探索python dask灵活的并行计算库应用场景示例
作者：程序员小寒
这篇文章主要介绍了探索python dask灵活的并行计算库应用场景示例,Dask 是 Python 中的一个灵活的并行计算库,允许用户利用 CPU 内核的强大功能,对大于内存的数据集执行分布式计算
引言
今天给大家分享一个超强的 python 库，dask
Dask 的特点
动态任务调度：Dask 能够智能地安排复杂的计算任务，优化资源利用率。
兼容性：Dask 提供了与这些库相似的 API，允许用户轻松迁移到更大规模的数据处理上。
延迟计算：Dask 允许构建一个任务图，其中计算是延迟执行的，直到需要其结果时才真正触发计算。
透明地扩展到分布式计算：Dask 可以在单机上以多线程或多进程的方式运行，也可以扩展到多机的分布式集群。
库的安装
我们可以直接使用 pip 来进行安装。
pip install dask
或者使用 conda 来安装。
conda install dask
数据集生成
我们将创建一个包含六列的虚拟数据集。
第一列是时间戳—以秒的间隔采样的二年，其他五列是随机整数值。
import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from datetime import datetime
dates = pd.date_range(
start=datetime(year=2022, month=1, day=1),
end=datetime(year=2023, month=12, day=31),
freq='s'
)
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = dates
for i in range(5):
df[f'X{i}'] = np.random.randint(low=0, high=100, size=len(df))
df.to_csv(f'2022.csv', index=False)性能对比
首先，让我们使用 pandas 来运行 groupby 计算并建立性能基线。
%%timeit
df.groupby("X0").agg({"X4": "sum"})
可以看到使用 pandas 进行 groupby 操作，需要耗费 831 ms
让我们使用 Dask 运行相同的 groupby 查询。
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.read_csv('2022.csv')%%timeit
ddf.groupby("X0").agg({"X4": "sum"})对于同样的操作，使用 dask 只需要 4 ms ，性能有了显著的提升。
这是因为 pandas 仅使用 1 个 CPU 核心来运行查询。而 Dask 使用所有核心来运行计算。
以上就是探索python dask灵活的并行计算库应用场景示例的详细内容，更多关于python dask并行计算库的资料请关注脚本之家其它相关文章！