Dask Python (Comment ça marche pour les développeurs)

Pourquoi Utiliser Dask ?

Dask est conçu pour faire évoluer votre code Python d'un seul ordinateur portable à un grand cluster. Il s'intègre parfaitement avec des bibliothèques Python populaires comme NumPy, pandas et scikit-learn, pour permettre une exécution parallèle sans changements de code significatifs.

Caractéristiques Clés de Dask

1. Calcul Parallèle : Dask vous permet d'exécuter plusieurs tâches simultanément, accélérant considérablement les calculs.
2. Évolutivité : Il peut gérer des ensembles de données plus grands que la mémoire en les divisant en plus petits morceaux et en les traitant en parallèle.
3. Compatibilité : Fonctionne bien avec les bibliothèques Python existantes, ce qui le rend facile à intégrer dans votre flux de travail actuel.
4. Flexibilité : Fournit des collections de haut niveau comme Dask DataFrame, des graphes de tâches, Dask Array, Dask Cluster, et Dask Bag, qui imitent respectivement pandas, NumPy, et les listes.

Commencer avec Dask

pip install dask[complete]

pip install dask[complete]

import dask.array as da

# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Generated Input')
print(x.compute())

# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Generated Mean')
print(result)

import dask.array as da

# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Generated Input')
print(x.compute())

# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Generated Mean')
print(result)

Dask DataFrames

Les DataFrames Dask sont similaires aux DataFrames pandas mais sont conçus pour gérer des ensembles de données plus grands que la mémoire. Voici un exemple :

import dask

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute mean hourly resampled DataFrame
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

import dask

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute mean hourly resampled DataFrame
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

Le code montre la capacité de Dask à gérer des données temporelles, à générer des ensembles de données synthétiques et à calculer des agrégations comme des moyennes horaires de manière efficace en utilisant ses capacités de traitement parallèle avec plusieurs processus Python, un planificateur distribué et des ressources de calcul à plusieurs cœurs.

Présentation d'IronPDF

IronPDF est une bibliothèque Python robuste conçue pour créer, éditer et signer des documents PDF en utilisant HTML, CSS, images et JavaScript. Il met l'accent sur l'efficacité des performances avec une utilisation minimale de la mémoire. Les fonctionnalités clés incluent :

• Conversion HTML en PDF : Convertissez facilement des fichiers HTML, des chaînes de caractères et des URL en documents PDF, en utilisant les capacités de rendu PDF de Chrome.
• Support Multiplateforme : Fonctionne parfaitement sur Python 3+ sur Windows, Mac, Linux et diverses plateformes cloud. Il est également compatible avec les environnements .NET, Java, Python et Node.js.
• Édition et Signature : Personnalisez les propriétés PDF, appliquez des mesures de sécurité comme des mots de passe et des autorisations, et ajoutez facilement des signatures numériques.
• Modèles de Page et Paramètres : Adaptez les mises en page PDF avec des en-têtes, des pieds de page, des numéros de page, des marges ajustables, des tailles de papier personnalisées et des conceptions réactives.
• Conformité aux Normes : Respect strict des normes PDF telles que PDF/A et PDF/UA, garantissant la compatibilité avec l'encodage de caractères UTF-8. Une gestion efficace des actifs comme les images, les feuilles de style CSS et les polices est également prise en charge.

Installation

pip install ironpdf
pip install dask

pip install ironpdf
pip install dask

Générer des Documents PDF en Utilisant IronPDF et Dask.

pip install dask
pip install ironpdf

pip install dask
pip install ironpdf

import dask
from ironpdf import *

# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute the mean hourly DataFrame
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(dfmean)

# Initialize the PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content for the PDF
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"

# Add generated DataFrame to the content
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):
    row = rows.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}, {str(row[2])}, {str(row[3])}</p>"

# Add computed mean DataFrame to the content
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):
    row = dfmean.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"

# Render the HTML content as PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

import dask
from ironpdf import *

# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute the mean hourly DataFrame
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(dfmean)

# Initialize the PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content for the PDF
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"

# Add generated DataFrame to the content
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):
    row = rows.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}, {str(row[2])}, {str(row[3])}</p>"

# Add computed mean DataFrame to the content
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):
    row = dfmean.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"

# Render the HTML content as PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

Licence IronPDF

IronPDF permet aux utilisateurs de découvrir ses nombreuses fonctionnalités avant l'achat.

Placez la clé de licence au début du script avant d'utiliser le package IronPDF :

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

Conclusion

Dask est un outil polyvalent qui peut considérablement améliorer vos capacités de traitement des données en Python. En permettant le calcul parallèle et distribué, il vous permet de travailler efficacement avec de grands ensembles de données et s'intègre parfaitement à votre écosystème Python existant. IronPDF est une puissante bibliothèque Python pour créer et manipuler des documents PDF en utilisant HTML, CSS, images et JavaScript. Il offre des fonctionnalités telles que la conversion de HTML en PDF, l'édition de PDF, la signature numérique et le support multiplateforme, ce qui le rend adapté à diverses tâches de génération et de gestion de documents dans les applications Python.

Ensemble, les deux bibliothèques permettent aux data scientists d'effectuer des analyses de données avancées et des opérations scientifiques, puis de stocker les résultats de sortie au format PDF standard en utilisant IronPDF.