update: joblib easy usage

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+title: "joblib: 简单易懂的平行世界"
+author: 
+  name: Cloudac7
+date: 2023-06-15
+categories:
+  - Tricks
+---
+
+Joblib是一款轻量级的Python工作流实现，可以简单快速地把相互独立的循环并行起来，从而节省时间。
+
+## 安装
+
+```bash
+pip install joblib
+```
+
+## 使用方法
+
+以打印出0-9的平方根为例，如果采用直接循环方法，我们可以很简单地写出如下代码。这里用 `sleep` 来模拟任务本身的延迟：
+
+```bash
+from math import sqrt
+from time import sleep
+from datetime import datetime
+
+for i in range(10):
+    print(datetime.now(), sqrt(i))
+    sleep(1)
+```
+
+输出如下，可见是每秒吐出一个值：
+
+```
+2023-06-15 11:02:01.200605 0.0
+2023-06-15 11:02:02.203232 1.0
+2023-06-15 11:02:03.207490 1.4142135623730951
+2023-06-15 11:02:04.211349 1.7320508075688772
+2023-06-15 11:02:05.211646 2.0
+2023-06-15 11:02:06.215645 2.23606797749979
+2023-06-15 11:02:07.218109 2.449489742783178
+2023-06-15 11:02:08.220789 2.6457513110645907
+2023-06-15 11:02:09.225884 2.8284271247461903
+2023-06-15 11:02:10.229875 3.0
+```
+
+若利用 `joblib.Parallel`，将循环体写成函数，并把结果作为返回值，则可改写如下：
+
+```python
+from math import sqrt
+from time import sleep
+from datetime import datetime
+from joblib import Parallel, delayed
+
+def func(i):
+    result = sqrt(i)
+    print(datetime.now(), result)
+    sleep(1)
+    return result
+
+Parallel(n_jobs=2)(delayed(func)(i) for i in range(10))
+```
+
+可以看到输出如下，由于 `n_jobs` 设置为2，故每次有2个worker同时运行，每秒得到两个输出：
+
+```
+2023-06-15 11:07:45.843004 0.0
+2023-06-15 11:07:45.873286 1.0
+2023-06-15 11:07:46.864319 1.4142135623730951
+2023-06-15 11:07:46.891164 1.7320508075688772
+2023-06-15 11:07:47.871781 2.0
+2023-06-15 11:07:47.896673 2.23606797749979
+2023-06-15 11:07:48.875107 2.449489742783178
+2023-06-15 11:07:48.902218 2.6457513110645907
+2023-06-15 11:07:49.880168 2.8284271247461903
+2023-06-15 11:07:49.907760 3.0
+```
+
+且最终返回值以一个列表形式列出：
+
+```python
+[0.0,
+ 1.0,
+ 1.4142135623730951,
+ 1.7320508075688772,
+ 2.0,
+ 2.23606797749979,
+ 2.449489742783178,
+ 2.6457513110645907,
+ 2.8284271247461903,
+ 3.0]
+```
+
+可见上述代码的效果等价于如下的列表生成式:
+
+```python
+[func(i) for i in range(10)]
+```
+
+用这种方法，可以简单快捷地把彼此相互独立的循环体拆解成多个平行任务。当然 `n_jobs` 的设置请遵循自己使用环境的情况，避免影响到其他人的使用。