python dask_使用 Dask 在 Python 中进行并行计算

原标题：使用 Dask 在 Python 中进行并行计算 | Linux 中国

Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。

-- Moshe Zadka

关于 Python 性能的一个常见抱怨是全局解释器锁[1](GIL)。由于 GIL，同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。因此，即使在现代的多核机器上，使用线程也不会加速计算。

但当你需要并行化到多核时，你不需要放弃使用 Python：Dask[2]库可以将计算扩展到多个内核甚至多个机器。某些设置可以在数千台机器上配置 Dask，每台机器都有多个内核。虽然存在扩展规模的限制，但一般达不到。

虽然 Dask 有许多内置的数组操作，但举一个非内置的例子，我们可以计算偏度[3]：

importnumpy

importdask

fromdaskimportarrayasdarray

arr=dask.from_array(numpy.array(my_data),chunks=(1000,))

mean=darray.mean()

stddev=darray.std(arr)

unnormalized_moment=darry.mean(arr*arr*arr)

##Seeformulainwikipedia:

skewness=((unnormalized_moment-(3*mean*stddev**2)-mean**3)/

stddev**3)

请注意，每个操作将根据需要使用尽可能多的内核。这将在所有核心上并行化执行，即使在计算数十亿个元素时也是如此。

当然，并不是我们所有的操作都可由这个库并行化，有时我们需要自己实现并行性。

为此，Dask 有一个“延迟”功能：

importdask

defis_palindrome(s):

returns==s[::-1]

palindromes=[dask.delayed(is_palindrome)(s)forsinstring_list]

total=dask.delayed(sum)(palindromes)

result=total.compute()

这将计算字符串是否是回文并返回回文的数量。

虽然 Dask 是为数据科学家创建的，但它绝不仅限于数据科学。每当我们需要在 Python 中并行化任务时，我们可以使用 Dask —— 无论有没有 GIL。

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