Dask，一听名字就感觉很厉害！它是一个Python的并行计算库，能把你的大数据任务切成小块，然后像指挥千军万马一样，让它们在你的电脑或者集群上并行执行。想想都刺激！
Dask入门：为啥要用它？
你有没有遇到过这种情况：数据量太大，单核CPU跑起来像老牛拉破车？或者你的代码逻辑很复杂，执行时间长得让人想砸电脑？这个时候，Dask就派上用场了！它能充分利用你的多核CPU，甚至可以扩展到集群上，让你的计算速度飞起来！Dask的利器：DataFrame和Array
Dask提供了两种核心数据结构：DataFrame 和 Array 。DataFrame就像Pandas的DataFrame，但它可以处理比内存更大的数据。Array则类似NumPy的Array，也能处理超大规模的数据。它们的区别？DataFrame适合表格数据，Array适合数值计算。选哪个取决于你的数据类型。 import dask.dataframe as dd
import dask.array as da
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个Dask DataFrame
data = {'col1'： [1， 2， 3， 4， 5]， 'col2'： [6， 7， 8， 9， 10]}
df = pd.DataFrame(data)
ddf = dd.from_pandas(df， npartitions=2) # 注意这里分成两个分区
# 创建一个Dask Array
x = np.array([1， 2， 3， 4， 5])
dx = da.from_array(x， chunks=2) # 注意chunks参数，它指定了每个分块的大小
print(ddf.compute()) # compute()方法会触发计算，并将结果返回为Pandas DataFrame
print(dx.compute()) # 同理，返回NumPy Array
温馨提示：npartitions和chunks参数很重要！它们决定了数据如何被切分。分块太小，开销大；分块太大，并行效果不好。得根据你的数据量和硬件配置来调整。
Dask的魔法：延迟计算
Dask有个神奇的特性：延迟计算 。它不会立即执行你的操作，而是先构建一个计算图。只有当你真正需要结果的时候，它才会开始计算。这就像一个懒惰的厨师，只在你点菜的时候才开始做饭。这样可以避免不必要的计算，提高效率。 import dask.delayed as delayed
@delayed
def inc(x)：
return x + 1
@delayed
def double(x)：
return x * 2
@delayed
def add(x， y)：
return x + y
x = inc(1)
y = double(2)
z = add(x， y)
print(z) # 这时z只是一个Delayed对象，并没有实际计算结果
print(z.compute()) # 调用compute()才会执行计算
Dask的应用：并行处理大文件
假设你有一个巨大的CSV文件，用Pandas读取会爆内存。用Dask就轻松多了！ import dask.dataframe as dd
# 读取CSV文件
ddf = dd.read_csv(“huge_data.csv”)
# 计算平均值
mean_value = ddf['some_column'].mean().compute()
print(mean_value)
温馨提示：别忘了compute()！没有它，Dask什么也不会做。
Dask还有很多强大的功能，比如机器学习、自定义函数等等。今天就先聊到这里。希望这篇教程能让你对Dask有个初步的了解。记住，Dask是处理大数据和并行计算的利器！
