Dask中文教程

核心模块API

dask.array模块

Dask数组是NumPy数组的并行化版本，支持大型数组的分块处理。

函数/类	描述	示例
da.from_array()	从NumPy数组创建Dask数组	da.from_array(np_array, chunks=(1000, 1000))
da.random.random()	创建随机Dask数组	da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
da.zeros(), da.ones()	创建全零或全一数组	da.zeros((5000, 5000), chunks=(500, 500))
array.rechunk()	重新分块数组	array.rechunk((2000, 2000))
array.persist()	持久化数组到内存	persisted_array = array.persist()
array.compute()	计算数组结果	result = array.compute()

dask.dataframe模块

Dask DataFrame是Pandas DataFrame的并行化版本，支持大型数据集的分块处理。

函数/类	描述	示例
dd.from_pandas()	从Pandas DataFrame创建Dask DataFrame	dd.from_pandas(df, npartitions=4)
dd.read_csv()	从CSV文件读取数据	dd.read_csv('data/*.csv')
dd.read_parquet()	从Parquet文件读取数据	dd.read_parquet('data.parquet')
df.repartition()	重新分区DataFrame	df.repartition(npartitions=10)
df.persist()	持久化DataFrame到内存	persisted_df = df.persist()
df.compute()	计算DataFrame结果	result = df.compute()

dask.bag模块

Dask Bag用于处理大型Python序列，如JSON记录或日志文件。

函数/类	描述	示例
db.from_sequence()	从序列创建Bag	db.from_sequence(range(1000), npartitions=4)
db.read_text()	从文本文件读取数据	db.read_text('logs/*.log')
bag.map()	映射函数到每个元素	bag.map(lambda x: x * 2)
bag.filter()	过滤元素	bag.filter(lambda x: x > 10)
bag.groupby()	按键分组元素	bag.groupby(lambda x: x[0])
bag.compute()	计算Bag结果	result = bag.compute()

dask.delayed模块

dask.delayed装饰器允许将任意Python函数并行化执行。

函数/类	描述	示例
@delayed	装饰器，使函数延迟执行	@delayed def func(x): return x * 2
delayed(func)	将函数转换为延迟函数	delayed_func = delayed(func)
delayed.compute()	计算延迟对象结果	result = delayed_obj.compute()
delayed.persist()	持久化延迟对象	persisted_obj = delayed_obj.persist()
dask.compute()	批量计算多个延迟对象	results = dask.compute(*delayed_objects)

配置API

Dask提供了丰富的配置选项来调整其行为：

配置项	描述	示例
dask.config.set()	设置配置选项	dask.config.set(scheduler='processes')
dask.config.get()	获取配置选项	scheduler = dask.config.get('scheduler')
dask.config.refresh()	刷新配置	dask.config.refresh()

调度器API

Dask提供了多种调度器来适应不同的计算需求：

调度器	描述	适用场景
'synchronous'	同步调度器，在单线程中执行	调试和测试
'threads'	线程调度器，默认调度器	I/O密集型任务
'processes'	进程调度器	CPU密集型任务
Client	分布式调度器	大规模分布式计算

诊断工具API

Dask提供了多种诊断工具来监控和分析性能：

工具	描述	示例
ProgressBar	进度条监控	with ProgressBar(): result.compute()
Profiler	性能分析器	with Profiler() as prof: result.compute()
ResourceProfiler	资源使用分析器	with ResourceProfiler(): result.compute()
CacheProfiler	缓存使用分析器	with CacheProfiler(): result.compute()
visualize()	可视化任务图	result.visualize(filename='graph.png')

常用属性和方法

Dask对象的常用属性和方法：

我需要继续完成这个API参考页面的创建。让我继续写完剩余的内容：

属性/方法
.shape	获取数组或DataFrame的形状（延迟计算）	array.shape
.dtype	获取数组的数据类型	array.dtype
.npartitions	获取分区数量	df.npartitions
.chunks	获取数组的分块信息	array.chunks
.columns	获取DataFrame的列名	df.columns
.head()	获取前几行数据（会触发计算）	df.head()
.tail()	获取后几行数据（会触发计算）	df.tail()

异常处理

Dask可能抛出的常见异常：

异常类型	描述	处理方法
ValueError	值错误，如不正确的参数	检查参数是否正确
TypeError	类型错误，如不兼容的数据类型	确保数据类型匹配
MemoryError	内存不足错误	调整分块大小或增加内存
KeyboardInterrupt	用户中断计算	优雅地处理中断
Exception	其他运行时错误	查看具体错误信息

最佳实践建议