Python distributed.Client.compute用法及代碼示例

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)

在集群上計算 dask 集合

參數：

collections：可迭代的 dask 對象或單個 dask 對象: dask.array 或 dataframe 或 dask.value 對象等集合
sync：布爾(可選): 如果為 False(默認)，則返回 Futures；如果為 True，則返回具體值
optimize_graph：bool: 是否優化底層圖
workers：字符串或字符串的可迭代: 一組可以對其執行計算的工作主機名。留空以默認所有工作人員(常見情況)
allow_other_workers：布爾型(默認為 False): 與 workers 一起使用。指示是否可以對不在 workers 集中的工作人員執行計算。
retries：整數(默認為 0): 計算結果失敗時允許的自動重試次數
priority：數字: 任務的可選優先級。零是默認值。更高的優先級優先
fifo_timeout：timedelta str(默認為'60s'): 考慮相同優先級的調用之間允許的時間量
traverse：布爾型(默認為真): 默認情況下，dask 會遍曆內置的 python 集合，尋找傳遞給 compute 的 dask 對象。對於大型集合，這可能很昂貴。如果沒有任何參數包含任何 dask 對象，請設置 traverse=False 以避免執行此遍曆。
resources：字典(默認為 {}): 定義此映射任務的每個實例在worker上所需的resources；例如{'GPU': 2} 。有關定義資源的詳細信息，請參閱工作人員資源。
actors：布爾或字典(默認無): 這些任務是否應該作為有狀態的參與者存在於工人身上。在全局 (True/False) 或 per-task ( {'x': True, 'y': False} ) 基礎上指定。有關更多詳細信息，請參閱演員。
**kwargs：: 傳遞給圖形的選項優化調用

如果輸入是序列，則為期貨列表，否則為單個期貨

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

還支持單個參數

>>> xx = client.compute(x)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 distributed.Client.compute。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：