Python中的dask版本是多少

Dask是一个用于进行并行计算的Python库，可以处理大型数据集，使得数据处理任务能够更加高效地运行。Dask的版本可以通过以下代码来获取：

import dask

print(dask.__version__)

当前最新版本的Dask是2.30.0。下面我将为您提供一些Dask的使用示例，以便更好地理解它的功能和用法。

1. **创建并行化的数组**：

import dask.array as da

# 创建一个随机数组
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 计算数组的和
result = x.sum()

# 打印结果
print(result.compute())

在这个例子中，我们使用Dask的da.random.random函数创建了一个10000x10000的随机数组x，并且指定了数组的切块大小为(1000, 1000)。然后，我们通过调用x.sum()计算了数组的和，并通过compute()方法来执行计算。最后，我们打印出了结果。

2. **并行化的数据框**：

import dask.dataframe as dd

# 读取CSV文件
df = dd.read_csv('data.csv', blocksize=20e6)  # 每个分块的大小为20MB

# 计算年龄的平均值
result = df['age'].mean()

# 打印结果
print(result.compute())

在这个例子中，我们使用Dask的dd.read_csv函数从CSV文件中读取数据，并指定了每个分块的大小为20MB。然后，我们通过调用df['age'].mean()计算年龄的平均值，并通过compute()方法来执行计算。最后，我们打印出了结果。

3. **并行化的延迟计算**：

import dask.delayed

# 定义一个延迟计算的函数
@dask.delayed
def add(a, b):
    return a + b

# 创建一个延迟计算的任务
x = add(1, 2)
y = add(3, 4)
z = add(x, y)

# 执行延迟计算的任务
result = z.compute()

# 打印结果
print(result)

在这个例子中，我们使用Dask的dask.delayed装饰器来定义一个延迟计算的函数add，它将两个数相加。然后，我们创建了一个延迟计算的任务x、y和z，其中z依赖于x和y。最后，我们通过调用z.compute()来执行延迟计算的任务，并打印出了结果。

这些例子展示了Dask的一些基本用法，您可以根据自己的需求使用更多的功能和API来完成更加复杂的任务。Dask支持并行计算、分布式计算、延迟计算等功能，能够显著提高Python中处理大型数据集的效率。