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author: Moshe Zadka
category: 软件开发
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date: '2019-04-17 22:24:50'
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excerpt: Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。
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summary: Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。
tags:
- 并行
- Python
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title: 使用 Dask 在 Python 中进行并行计算
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translator: geekpi
updated: '2019-04-17 22:24:50'
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> Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。
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![](/images/p/201904/17/222443oozyvxoze6okeiv3.jpg)


关于 Python 性能的一个常见抱怨是[全局解释器锁](https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock)（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](https://github.com/dask/dask) 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness#Definition)：



```
import numpy
import dask
from dask import array as darray

arr = dask.from_array(numpy.array(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) /
            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：



```
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()
```

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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via: <https://opensource.com/article/19/4/parallel-computation-python-dask>


作者：[Moshe Zadka (Community Moderator)](https://opensource.com/users/moshez) 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[geekpi](https://github.com/geekpi) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出