Dask教程：解释教程中意外的结果

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在教程

01\u dask.delayed

中，有以下代码：

并行增量 把…准备好

从时间导入睡眠
def公司（x）：
睡眠（1）
返回x+1
def添加（x，y）：
睡眠（1）
返回x+y
数据=[1,2,3,4,5,6,7,8]

计算

results=[]
对于数据中的x：
y=延迟（包括）（x）
结果。追加（y）
总计=延迟（总和）（结果）
打印（“计算前：，总计）#让我们看看总计是什么类型的东西
结果=总计。计算（）
打印（“计算后：，结果）#计算后

此代码需要1秒。这是有道理的；这8个

inc

计算中的每一个都需要1秒，其余的都是瞬时的，并且可以完全并行运行

并行增量和双精度 把…准备好

def double（x）：
睡眠（1）
返回2*x
def为_偶数（x）：
返回的不是x%2
数据=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

计算

results=[]
对于数据中的x：
如果是偶数（x）：#偶数
y=延迟（双倍）（x）
其他：#奇怪
y=延迟（包括）（x）
结果。追加（y）
#总计=延迟（总和）（结果）
总数=总和（结果）

这需要2秒钟，这对我来说很奇怪。情况同上；共有10个操作，每个操作需要1秒，并且可以完全并行运行

我唯一能想象的是，我的机器只能并行处理8个任务，但这很难确定，因为我有一个线程，似乎有些线程有8个，有些线程有16个。（我有一个朋友，苹果公司出了名地喜欢对我们这些老百姓隐瞒这些详细信息。）

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有人能证实这是怎么回事吗？我几乎可以肯定，因为将

data

对象的第一部分从

data=[1,2,3,4,5,6,7,8]

切换到

data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

也会将时间切换到2秒。

我相信您的分析是正确的，您有8个线程并行运行，每个线程运行1秒，在继续处理剩余的数据之前，这些数据不会填满所有线程，但仍然需要1秒才能完成

您可能希望尝试使用分布式调度器，它提供了仪表板，可以获得更多关于正在发生的事情的反馈（请参阅本教程后面的内容）