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使用 Dask 在 Python 中进行并行计算

作者: Moshe Zadka 译者: LCTT geekpi

| 2019-04-17 22:24      

Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。

关于 Python 性能的一个常见抱怨是全局解释器锁(GIL)。由于 GIL,同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。因此,即使在现代的多核机器上,使用线程也不会加速计算。

但当你需要并行化到多核时,你不需要放弃使用 Python:Dask 库可以将计算扩展到多个内核甚至多个机器。某些设置可以在数千台机器上配置 Dask,每台机器都有多个内核。虽然存在扩展规模的限制,但一般达不到。

虽然 Dask 有许多内置的数组操作,但举一个非内置的例子,我们可以计算偏度

import numpy
import dask
from dask import array as darray

arr = dask.from_array(numpy.array(my_data), chunks=(1000,))
mean = darray.mean()
stddev = darray.std(arr)
unnormalized_moment = darry.mean(arr * arr * arr)
## See formula in wikipedia:
skewness = ((unnormalized_moment - (3 * mean * stddev ** 2) - mean ** 3) /
            stddev ** 3)

请注意,每个操作将根据需要使用尽可能多的内核。这将在所有核心上并行化执行,即使在计算数十亿个元素时也是如此。

当然,并不是我们所有的操作都可由这个库并行化,有时我们需要自己实现并行性。

为此,Dask 有一个“延迟”功能:

import dask

def is_palindrome(s):
    return s == s[::-1]

palindromes = [dask.delayed(is_palindrome)(s) for s in string_list]
total = dask.delayed(sum)(palindromes)
result = total.compute()

这将计算字符串是否是回文并返回回文的数量。

虽然 Dask 是为数据科学家创建的,但它绝不仅限于数据科学。每当我们需要在 Python 中并行化任务时,我们可以使用 Dask —— 无论有没有 GIL。


via: https://opensource.com/article/19/4/parallel-computation-python-dask

作者:Moshe Zadka (Community Moderator) 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

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