我试图使用Dask Distributed从远程Linux服务器上托管的Jupyter Notebook运行一个令人尴尬的并行过程。我正在使用LocalCluster()来设置调度程序和工作程序。我试图运行的过程是一个自定义类方法，该方法包装了一个subprocess.run()调用，该调用使用WINE执行Windows命令行工具。为了帮助使这些进程彼此完全独立地运行，类方法接受一个wine_prefix参数，该参数将在wine_prefix调用中添加到该subprocess.run()的路径。
我想推送一个名为wine_prefix的本地变量，该变量对于每个工作程序都是唯一的，当该工作程序在该工作程序上被调用时，该工作程序将传递给该方法（即，集群中的每个工作程序都将使用WINE执行该过程在单独的酒服务器中）。我尝试使用client.scatter()方法分散wine_prefixes列表（例如client.scatter(['~/.wine-0', '~/.wine-1', ...], broadcast=False)），但是我不确定如何将wine_prefix参数提交给我的类方法m在每个工作程序上仅使用唯一的wine_prefix运行。如果我创建了一个dask.delayed函数，然后将其分布在整个集群中并指定wine_prefix作为参数，它将提供前缀的完整列表。