【Python并行计算】- Dask 让你的python更快更强

Dask(https://docs.dask.org/en/latest/) 是一个灵活的python并行/分布式计算的框架。

类似的还有Ray/Modin, 从我的使用场景来看,我更喜欢Dask一些,特别是在SGE、SLURM等作业管理系统下的分布式计算,Dask 更加方便。

以下内容在Dask官网介绍的基础上加入了自己的理解。本文只是一个dask的简要介绍,希望帮助你在众多python并行框架中找到自己适合的。

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Dask 有以下几个优点:

  • Familiar(熟悉): 与 NumPy array and Pandas DataFrame 是兼容的,这些变量可以直接参与计算,所有函数几乎是无缝对接,极个别参数需要调整,上手很快;同时支持, Scikit-Learn, XGBoost等机器学习框架;支持for循环;

  • Flexible(灵活): 支持更多自定义的任务调度接口,比如Kubernetes/S

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