详细介绍
Dask 是一个开源的并行计算库，旨在为 Python 提供灵活的并行计算能力。它特别适合处理大规模数据集和复杂的计算任务。Dask 的核心思想是将大型数据集分解为多个小块，并在这些小块上并行执行操作。Dask 提供了类似于 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 的 API，使得用户可以轻松地将现有的代码迁移到 Dask 上，而无需重写大量代码。
Dask 主要由两个部分组成：
- Dask DataFrame：类似于 Pandas DataFrame，但能够处理比内存更大的数据集。
- Dask Array：类似于 NumPy 数组，但支持并行计算和分布式计算。
Dask 还提供了 Dask Distributed，这是一个分布式任务调度器，可以在多台机器上并行执行任务。
主要功能
- 并行计算：Dask 可以将计算任务分解为多个小任务，并在多个 CPU 核心或分布式集群上并行执行。
- 大数据处理：Dask 能够处理比内存更大的数据集，通过将数据分块并在需要时加载到内存中。
- 与现有库兼容：Dask 提供了与 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 类似的 API，使得用户可以轻松地将现有代码迁移到 Dask 上。
- 分布式计算：通过 Dask Distributed，用户可以在多台机器上并行执行任务，适合处理超大规模数据集。
- 动态任务调度：Dask 的任务调度器能够动态地调度任务，优化计算资源的利用率。