Dask中文教程

Dask Array是NumPy的分布式版本，适用于大型数值计算：

import dask.array as da

# 创建大型数组
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 执行复杂计算
result = x.sum(axis=0).mean().compute()
                        

关键特性：与NumPy API兼容、支持大型数组、自动并行化

Dask DataFrame是Pandas的分布式版本，适用于大型表格数据：

import dask.dataframe as dd

# 读取大型CSV文件
df = dd.read_csv('large_dataset/*.csv')

# 执行数据分析
result = df.groupby('category').value.mean().compute()
                        

关键特性：与Pandas API兼容、支持大型数据集、并行处理

Dask Bag适用于处理非结构化数据，如日志文件：

import dask.bag as db

# 处理日志文件
logs = db.read_text('logs/*.log').map(json.loads)

# 分析数据
result = logs.pluck('user_id').frequencies().compute()
                        

关键特性：函数式编程接口、处理非结构化数据、流式处理

Dask Delayed可以将任意Python函数并行化：

from dask import delayed

@delayed
def process_data(data):
    return data * 2

# 并行处理
tasks = [process_data(i) for i in range(100)]
results = delayed.compute(*tasks)
                        

关键特性：灵活的任务并行化、易于使用、支持复杂工作流