如何使用dask.delayed开启多个进程执行某一个程序?
时间: 2024-05-05 18:18:59 浏览: 7
你可以使用下面的代码使用dask.delayed开启多个进程执行某一个程序:
```python
import dask
@dask.delayed
def your_program():
# your program code
results = []
for i in range(num_of_processes):
result = your_program()
results.append(result)
dask.compute(*results)
```
其中,`num_of_processes`是你要开启的进程数量。在循环中,我们使用`your_program`函数生成了一个结果列表`results`。然后,我们使用`dask.compute`函数启动所有结果的计算,并等待它们完成。
相关问题
使用dask.delayed
dask.delayed 是 Dask 库中的一个函数,它可以将普通的 Python 函数转换为延迟计算的函数。延迟计算可以将函数执行的时间从计算开始的时间移动到计算结束的时间,这有助于减少计算过程中的内存占用和提高效率。
使用 dask.delayed 的步骤如下:
1. 导入 dask.delayed 函数:`from dask import delayed`
2. 定义普通的 Python 函数。
3. 使用 delayed 函数对函数进行修饰。
4. 执行修饰后的函数。
下面是一个简单的例子:
```python
from dask import delayed
def add(a, b):
return a + b
x = delayed(add)(1, 2)
y = delayed(add)(x, 3)
z = delayed(add)(y, 4)
result = z.compute()
print(result) # 输出10
```
这段代码定义了一个 add 函数,在函数中使用了延迟计算。在第 4 行中,我们使用 delayed 函数对 add 函数进行修饰,得到了一个新的函数 x。在第 5 行和第 6 行中,我们继续使用 delayed 函数对 x 函数进行修饰,得到了 y 和 z 函数。最后,在第 8 行中,我们调用了 z.compute() 函数,对计算进行了触发,得到了最终的结果 10。
需要注意的是,使用 dask.delayed 进行计算时,计算的结果并不是立即返回的,而是返回一个 dask.delayed 对象。只有在调用该对象的 compute 方法时,才会真正开始计算。这个过程实际上是将计算图构建出来,然后在执行 compute 方法时,按照构建出来的计算图执行计算。
dask如何使用Dask Distributed来启动多个进程并行执行任务?
Dask Distributed是Dask的一个分布式调度器,可以在多个计算节点上并行执行任务。要使用Dask Distributed来启动多个进程并行执行任务,需要进行以下步骤:
1. 安装Dask Distributed
可以使用pip安装Dask Distributed:
```
pip install dask distributed
```
2. 启动Dask Distributed调度器
使用以下命令启动Dask Distributed调度器:
```
dask-scheduler
```
该命令将在本地启动一个Dask Distributed调度器。
3. 启动Dask Distributed工作节点
使用以下命令启动Dask Distributed工作节点:
```
dask-worker <scheduler-address>
```
其中`scheduler-address`是Dask Distributed调度器的网络地址。可以使用以下命令查看调度器的地址:
```
dask-scheduler --bokeh-host 0.0.0.0 --bokeh-port 8787
```
该命令将在`http://localhost:8787`启动一个Bokeh服务器,可以在该服务器的Dashboard页面中查看调度器的地址。
4. 使用Dask Distributed执行任务
使用以下代码使用Dask Distributed执行任务:
```python
from dask.distributed import Client
client = Client('<scheduler-address>')
# 执行任务
result = client.submit(func, *args)
```
其中`<scheduler-address>`是Dask Distributed调度器的网络地址,`func`是要执行的函数,`args`是函数的参数。`result`是一个`Future`对象,可以使用`result.result()`方法获取执行结果。
注意,如果要在多个工作节点上并行执行任务,需要在所有工作节点上都安装Dask Distributed,并在每个工作节点上启动Dask Distributed工作节点。