cuDF - GPU DataFrames https://github.com/rapidsai/cudf GitHub - rapidsai/cudf: cuDF - GPU DataFrame LibrarycuDF - GPU DataFrame Library . Contribute to rapidsai/cudf development by creating an account on GitHub.github.com 데이터 로드/조인/집계/필터링 및 기타 데이터 조작을 위한 GPU 기반 데이터 프레임 라이브러리 매우 빠른 C++/CUDA 기반 라이브러리인 libcudf를 이용 pandas 처럼 import 해서 사용 가능 또는 cudf.pandas 를 이용해서 코드 변경 전혀 없이 기존 pandas를 교체하여 GPU 가속 가능..

Python의 asyncio 라이브러리는 비동기 프로그래밍을 쉽게 할 수 있도록 여러 가지 도구를 제공합니다. 이 중 asyncio.Event는 여러 비동기 함수가 특정 이벤트에 의존하게 만들 때 유용합니다. asyncio.Event 이해하기 asyncio.Event 객체는 기본적으로 두 가지 메소드를 주로 사용합니다: set() : 이벤트를 설정합니다. 이 메서드가 호출되면, wait()로 대기 중인 모든 코루틴이 실행을 재개합니다. wait() : 이벤트가 설정될 때까지 현재 코루틴의 실행을 중단합니다. clear() : 이벤트를 초기화합니다. 이 메서드가 호출되면, 다음부터 wait()를 호출하는 코루틴은 이벤트가 다시 설정될 때까지 대기합니다. 예제: 두 개의 비동기 함수와 함께 사용하기 아래 예..

중복된 Key 값이 없을 경우 dict_1 = {'A' : 1, 'B' : 2, 'C' : 3, 'D' : 4} dict_2 = {'E' : 5, 'F' : 6, 'G' : 7, 'H' : 8} result_dict = dict_1 result_dict.update(dict_2) >>> result_dict {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5, 'F': 6, 'G': 7, 'H': 8} 중복된 Key 값이 있을 경우 중복된 Key값이 있을 때 update를 수행하면, 업데이트할 대상으로 덮어쓰기 발생 dict_1 = {'A' : 1, 'B' : 2, 'C' : 3, 'D' : 4} dict_2 = {'C' : 5, 'D' : 6, 'E' : 7, 'F' : 8} 따라서..