因?yàn)樗幸粋€(gè)Gil鎖，所以不能并發(fā)執(zhí)行。

排除一個(gè)，留下異步進(jìn)程。效率的高低取決于計(jì)算密集型任務(wù)和進(jìn)程間通信的頻率。

還要記住，單個(gè)進(jìn)程是異步的，只有一個(gè)核心在滿負(fù)荷工作，而多進(jìn)程可以利用多核功能。

最后，可以混合使用多處理和異步。這種結(jié)構(gòu)與go有點(diǎn)類似，可能是最有效的組合。