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利用Dask擴展Python性能 版權信息
- ISBN：9787302666295
- 條形碼：9787302666295 ; 978-7-302-66629-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
利用Dask擴展Python性能 本書特色
Dask 是一個使用 Python 進行并行計算的框架，使得并行計算可以從一臺機器上的多 個核心擴展到擁有數千臺機器的數據中心。它具有低級任務 API 和更高級別的以數據為 中心的 API。低級任務 API 支持 Dask 與各種 Python 庫的集成。擁有公共 API 使得工具 生態系統能夠圍繞 Dask 得以發展，以適應各種用例。
利用Dask擴展Python性能 內容簡介
本書詳細闡述了與Dask 擴展 Python 性能相關的基本知識，主要包括了解 Dask、Dask 基礎操作、Dask的工作原理、Dask DataFrame、Dask的集合、高級任務調度、添加可變狀態和Dask Actor、評估Dask的組件和庫、遷移現有的分析工程、使用GPU和其他特殊資源的Dask、使用Dask進行機器學習、生產化Dask等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
利用Dask擴展Python性能 目錄
第1章 了解Dask
1.1 需要使用Dask的理由
1.2 Dask在生態系統中的定位
1.2.1 大數據
1.2.2 數據科學
1.2.3 并行分布式Python
1.3 Dask社區庫
1.3.1 加速Python
1.3.2 SQL引擎
1.3.3 工作流程調度
1.4 Dask的局限性
1.5 小結
第2章 Dask基礎操作
2.1 本地安裝Dask
2.2 Hello World
2.2.1 Hello World任務
2.2.2 分布式集合
2.2.3 Dask DataFrame
2.3 小結
第3章 Dask的工作原理：基礎知識
3.1 執行后端
3.1.1 本地后端
3.1.2 分布式后端(Dask客戶端和調度程序)
3.2 Dask的診斷用戶界面
3.3 序列化和Pickling
3.4 分區/分塊集合
3.4.1 Dask數組
3.4.2 Dask bag
3.4.3 Dask DataFrame
3.4.4 打亂
3.4.5 加載期間分區
3.5 任務、圖和惰性評估
3.5.1 惰性評估
3.5.2 任務依賴關系
3.5.3 可視化
3.5.4 中間任務結果
3.5.5 任務規模調整
3.5.6 當任務圖變得太大時
3.5.7 組合計算
3.5.8 持久化、緩存和記憶化
3.6 容錯能力
3.7 小結
第4章 Dask DataFrame
4.1 Dask DataFrame的構建方式
4.2 加載和寫入
4.2.1 格式
4.2.2 文件系統
4.3 索引
4.4 打亂數據
4.4.1 滾動窗口和map_overlap
4.4.2 聚合
4.4.3 打亂
4.4.4 分區
4.5 尷檻尬的并行操作
4.6 使用多個DataFrame
4.6.1 組合DataFrame的常用函數解析
4.6.2 多DataFrame內部原理
4.6.3 缺失的功能
4.7 無法使用的功能
……
第5章 Dask的集合
第6章 任務調度：Futures
第7章 添加可變狀態和DaskActor
第8章 評估Dask的組件和庫
第9章 遷移現有的分析工程
0章 使用GPU和其他特殊資源的Dask
1章 使用Dask進行機器學習
2章 生產化Dask：Notebook、部署、調整和監控
附錄A Dask用戶的關鍵系統概念
附錄B 可擴展的DataFrame
附錄C 調試Dask
附錄D 使用Streamz和Dask進行流式處理
展開全部
利用Dask擴展Python性能 作者簡介
Holden Karau, is transgender Canadian, and an active open source contributor.When not in San Francisco working as a software development engineer at IBM's Spark Technology Center, Holden talks internationally on Apache Spark and holds office hours at coffee shops at home and abroad. She is a Spark committer with fre- quent contributions, specializing in PySpark and Machine Learning. Prior to IBM she worked on a variety of distributed, search, and classification problems at Alpine, Databricks, Google, Foursquare, and . She graduated from the University of Waterloo with a Bachelor of Mathematics in Computer Science. Outside of software she enjoys playing with fire, welding, scooters, poutine, and dancing.
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