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

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

在集群上持久化 dask 集合

在后台开始计算集群上的集合。提供一个新的 dask 集合，该集合在语义上与前一个集合相同，但现在基于当前正在执行的期货。

参数：

collections：序列或单个 dask 对象: dask.array 或 dataframe 或 dask.value 对象等集合
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
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

集合列表或单个集合，具体取决于输入类型。

例子：

>>> xx = client.persist(x)  
>>> xx, yy = client.persist([x, y])

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.persist。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。

用法:

参数：

返回：

例子：