Dask Python（對開發者的運作方式）

介紹

Python 是一種強大的資料分析和機器學習語言，但處理大型資料集對資料分析來說可能具有挑戰性。 這就是Dask發揮作用的地方。 Dask 是一個開源庫，提供高級並行化功能，用於分析，能夠對超過單台機器內存容量的大型數據集進行高效計算。在本文中，我們將探討 Dask 庫的基本用法以及另一個非常有趣的 PDF 生成庫，稱為 IronPDF，來自 Iron Software，用於生成 PDF 文檔。

為什麼使用Dask？

Dask旨在將您的 Python 代碼從單個筆記本電腦擴展到大型集群。 它與流行的 Python 庫（如 NumPy、pandas 和 scikit-learn）無縫整合，以在不進行重大代碼更改的情況下實現並行執行。

Dask 的主要功能

1. 平行計算：Dask 允許您同時執行多個任務，顯著加快計算速度。

2. 擴展性：它可以通過將較大的數據集分解為較小的塊並並行處理來處理超出記憶體的數據集。

3. 相容性：與現有的 Python 庫兼容性良好，易於整合到您當前的工作流程中。

4. 靈活性：提供高級集合，如 Dask DataFrame、任務圖、Dask Array、Dask Cluster 和 Dask Bag，分別模仿 pandas、NumPy 和列表。

入門Dask

安裝

您可以使用 pip 安裝 Dask：

pip install dask[complete]

pip install dask[complete]

基本用法

以下是一個簡單的範例，用於演示 Dask 如何將計算並行化：

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)

py

在此示例中，Dask 創建了一個大型數組並將其劃分為較小的塊。 compute() 方法觸發並行計算並返回結果。 任務圖在內部用於實現 Python Dask 中的並行計算。

輸出

Dask資料框架

Dask DataFrames 類似於 pandas DataFrames，但設計用來處理大於記憶體的數據集。 以下是一個範例：

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))

py

此程式碼展示了 Dask 處理時間序列數據、生成合成數據集以及通過其平行處理能力高效計算每小時平均值等聚合運算的能力。 使用多個 Python 處理程序、分佈式排程器和多個核心計算資源，在 Python Dask DataFrames 中實現平行計算。

輸出

最佳實踐

1. 從小開始：先從小型數據集入手，以了解 Dask 的運作方式，然後再進行擴展。

2. 使用儀表板：Dask 提供了一個儀表板來監控您的計算進度和性能。

3. 優化區塊大小：選擇合適的區塊大小以平衡記憶體使用和計算速度。

介紹 IronPDF

IronPDF 是一個強大的 Python 庫，旨在使用 HTML、CSS、圖像和 JavaScript 創建、編輯和簽署 PDF 文檔。 它強調性能效率並盡量減少記憶體使用量。 主要功能包括：

• HTML 至 PDF 轉換：輕鬆地將 HTML 檔案、字串和 URL 轉換成 PDF 文件，利用 Chrome PDF 渲染能力。
• 跨平台支援：在 Windows、Mac、Linux 及各種雲端平台上的 Python 3+ 上無縫運行。 它也兼容於 .NET、Java、Python 和 Node.js 環境。
• 編輯和簽署：自訂 PDF 屬性，應用如密碼和許可權等安全措施，並無縫添加數位簽章。
• 頁面模板和設置：根據需要定制 PDF 佈局，包括頁眉、頁腳、頁碼、可調邊距、自定義紙張大小和響應式設計。
• 標準合規性：嚴格遵守 PDF 標準，例如 PDF/A 和 PDF/UA，並確保 UTF-8 字符編碼的相容性。 還支援高效管理圖像、CSS樣式表和字體等資產。

安裝

pip install ironpdf 
pip install dask

pip install ironpdf 
pip install dask

使用IronPDF和Dask生成PDF文件。

先決條件

1. 確保已安裝 Visual Studio Code

2. 已安裝 Python 3 版本

   首先，讓我們創建一個 Python 文件來添加我們的腳本。

   打開 Visual Studio Code 並創建一個名為 daskDemo.py 的文件。

   安裝必要的庫：

pip install dask
pip install ironpdf

pip install dask
pip install ironpdf

然後添加以下 Python 代碼來展示 IronPDF 和 Dask python 套件的使用

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")

py

程式碼說明

此代碼片段整合了Dask進行數據處理和IronPDF進行PDF生成。 它展示了：

1. Dask 整合：使用 `dask.datasets.timeseries()` 生成合成时间序列 DataFrame (`df`)。 列印前 10 行（`df.head(10)`），並根據「x」和「y」欄位計算每小時的平均數據框架（`dfmean`）。

2. IronPDF 使用：使用 License.LicenseKey 設定 IronPDF 許可證密鑰。 建立一個包含從生成和計算的 DataFrame 中的標頭和數據的 HTML 字串（`content`）。

   使用`ChromePdfRenderer()`將此 HTML 內容轉換為 PDF (`pdf`)。

   將 PDF 儲存為 "DemoIronPDF-Dask.pdf"。

   此程式碼結合了Dask的大規模資料操控功能和IronPDF的HTML內容轉換為PDF文件的功能。

輸出

PDF

IronPDF 授權

IronPDF 授權金鑰允許用戶在購買前檢驗其廣泛的功能。

將授權碼放在腳本的開頭，在使用IronPDF package之前：

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

py

結論

Dask 是一個多功能工具，可以顯著提升您在 Python 中的數據處理能力。 透過啟用平行和分散式計算，它讓您能夠高效地處理大型數據集，並無縫整合到您現有的Python生態系統中。 IronPDF 是一個強大的 Python 函式庫，用於使用 HTML、CSS、圖像和 JavaScript 創建和操作 PDF 文件。 它提供了 HTML 到 PDF 的轉換、PDF 編輯、數位簽署和跨平台支持等功能，使其適合在 Python 應用中執行各種文件生成和管理任務。

透過這兩個程式庫，數據科學家可以執行高級數據分析和數據科學運算。 然後使用IronPDF將輸出結果存儲為標準PDF格式。