Dask Python (開発者のための仕組み)

イントロダクション

Pythonはデータ分析や機械学習のための強力な言語ですが、大規模なデータセットを扱うことはデータ分析にとって困難です。 ここは**ダスク**** が入ってくる。 Daskは分析のための高度な並列化を提供するオープンソースライブラリで、1台のマシンのメモリ容量を超えるような大規模なデータセットに対して効率的な計算を可能にします。この記事では、Daskライブラリの基本的な使い方と、もう1つの非常に興味深いPDF生成ライブラリであるIronPDFからIron SoftwarePDF ドキュメントを生成するために。

なぜDaskを使うのですか？

**ダスクは、ラップトップ1台から大規模クラスタまで、Pythonコードをスケールするように設計されています。 NumPy、pandas、scikit-learnのような一般的なPythonライブラリとシームレスに統合され、コードを大幅に変更することなく並列実行を可能にする。

Daskの主な特徴

1. 並列計算：Daskは複数のタスクを同時に実行し、計算を大幅に高速化します。

2. スケーラビリティ：データセットを小さな塊に分割して並列処理することで、メモリより大きなデータセットを扱うことができる。

3. 互換性：既存の Python ライブラリとの相性が良く、現在のワークフローへの統合が容易です。

4. 柔軟性：Dask DataFrame、タスクグラフ、Dask Array、Dask Cluster、Dask Bagのような高レベルのコレクションを提供し、それぞれpandas、NumPy、リストを模倣しています。

Daskを始める

インストール

Daskはpipを使ってインストールできます：

pip install dask[complete]

基本的な使用法

Daskがどのように計算を並列化できるかを示す簡単な例を挙げよう：

import dask.array as da
# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Gneerated Input')
print(x.compute())
# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Gneerated Mean')
print(result)

import dask.array as da
# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Gneerated Input')
print(x.compute())
# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Gneerated Mean')
print(result)

この例では、Daskは大きな配列を作成し、それを小さなチャンクに分割している。 コンピュート()メソッドは並列計算をトリガーし、結果を返す。 タスクグラフは、Python Daskで並列計算を実現するために内部的に使用される。

出力

Daskデータフレーム

Dask DataFramesはpandas DataFramesに似ていますが、メモリより大きなデータセットを扱うように設計されています。 例を挙げよう：

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

このコードでは、Daskの並列処理機能を活用して、時系列データの処理、合成データセットの生成、時間ごとの平均値のような集計を効率的に計算する能力を紹介しています。 Python Dask DataFramesの並列計算を実現するために、複数のPythonプロセス、分散スケジューラ、マルチコアの計算リソースが使用されています。

出力

ベストプラクティス

1. 小さく始める：小規模なデータセットから始め、規模を拡大する前に Dask がどのように機能するかを理解します。

2. ダッシュボードを使う：Dask は計算の進捗やパフォーマンスを監視するためのダッシュボードを提供します。

3. チャンクサイズの最適化：メモリ使用量と計算速度のバランスを取るために適切なチャンクサイズを選択します。

IronPDFの紹介

IronPDFは、HTML、CSS、画像、JavaScriptを使用してPDF文書を作成、編集、署名するために設計された堅牢なPythonライブラリです。 メモリ使用量を最小限に抑え、パフォーマンス効率を重視している。 主要な機能には次のものが含まれます：

• HTML から PDF への変換：Chrome の PDF レンダリング機能を利用して、HTML ファイル、文字列、URLを PDF ドキュメントに簡単に変換できます。
• クロスプラットフォームのサポート：Windows、Mac、Linux、そして様々なクラウドプラットフォーム上のPython 3+でシームレスに動作します。 .NET、Java、Python、Node.js環境にも対応している。
• 編集と署名：PDFのプロパティをカスタマイズし、パスワードやアクセス許可などのセキュリティ対策を適用して、電子署名をシームレスに追加できます。
• ページテンプレートと設定：ヘッダー、フッター、ページ番号、調整可能な余白、カスタム用紙サイズ、レスポンシブデザインでPDFレイアウトを調整できます。
• 標準準拠：PDF/AやPDF/UAなどのPDF標準に厳格に準拠し、UTF-8文字エンコーディングの互換性を保証します。 画像、CSSスタイルシート、フォントなどの資産の効率的な管理もサポートされています。

インストール

pip install ironpdf 
pip install dask

IronPDFとDaskを使ってPDFドキュメントを生成します。

前提条件

1. Visual Studio Codeがインストールされていることを確認する

2. Pythonバージョン3がインストールされている。

   まず始めに、スクリプトを追加する Python ファイルを作成します。

   Visual Studio Code を開き、daskDemo.py というファイルを作成します。

   必要なライブラリをインストールする：

pip install dask
pip install ironpdf

そしてIronPDFとDask Pythonパッケージの使い方を示すために以下のPythonコードを追加します。

import dask
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print(dfmean)
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):    
    row = df.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])},  {str(row[2])},  {str(row[3])}</p>"
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):    
    row = dfmean.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

import dask
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print(dfmean)
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):    
    row = df.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])},  {str(row[2])},  {str(row[3])}</p>"
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):    
    row = dfmean.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

コードの説明

このコードスニペットは、データ処理のためのDaskとPDF生成のためのIronPDFを統合しています。 それを示している：

1. Dask Integration：dask.datasets.timeseriesを使用します。()\合成タイムスリリーDataFrameを生成するための。(\ddf). 最初の10行を表示(\df.head(10)`)で、毎時の平均を計算する。(\ddfmean)列 "x "と "y "に基づく。

2. IronPDFの使用方法：IronPDFのライセンスキーを設定します。 HTML 文字列を作成する(\コンテンツ)生成・計算されたDataFramesのヘッダとデータを含む。

   このHTMLコンテンツをPDFにレンダリングする(\pdf)を使用しています。()`.

   PDFを "DemoIronPDF-Dask.pdf "として保存します。

   このコードはDaskの大規模データ操作の機能とIronPDFのHTMLコンテンツをPDFドキュメントに変換する機能を組み合わせたものです。

出力

PDF

IronPDFライセンス

IronPDF購入前に豊富な機能をチェックできるライセンスキー付き。

を使用する前に、ライセンス・キーをスクリプトの先頭に置きます。IronPDFパッケージ:

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

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

結論

ダスクは、Pythonでのデータ処理能力を大幅に向上させることができる万能ツールです。 並列分散コンピューティングを可能にすることで、大規模なデータセットを効率的に扱うことができ、既存のPythonエコシステムとシームレスに統合することができます。 IronPDFは、HTML、CSS、画像、JavaScriptを使ってPDF文書を作成・操作するための強力なPythonライブラリです。 HTMLからPDFへの変換、PDF編集、電子署名、クロスプラットフォームのサポートなどの機能を提供し、Pythonアプリケーションにおける様々な文書生成や管理タスクに適しています。

データサイエンティストは、この2つのライブラリを併用することで、高度なデータ分析やデータサイエンス業務を行うことができる。 そしてIronPDFを使って出力結果を標準的なPDFフォーマットで保存します。