Python distributed.Client.compute用法及代码示例

用法:
compute(collections, sync=False, optimize_graph=True, workers=None, allow_other_workers=False, resources=None, retries=0, priority=0, fifo_timeout='60s', actors=None, traverse=True, **kwargs)

在集群上计算 dask 集合

参数：

collections：可迭代的 dask 对象或单个 dask 对象: dask.array 或 dataframe 或 dask.value 对象等集合
sync：布尔(可选): 如果为 False(默认)，则返回 Futures；如果为 True，则返回具体值
optimize_graph：bool: 是否优化底层图
workers：字符串或字符串的可迭代: 一组可以对其执行计算的工作主机名。留空以默认所有工作人员(常见情况)
allow_other_workers：布尔型(默认为 False): 与 workers 一起使用。指示是否可以对不在 workers 集中的工作人员执行计算。
retries：整数(默认为 0): 计算结果失败时允许的自动重试次数
priority：数字: 任务的可选优先级。零是默认值。更高的优先级优先
fifo_timeout：timedelta str(默认为'60s'): 考虑相同优先级的调用之间允许的时间量
traverse：布尔型(默认为真): 默认情况下，dask 会遍历内置的 python 集合，寻找传递给 compute 的 dask 对象。对于大型集合，这可能很昂贵。如果没有任何参数包含任何 dask 对象，请设置 traverse=False 以避免执行此遍历。
resources：字典(默认为 {}): 定义此映射任务的每个实例在worker上所需的resources；例如{'GPU': 2} 。有关定义资源的详细信息，请参阅工作人员资源。
actors：布尔或字典(默认无): 这些任务是否应该作为有状态的参与者存在于工人身上。在全局 (True/False) 或 per-task ( {'x': True, 'y': False} ) 基础上指定。有关更多详细信息，请参阅演员。
**kwargs：: 传递给图形的选项优化调用

如果输入是序列，则为期货列表，否则为单个期货

例子：

>>> from dask import delayed
>>> from operator import add
>>> x = delayed(add)(1, 2)
>>> y = delayed(add)(x, x)
>>> xx, yy = client.compute([x, y])  
>>> xx  
<Future: status: finished, key: add-8f6e709446674bad78ea8aeecfee188e>
>>> xx.result()  
3
>>> yy.result()  
6

还支持单个参数

>>> xx = client.compute(x)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 distributed.Client.compute。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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返回：

例子：