Dask，一个超酷的python库

李, 若俞 • 2024年4月6日下午12:19 • Python • 阅读 332

大家好，我是木木。今天给大家分享一个超酷的Python库，Dask。

Dask是一个用于并行计算的Python库，它让处理大型数据集、执行复杂的数据管道变得简单而高效。与传统的单机Python工具相比，Dask能够利用多核CPU或分布式环境中的多台机器，以非常低的延迟和高度的灵活性处理数据。

核心特点

并行执行:

Dask支持数据的并行处理，能够自动分配工作负载到多个CPU核心或者集群上的多台机器。

懒加载机制:

它采用懒加载的方式进行计算，即在需要时才计算，有效减少内存消耗，加速处理过程。

易于集成

Dask无缝集成Pandas、NumPy和Scikit-Learn等流行的Python数据科学库，使得原有代码能够轻松升级为分布式处理版本。

最佳实践

安装Dask: 安装Dask非常简单，只需要通过pip安装命令即可

pip install dask[complete]

功能一：并行数据帧操作

Dask的dask.dataframe模块可以让你像使用Pandas那样处理大规模数据集，也可以通过现有数据来结构化生成信息

示例代码：

import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd

index = pd.date_range("2021-09-01", periods=2400, freq="1h")
df = pd.DataFrame({"a": np.arange(2400), "b": list("abcaddbe" * 300)}, index=index)
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10)
print(ddf)

功能二：大规模数组运算

Dask的dask.array模块提供了一个类似于NumPy数组的接口，支持大规模的数组运算。

示例代码：

>>> import dask.array as da

# 创建一个大型Dask数组
>>> x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 执行一个大规模的数组运算
>>> y = x.mean(axis=0).compute()

>>> print(y)
[0.49909    0.4967757  0.50299013 ... 0.50183591 0.49383617 0.50365346]

这里展示一下有关数组的计算形式

通过在数组之间交换附近的薄片来扩展每个块:

在各个方向都这样做，包括与重叠函数的对角相互作用:

高级功能：可视化结构

Dask允许用户通过可视化形式来查看reshape后的结果和过程，为高级用户提供了更大的灵活性和控制力。

示例代码：

>>> a = da.from_array(np.arange(24).reshape(2, 3, 4), chunks=((2,), (2, 1), (2, 2)))
>>> a
dask.array<array, shape=(2, 3, 4), dtype=int64, chunksize=(2, 2, 2), chunktype=numpy.ndarray>
>>> a.reshape(6, 4).visualize()