對於Pandas執行速度的提升方法，之前已經介紹過很多回了，裡面經常提及Dask，很多朋友沒接觸過可能不太瞭解，今天就推薦一下這個神器。

1、什麼是Dask？

Pandas和Numpy大家都不陌生了，程式碼執行後資料都載入到RAM中，如果資料集特別大，我們就會看到記憶體飆升。但有時要處理的資料並不適合RAM，這時候Dask來了。

Dask是開源免費的。它是與其他社群專案（如Numpy，Pandas和Scikit-Learn）協調開發的。

官方：https://dask.org/

Dask支援Pandas的DataFrame和NumpyArray的資料結構，並且既可在本地計算機上執行，也可以擴充套件到在叢集上執行。

基本上，只要編寫一次程式碼，使用普通的Pythonic語法，就可在本地執行或部署到多節點叢集上。這本身就是一個很牛逼的功能了，但這還不是最牛逼的。

我覺得Dask的最牛逼的功能是：它相容大部分我們已經在用的工具，並且只需改動少量的程式碼，就可以利用自己膝上型電腦上已有的處理能力並行執行程式碼。而並行處理資料就意味著更少的執行時間，更少的等待時間和更多的分析時間。

下面這個就是Dask進行資料處理的大致流程。

2、Dask支援哪些現有工具？

這一點也是我比較看中的，因為Dask可以與Python資料處理和建模的庫包相容，沿用庫包的API，這對於Python使用者來說學習成本是極低的。而像Hadoop、Spark這種大資料處理是有很高的學習門檻和時間成本的。

目前，Dask可支援pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，光是這幾項我覺得就足夠用了，至少對於常用的資料處理、建模分析是完全覆蓋得掉的。

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3、Dask安裝

可以使用 conda 或者 pip，或從原始碼安裝dask 。

conda install dask

因為dask有很多依賴，所以為了快速安裝也可用下面程式碼，將安裝執行Dask所需的最少依賴關係集。

conda install dask-core

再有就是透過源來安裝。

git clone https://github.com/dask/dask.gitcd daskpython -m pip install .

4、Dask如何使用？

Numpy、pandas

Dask引入了3個並行集合，它們可以儲存大於RAM的資料，這些集合有DataFrame、Bags、Arrays。這些集合型別中的每一個都能夠使用在RAM和硬碟之間分割槽的資料，以及分佈在群集中多個節點上的資料。

Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy陣列，就從Dask陣列開始，如果你使用Pandas DataFrame，就從Dask DataFrame開始，依此類推。

import dask.array as dax = da.random.uniform(low=0, high=10, size=(10000, 10000),  # normal numpy code                      chunks=(1000, 1000))  # break into chunks of size 1000x1000y = x + x.T - x.mean(axis=0)  # Use normal syntax for high level algorithms# DataFramesimport dask.dataframe as dddf = dd.read_csv('2018-*-*.csv', parse_dates='timestamp',  # normal Pandas code                 blocksize=64000000)  # break text into 64MB chunkss = df.groupby('name').balance.mean()  # Use normal syntax for high level algorithms# Bags / listsimport dask.bag as dbb = db.read_text('*.json').map(json.loads)total = (b.filter(lambda d: d['name'] == 'Alice')          .map(lambda d: d['balance'])          .sum())

這些高階介面在略微變化的情況下複製了標準介面。對於原始專案中的大部分API，這些介面會自動為我們並行處理較大的資料集，實現上不是很複雜，對照Dask的doc文件即可一步步完成。

Delayed

下面說一下Dask的 Delay 功能，非常強大。

Dask.delayed是一種並行化現有程式碼的簡單而強大的方法。之所以被叫做delayed是因為，它沒有立即計算出結果，而是將要作為任務計算的結果記錄在一個圖形中，稍後將在並行硬體上執行。

有時問題用已有的dask.array或dask.dataframe可能都不適合，在這些情況下，我們可以使用更簡單的dask.delayed介面並行化自定義演算法。例如下面這個例子。

def inc(x):    return x + 1def double(x):    return x * 2def add(x, y):    return x + ydata = [1, 2, 3, 4, 5]output = []for x in data:    a = inc(x)    b = double(x)    c = add(a, b)    output.append(c)total = sum(output)45

上面程式碼在單個執行緒中按順序執行。但是，我們看到其中很多可以並行執行。Dask delayed函式可修飾inc、double這些函式，以便它們可延遲執行，而不是立即執行函式，它將函式及其引數放入計算任務圖中。

我們簡單修改程式碼，用delayed函式包裝一下。

import daskoutput = []for x in data:    a = dask.delayed(inc)(x)    b = dask.delayed(double)(x)    c = dask.delayed(add)(a, b)    output.append(c)total = dask.delayed(sum)(output)

程式碼執行後inc、double、add和sum都還沒有發生，而是生成一個計算的任務圖交給了total。然後我們用visualizatize看下任務圖。

total.visualize()

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上圖明顯看到了並行的可能性，所以毫不猶豫，使用compute進行平行計算，這時才完成了計算。

>>> total.compute()45

由於資料集較小無法比較時間，這裡只介紹下使用方法，具體可自己動手實踐下。

Sklearn機器學習

關於機器學習的並行化執行，由於內容較多，東哥會在另一篇文章展開。這裡簡單說下一下dask-learn。

dask-learn專案是與Sklearn開發人員協作完成的。現在可實現並行化有Scikit-learn的Pipeline、GridsearchCV和RandomSearchCV以及這些的變體，它們可以更好地處理巢狀的並行操作。

因此，如果你將sklearn替換為dklearn，那麼速度將會提升很多。

# from sklearn.grid_search import GridSearchCV  from dklearn.grid_search import GridSearchCV# from sklearn.pipeline import Pipeline  from dklearn.pipeline import Pipeline

下面是一個使用Pipeline的示例，其中應用了PCA和邏輯迴歸。

from sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification(n_samples=10000,                           n_features=500,                           n_classes=2,                           n_redundant=250,                           random_state=42)from sklearn import linear_model, decompositionfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom dklearn.pipeline import Pipelinelogistic = linear_model.LogisticRegression()pca = decomposition.PCA()pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca),                       ('logistic', logistic)])grid = dict(pca__n_components=[50, 100, 150, 250],            logistic__C=[1e-4, 1.0, 10, 1e4],            logistic__penalty=['l1', 'l2'])# from sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom dklearn.grid_search import GridSearchCVestimator = GridSearchCV(pipe, grid)estimator.fit(X, y)

結果是：sklearn會在40秒鐘左右執行此計算，而dask-learn替代品大約需要10秒鐘。

另外，如果新增以下程式碼可以連線到叢集，透過Client可以展示整個計算過程的dashboard，由Bokeh實現。

from dask.distributed import Clientc = Client('scheduler-address:8786')

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5、總結

以上就是Dask的簡單介紹，Dask的功能是非常強大的，且說明文件也非常全，既有示例又有解釋。感興趣的朋友可以自行去官網或者GitHub學習，東哥下次分享使用Dask進行機器學習的一些例項。