from joblib import Parallel, delayed

这行代码是导入了 joblib 库中的 Parallel 和 delayed 函数。Parallel 函数可以用来并行执行多个函数调用，它的参数包括要并行执行的函数列表以及一些控制并行执行的参数。delayed 函数则可以用来封装一个函数调用，以便在 Parallel 中并行执行。具体来说，delayed 函数可以将一个函数调用封装成一个返回该函数调用结果的函数对象，从而可以在 Parallel 中并行执行该函数调用。

相关问题

from joblib import Parallel, delayed 安装了joblib下面有红线

如果你在安装 `joblib` 后在代码中使用 `from joblib import Parallel, delayed` 时出现了红线，很可能是因为你的代码编辑器无法识别 `joblib` 库。这并不影响代码的运行，因为 Python 解释器可以正确地导入和使用 `joblib` 库。

如果你想要消除红线，可以尝试在代码文件的开头添加以下行：

# pylint: disable=import-error

这会告诉你的代码编辑器忽略 `joblib` 库的导入错误。如果你使用的是 Visual Studio Code，还可以安装 `Python` 扩展，并在扩展设置中启用 `Python > Linting: Enabled` 来启用代码检查功能。

给我一份joblib.parallel的中文文档

joblib.parallel是一个Python库，它提供了一些函数和工具来帮助你在你的Python代码中并行运行任务，从而提高代码的性能。在这里，我为您提供一份joblib.parallel的中文文档，希望能帮助您更好的理解和使用这个库。请注意，这不是官方翻译，如有翻译错误，请谅解。

joblib.parallel的中文文档

joblib.parallel是一个用于在Python代码中并行运行任务的库。它提供了多个函数和工具，可以帮助您更轻松地并行化您的代码，并提高代码的性能。在本文中，我们将介绍joblib.parallel中的一些重要函数和工具。

1. Parallel函数

Parallel是joblib.parallel的主要函数之一。它可以将一个Python函数并行地应用到一个迭代器中的所有元素上，并返回一个结果列表。以下是一个简单的示例，它使用Parallel函数将一个函数应用于一个列表中的所有元素：

from joblib import Parallel, delayed

def my_function(x):
    return x ** 2

results = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')(delayed(my_function)(i) for i in range(5))
print(results)

在上面的代码中，我们使用了Parallel函数和delayed函数来实现并行化。Parallel函数的n_jobs参数指定了并行运行任务的数量（2），backend参数设置了用于并行化的后端（这里使用了multiprocessing）。在这个例子中，我们并行地应用了my_function函数到range(5)中的所有元素上，生成了一个结果列表results。

2. delayed函数

delayed函数用于创建一个包装器，将一个函数转换为一个可以被Parallel函数并行化的函数。以下是一个使用delayed函数的示例：

from joblib import Parallel, delayed

def my_function(x):
    return x ** 2

results = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')([delayed(my_function)(i) for i in range(5)])
print(results)

在上面的代码中，我们使用了delayed函数将my_function函数转换为可以被Parallel函数并行化的函数。这个函数被应用于range(5)中的所有元素上，并生成了一个结果列表。

3. Memory函数

Memory函数用于提高代码的性能，缓存一个函数的结果，以便在后续运行中重新使用它们。以下是一个使用Memory函数的示例：

from joblib import Memory

memory = Memory(location='joblib_cache', verbose=0)

@memory.cache
def my_function(x):
    return x ** 2

results = [my_function(i) for i in range(5)]
print(results)

在上面的代码中，我们使用Memory函数来缓存my_function函数的结果。函数被定义为一个带有缓存注释的函数，这意味着一旦函数被调用，结果将被缓存，以便在后续运行中重新使用它们。在这个例子中，我们应用了函数my_function到range(5)中的所有元素上，生成了一个结果列表。

4. ParallelBatched函数

ParallelBatched函数用于并行地处理数据块。它可以将一个Python函数应用于多个数据块（批次），并将结果合并到一个结果列表中。以下是一个使用ParallelBatched函数的示例：

from joblib import ParallelBatched

def my_function(x):
    return x ** 2

def data_generator(size):
    for i in range(size):
        yield i

results = ParallelBatched(my_function, data_generator(5), batch_size=2, n_jobs=2)
print(results)

在上面的代码中，我们使用了ParallelBatched函数来并行处理一个数据生成器产生的数据。函数被应用于数据块（批次）中的所有元素上，并生成了一个结果列表。在这个例子中，我们生成了一个大小为5的数据生成器，并使每个批次的大小为2，同时使用了2个并行任务。

总结

joblib.parallel是一个强大的并行化工具库，可以帮助您更轻松地开发高性能的Python代码。在本文中，我们介绍了joblib.parallel中的一些重要函数和工具，您可以根据自己的需求选择使用适当的函数和工具。希望这篇文章能够帮助您更好地理解和使用joblib.parallel。