Question

我正在尝试使用dask进行一些尴尬的并行处理。对于某些原因，我必须使用dask，但是使用multiprocessing.Pool(5).map可以轻松完成任务。

例如：

import dask
from dask import compute, delayed

def do_something(x): return x * x

data = range(10)
delayed_values = [delayed(do_something)(x) for x in data]
results = compute(*delayed_values, scheduler='processes')

它可以工作，但是显然它只使用一个进程。

如何配置dask，以便它使用5个进程的池进行计算？

Answer 1

您可以使用num_workers参数来指定compute方法的进程数。

results = compute(*delayed_values, scheduler='processes', num_workers=5)

Answer 2

您可以将其配置为使用自定义进程池，例如：

import dask
from multiprocessing.pool import Pool

dask.config.set(pool=Pool(5))

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dask：指定进程数

2 个答案: