python dask gc.set_threshold()使用方式代码?

以下是使用 Python Dask 模块 with gc.set_threshold() 方法的代码示例：

import gc
import dask

# 设置 Dask 的内存回收阈值
gc.set_threshold(100, 5, 5)

# 在 Dask 中使用并行计算
with dask.config.set(scheduler='threads', num_workers=4):
    dask.compute(...)

此代码将设置 Dask 的内存回收阈值为 100，5，5，其含义为：在 Python 的内存分配达到 100 个对象之前，不会进行自动垃圾回收；而在经过 5 次分代垃圾回收后，如果还有分配（或者释放）的新对象，那么就强制进行自动垃圾回收。

相关问题

python dask报错 distributed.utils_perf - WARNING - full garbage collections took解决代码?

这个报错通常是由于内存使用过高导致的，可以尝试以下方法解决：

1. 升级dask版本到最新版，可能已经修复了这个问题；
2. 调整dask的内存限制参数，例如添加`--memory-limit`参数或增加内存，确保程序可以使用足够的内存；
3. 显式调用GC（垃圾回收器），例如`gc.collect()`或者在程序中添加`gc.set_threshold()`调整阈值，确保程序使用的内存得到及时回收；
4. 检查代码逻辑，确保没有存在内存泄漏的情况。
希望对您有所帮助！

python dask的threads_per_worker有什么用处?

threads_per_worker参数用于设置每个Dask工作节点(worker)的线程数目。该参数的值越高，每个节点的并行处理能力就越强。然而，这也会增加每个节点上所使用的内存量，可能导致性能下降。因此，要根据数据大小、计算负载和可用资源对该参数进行适当的调整，以获得最佳性能。