python dash 怎么并行计算

在 Python Dash 中进行并行计算，特别是涉及 CPU 密集型任务时，通常我们会使用多进程或多线程技术，而不是 Web Workers，因为 Dash 与浏览器环境的交互更适合于实时前端更新。以下是使用 `concurrent.futures` 模块在 Dash 中并行计算的一个基本示例：

首先，确保安装了 `concurrent.futures` 库，如果没有安装，可以用 pip 安装：

pip install concurrent-futures

然后，我们可以在 Dash 回调函数内部利用 `ThreadPoolExecutor` 或 `ProcessPoolExecutor` 并行执行任务：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import concurrent.futures

app = dash.Dash()

tasks = [{'func': some_cpu_intensive_function, 'arg': arg} for arg in some_list]  # 任务列表，替换为你的实际任务和参数

def execute_tasks_in_parallel(tasks):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # 可调整最大并发数
        future_to_task = {executor.submit(task['func'], task['arg']): task for task in tasks}
        results = []
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task):
            result = future.result()
            results.append(result)
        return results

results = execute_tasks_in_parallel(tasks)

@app.callback(
    Output('output', 'children'),
    [Input('submit-button', 'n_clicks')],
    state=[State('tasks', 'value')]
)
def update_output(n_clicks, tasks):
    if n_clicks is not None and tasks:  # 按钮被点击且有任务
        results = execute_tasks_in_parallel(tasks)
        # 在这里处理结果并更新 UI
        output_text = '\n'.join(str(r) for r in results)
        return html.Pre(output_text)
        
app.layout = html.Div([
    html.Button('Submit', id='submit-button'),
    dcc.Textarea(id='tasks', value='[' + ', '.join(repr(t) for t in tasks) + ']'),
    html.Pre(id='output'),
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在这个例子中，当用户点击提交按钮时，会执行任务列表中的所有任务，并将结果显示在一个预览区域。