数据库如何快速加载 python提供最全加速工具

在数据科学、机器学习和深度学习领域，Python是最受欢迎的语言。这个领域有着非常丰富的包可以选择，例如numpy、scipy、pandas、scikit-learn和matplotlib。然而，当数据量非常大时，例如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力就变得有限了，甚至打开都变得困难，更不用说进行分析了。本文将向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地弥补现有PyData技术栈的不足之处。有了这些工具，你就可以轻松应对亿级数据的处理。

1. Mars

Mars是numpy、pandas和scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发。它是一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前在GitHub上已经开源。该工具可以在多个工作站上使用，即使在单块CPU的情况下，它的矩阵运算速度也比NumPy（MKL）快。

2. Dask

Dask是一个并行计算库，可以在集群中进行分布式计算，以一种更方便简洁的方式处理大数据量。与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更加轻便。Dask更侧重于与其他框架相结合，如Numpy、Pandas、Scikit-learning，从而使其能更加方便进行分布式并行计算。

3. CuPy

CuPy是一个借助CUDA GPU库在英伟达GPU上实现Numpy数组的库。基于Numpy数组的实现，GPU自身具有的多个CUDA核心可以促成更好的并行加速。CuPy接口是Numpy的一个镜像，在大多数情况下，它可以直接替换Numpy使用。只要用兼容的CuPy代码替换Numpy代码，用户就可以实现GPU加速。

4. Vaex

Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对与硬盘空间一样大小的表格数据集进行有效处理、可视化、探索、分析和实践机器学习。Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。一旦数据存为内存映射格式，即便它的磁盘大小超过100GB，用Vaex也可以在瞬间打开它（0.052秒）。