我无法在 Windows 上执行“pip install blosc”。我在 Windows 上使用 devop，并让我的工作人员和计划在带有 dask-docker 的 vm 上运行。有人有什么想法吗？似乎 dask 真的一直想要所有 Linux。blosc+-----------------------+---------+| | 版本 |+-----------------------+--
2020-05-14
假设我得到了一组文档。我需要对它们进行标记，然后将它们转换为向量以供进一步工作。我发现 elasticsearch 的标记器比我自己的解决方案好得多，所以我正在改用它。但是，它的速度要慢得多。然后，预计最终结果将以流的形式输入到矢量化器中。整个过程可以通过生成器的链式列表来完成def fetch_documents(_cursor):with _cursor:# a lot of document
2016-08-15
我有一个包含数百万行的 PostgreSQL 表，需要使用相同的算法进行处理。我使用 Python 和 SQLAlchemy.Core 执行此任务。此算法接受一行或多行作为输入，并返回相同数量的行和一些更新的值。id1, id2, NULL, NULL, NULL -> id1, id2, value1, value2, value3id1, id3, NULL, NULL, NULL -> id
2016-08-29
我有一个函数用于计算，下面是一个简单的示例，def add(a,b):return a+b然后我以令人尴尬的并行方式执行此函数 100 次，output = [delayed(add)(i,i+1) for i in range(100)]compute(*output)我的问题是上面的代码会启动 100 个进程吗？如果是这样，有没有办法让它启动 10 个进程，从而减少启动进程的时间？
我正在尝试使用 dask.delayed 来构建任务图。这在大多数情况下都运行良好，但我经常遇到这样的情况，我有许多延迟对象，它们的方法返回一个对象列表，该列表的长度无法根据我目前掌握的信息轻松计算出来：items = get_collection() # known lengthdef do_work(item):# get_list_of_things returns list of "unk
2017-12-11
摘自 dask 教程from time import sleepdef inc(x):sleep(1)return x + 1def add(x, y):sleep(1)return x + y%%timex = inc(1)y = inc(2)z = add(x, y)CPU 时间：用户 6.89 毫秒，系统：628 µs，总计：7.51 毫秒挂钟时间：3 秒from dask import d
2019-02-10
我希望更好地理解使用dask.delayed调用依赖于参数的函数时出现的以下行为。当在 configparser 读取的参数文件中指定参数时，似乎会出现问题。这是一个完整的示例：参数文件：#zpar.ini: parameter file for configparser[my pars]my_zpar = 2.解析器：#zippy_parserimport configparserdef rea
2020-04-02