如何使用dask.distributed并行化嵌套循环？

Question

我试图使用看起来像这样的dask分布并行化嵌套循环：

@dask.delayed
def delayed_a(e):
    a = do_something_with(e)
    return something

@dask.delayed
def delayed_b(element):
    computations = []
    for e in element:
        computations.add(delayed_a(e))

    b = dask.compute(*computations, scheduler='distributed',
                    num_workers=4)
    return b

list = [some thousands of elements here]
computations = []
for element in list:
    computations.append(delayed_b(element))
    results = dask.compute(*computations, scheduler='distributed',
                           num_workers=4)

如你所见，我正在使用distributed调度程序。首先，我创建一个computations列表，其中包含一个懒惰的delayed_b函数，该函数将list中的一个元素作为参数。然后，delayed_b创建了一组新的computations，它们调用delayed_a函数，所有内容都以分布式执行。这个伪代码正在运行，但我发现如果delayed_a不在那里会更快。那么我的问题是 - 做循环分布式并行的正确方法是什么？

在历史的最后，我想要做的是：

list = [some thousands of elements here]
for element in list:
    for e in element:
        do_something_with(e)

我真的很感激有关使用dask.distributed完成嵌套循环的最佳方法的任何建议。

Answer 1

简单：

something = dask.delayed(do_something_with_e
list = [some thousands of elements here]

# this could be written as a one-line comprehension
computations = []
for element in list:
    part = []
    computations.append(part)
    for e in element:
        part.append(something(e))

results = dask.compute(*computations, scheduler='distributed',
                       num_workers=4)

你永远不应该在延迟函数中调用延迟函数或compute()。

（请注意，只要您创建了客户端，默认情况下就会使用分布式调度程序）