从pandas移动到dask，以利用所有本地cpu内核
最近，我偶然发现了http://dask.pydata.org/en/latest/，因为我有一些pandas代码，它只运行在一个核心上，我想知道如何利用我的其他CPU核心。dask是否可以很好地使用所有（本地）CPU内核？如果是，它与熊猫的相容性如何？
我可以用多个CPU来处理熊猫吗？到目前为止，我读到关于发布GIL的消息，但这一切似乎相当复杂。
共有1个答案
dask是否可以很好地使用所有（本地）CPU内核？
是的。
与熊猫的契合度如何？
挺合得来的。不是百分之百。如果需要的话，你可以把熊猫和麻木的甚至是纯蟒蛇的东西和Dask混在一起。
我可以用多个CPU来处理熊猫吗？
你可以。最简单的方法是使用multiprocessing并将数据分开--如果可以有效地将每个作业独立地从磁盘读取和写入磁盘。一个非常困难的方法是使用MPI4PY，如果您有一个具有专业管理员的多计算机环境，这是最有用的。
-
问题内容： 假设我的应用程序运行2个线程（例如渲染线程和游戏更新线程）。如果它运行在具有多核CPU的移动设备上（当今通常是这样），我是否可以期望在可能的情况下自动将线程分配给不同的内核？ 我知道底层的OS内核（Android linux内核）决定调度。我的问题是我是否需要做 任何其他事情 才能启用多核功能，还是自动而透明的？ 问题答案： 您需要做的是允许两个线程尽可能独立地运行。如果您有两个始终在
-
我正试着在一个熊猫数据目录中加载一个SQLAlchemy。 当我尝试： 我得到一个属性错误： 和 上一个问题SQLAlchemy ORM到pandas DataFrame的转换解决了我的问题，但是解决方案：使用不是我的解决方案。我使用db.session.add（）和db.session.commit（）打开/关闭会话，但是当我使用时，就会得到一个属性错误：
-
谁能解释一下这两种方法的真正区别 vm。GetTotalizationofCPU（CloudSim.clock（））； 和 cloudlet.get利用OfCpu（CloudSim.clock（））； 提前感谢
-
我正在处理大的CSV文件，我需要做一个笛卡尔积（合并操作）。我试着面对Pandas的问题（您可以在这里检查Panda的代码和数据格式示例以查找相同的问题），但由于内存错误而没有成功。现在，我尝试使用Dask，它应该可以管理巨大的数据集，即使它的大小大于可用的RAM。 首先，我阅读了CSV： 然后，我进行了磁盘存储操作，以防止内存错误： 我做了一个回购，尝试与我正在使用的完全相同的CSV文件。我尝试
-
如下文所述，我们看到部署在RHEL上的spring cloud gateway应用程序的cpu利用率很高。详细信息可在以下链接中获得 根据@SpencerGibb给出的建议，已经尝试使用最新版本的gateway和boot，但在PST期间仍然看到高cpu利用率。似乎大部分的利用是由反应堆“ePoll”线程完成的。 是否有任何反应堆/网管优化可以尝试来提高性能？似乎除了“ePoll”之外，还有使用NI
-
问题内容： 在Linux中是否有命令或任何其他方式来获取当前或平均 CPU使用率 （对于多处理器环境）？ 我在小型系统中使用嵌入式Linux。基本上，我需要确定CPU利用率，以便在CPU利用率很高的情况下，可以将新进程转移到系统中的另一个控制器，而不是在可能忙于执行更重要进程的主处理器上执行。 这个问题不仅仅在于对进程进行优先级排序，另一个控制器可以充分处理新进程，只是当主处理器不忙时，我希望它来