python dask的n_workers有什么用处?

Python Dask的n_workers指定了集群中执行任务的工作进程数量。它的作用是控制并行计算的程度，通过增加工作进程可以提高计算速度。具体来说，n_workers越大，更多的工作进程可以同时执行并行计算，从而提高计算效率。但是，设置过多的工作进程可能会导致资源竞争和性能下降，因此需要根据实际情况进行调整。

相关问题

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。

python dask的threads_per_worker和n_workers应该设置什么数值比较合适?

关于dask的threads_per_worker和n_workers的最佳设置取决于许多因素，例如可用的系统资源、工作负载类型和大小等等。一般来说，您可以考虑将threads_per_worker设置为4-8，将n_workers设置为2-4，然后稍微调整它们以获得最佳性能。同时，您还可以通过监视资源利用率和任务执行时间来优化Dask的性能。希望这可以帮助您！