【線上投注】使用Dask在Py董 英文thon中進行并行計算

Dask 庫可以將 Python 計算擴大到多個焦點甚至是多臺機械。

對于 Python 機能的一個常見埋怨是全局詮釋器鎖（GIL）。因為 GIL，統一時刻只能有一個線程履行 Python 字節碼。是以，縱然在當代的多核機械上，使用線程也不會加快計算。

但當你必要并行化到多核時，你不必要拋卻使用 Python：Dask 庫可以將計算擴大到多個內核甚最多個機械。某些配置可以在數千臺機械上設置 Dask，每臺機械都有多個內核。固然存在擴大范圍的限定，但一般達不到。

固然 Dask 有很多內置的數組操作，但舉一個大樂透特別號非內置的例子，咱們可以計算偏度：

import numpy
import dask
from dask import array as darray
 
arr = dask.from_array(numpy.arr棒球大聯盟第三季01ay(my_data), chunks=(1000,))
mean = darray.mean()
stddev = darray.std(arr)
unnormalized_moment = darry.mean(arr * arr * arr)
## See formula in wikipedia:
skewness = ((unnormalized_moment - (3 * mean * stddev ** 2) - mean ** 3) /
彩券兌獎            stddev ** 3)

請注重，每個操作將依據必要使用盡量多的內核。這將在一切焦點上并行化履行，縱然在計算數十億個元素時也是云云。

當然，并不是咱們一切的操作都可由這個庫并行化，偶然咱們必要本人完成并行性。

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為此，Dask 有一個“耽誤”功效：

import dask
 
def is_palindrome(s):
    return s == s[::-1]
 
palindromes = [dask.delayed(is_palindrome)(s) for s in string_list]
total = dask.delayed(sum)(palindromes)
result = total.compute()中信官網

這將計算字符串是不是歸文并返歸歸文的數目。

固然 Dask 是為數據迷信家創立的，但它毫不僅限于數據迷信。每當咱們必要在 Python 中并行化使命時，咱們可以使用 Dask —— 無論有無 GIL。

【義務編纂：龐桂玉 TEL：（010）68476606】
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