极客笔记Python Dask介绍
由于数据呈指数增长，拥有能够处理大规模数据处理的工具变得越来越重要。Dask是一个灵活的Python并行计算框架，用于分析计算数据，是其中一个工具。本文将为您提供关于Dask的全面介绍，并提供有用的示例以帮助您入门。
Dask是什么
Dask是一个Python并行计算框架，适应性强，使得为摄取、过滤和分析大型数据集创建用户友好的工作流程变得简单。它擅长处理不适合内存的大型数据集，并与著名的Python API如NumPy、Pandas和Scikit-Learn无缝集成。
开始使用Dask
Pip，Python的软件包安装器，可以用于安装Dask。
pip install dask
使用Dask进行大规模计算
现在让我们来看看如何使用Dask进行大规模计算。
示例1：使用Dask数组
使用分块算法，Dask数组实现了部分NumPy ndarry接口。以下是如何构建一个Dask数组并进行计算的方法。
import dask.array as da
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y[::2, 5000:].mean(axis=1)
z.compute()
这个示例中的计算是使用compute()函数进行的。Dask将数组分成块，并分别处理每个块，充分利用可用的RAM。
示例2：使用Dask DataFrame
Dask DataFrame是一个大型并行的DataFrame，由小的Pandas DataFrame沿着索引分隔开来；下面是对Dask DataFrame执行操作的示例−
import dask.dataframe as dd
df = dd.demo.make_timeseries('2000', '2001', freq='1d', dtypes={'A': float, 'B': int})
result = df.groupby(df.index.month).mean()
result.compute()
在这个示例中，使用一个时间序列DataFrame计算每个月的列的平均值。Dask DataFrame操作是惰性评估的，计算是通过使用compute()来启动的，就像Dask Array一样。
示例3：使用Dask Delayed
Dask Delayed是一种快速有效的并行化现有代码的方法。它使用户能够将函数评估推迟到并发作业中。下面是一个示例
from dask import delayed
@delayed
def increment(x):
return x + 1
@delayed
def add(x, y):
return x + y
x = increment(15)
y = increment(30)
z = add(x, y)
z.compute()
在这个示例中，延迟装饰器包装了add和increment函数，使它们变得惰性。使用calculate()，实际的计算将开始。
示例4：使用Dask Bag处理非结构化数据
在将数据转换为Dask数组或数据框之前，最好使用Dask Bag（也称为dask.bag或db）进行数据的准备。文本数据、日志文件和JSON记录是Dask Bag有效处理的非结构化或半结构化数据的示例。
import dask.bag as db
data = db.from_sequence(['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dennis', 'Edith', 'Frank'], npartitions=3)
result = data.map(lambda x: (x, len(x)))
result.compute()
示例5：使用Dask ML进行可扩展机器学习
Dask ML在Python中利用Dask和Scikit-Learn等众所周知的机器学习框架，提供可扩展的机器学习功能。
from dask_ml.cluster import KMeans
import dask.array as da
X = da.random.random((10000, 50), chunks=(1000, 50))
clf = KMeans(n_clusters=5)
clf.fit(X)
在此示例中，我们使用Dask Array和Dask ML中的KMeans聚类算法创建了一个可观察的数据集。
结论
Dask是大规模计算的一流选择，是一个开源的Python库。它旨在与已安装的Python库（如NumPy，Pandas和Scikit-Learn）无缝工作。在大数据时代，它提供了可扩展的多核处理和分布式计算解决方案。
在本介绍中，我们介绍了Dask的许多特性，包括其安装、数据结构以及在Python编程中的使用。给定的示例演示了Dask的能力，包括处理大规模的Dask数组，将操作并行化应用于Dask数据框，利用Dask延迟进行惰性评估，使用Dask bag处理非结构化数据，以及使用Dask ML执行可扩展的机器学习。