利用Dask扩展Python性能

作者: [美]霍尔顿·卡劳(Holden Karau) [加]米卡·金明斯(Mika Kimmins) 著 马宏华 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2024-08-01

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简介

《利用 Dask 扩展 Python 性能》详细阐述了与 Dask 扩展 Python 性能相关的基本知识,主要包括了解 Dask、Dask 基础操作、Dask 的工作原理、Dask DataFrame、Dask 的集合、高级任务调度、添加可变状态和 Dask Actor、评估 Dask 的 组件和库、迁移现有的分析工程、使用 GPU 和其他特殊资源的 Dask、使用 Dask 进行机器学习、生产化 Dask 等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学用书和 参考手册。

编辑推荐

Dask 是一个使用 Python 进行并行计算的框架,使得并行计算可以从一台机器上的多 个核心扩展到拥有数千台机器的数据中心。它具有低级任务 API 和更高级别的以数据为 中心的 API。低级任务 API 支持 Dask 与各种 Python 库的集成。拥有公共 API 使得工具 生态系统能够围绕 Dask 得以发展,以适应各种用例。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2024-08-01
  • 作者:[美]霍尔顿·卡劳(Holden Karau) [加]米卡·金明斯(Mika Kimmins) 著 马宏华 译
  • 更新: 2024-11-07
  • 书号:9787302666295
  • 中图:TP311.561
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    工学
    软件工程

作者信息

[美]霍尔顿·卡劳(Holden Karau) [加]米卡·金明斯(Mika Kimmins) 著 马宏华 译

Holden Karau 是 Apache Spark 提交者,Apache 软件基金会成员,也是活跃的开源 贡献者。作为一名软件工程师,她曾在 Apple、Google、IBM、Alpine、Databricks、Foursquare 和 Amazon 从事各种分布式计算、搜索和分类问题的研究。她毕业于加拿大滑铁卢大学 (University of Waterloo),获得过计算机科学数学学士学位。在软件之外,她还喜欢焊 接、骑车和跳舞等。 Mika Kimmins 是一名数据工程师、分布式系统研究员和机器学习顾问。她曾是 Apple 公司的 Siri 数据工程师,也曾是一名学术研究人员和非营利工程人员,她从事过自然语 言处理(NLP)、语言建模、强化学习和机器学习管道等多种工作。她拥有哈佛大学工 程科学硕士和 MBA 学位,以及加拿大多伦多大学(University of Toronto)计算机科学和 数学学士学位。Mika 爱好花样滑冰、空中舞蹈和缝纫。

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