python dask

Dask是一个用于并行计算的Python库，它允许我们以一种高效的方式处理大规模的数据集。Dask可以将大型数据集分割成多个小块，并在多个处理器或计算机上并行执行操作。这使得我们能够更快地处理数据并节省计算资源。我们可以使用Dask来处理Pandas的DataFrames或NumPy的数组，甚至是自定义的操作。

在Dask中，我们可以创建Dask对象来表示我们的数据。例如，我们可以使用Dask的DataFrame来处理大型的表格数据，可以使用Dask的Array来处理大型的多维数组，还可以使用Dask的Bag来处理文本数据。我们可以通过导入相应的模块来创建这些对象，并使用相应的函数来操作数据。

Dask还支持GPU加速，只要我们将Numpy的代码替换为兼容的CuPy代码，就可以实现在GPU上进行加速计算。这样可以进一步提高计算效率。另外，还有一些其他的库，如Swifter和Mars，也可以在Python中实现类似的功能。Swifter可以加速Pandas操作，而Mars提供了一种分布式计算框架，可以在集群上执行任务图。

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python的reload from disk

Python 的 reload from disk 是指在运行时重新加载模块，以便更新代码。这个功能可以通过使用内置的 reload() 函数来实现。当你修改了一个模块的代码后，你可以使用 reload() 函数来重新加载该模块，以便更新代码。这个功能在开发过程中非常有用，因为它可以让你在不停止程序的情况下更新代码。