dask.compute（）中的重试不清楚

根据文档，

如果计算结果失败，允许的自动重试次数。

“result”是指每个单独的任务还是整个compute（）调用

如果它涉及整个调用，如何在dask.delayed中为每个任务执行重试

另外，根据下面的代码，我不确定重试是否有效

导入dask
随机输入
@达斯克
def添加（x，y）：
返回x+y
@达斯克
def除法（总和i）：
n=random.randint（0,1）
结果=总和i/n
返回结果
任务=[]
对于范围（3）中的i：
求和i=加（i，i+1）
除以n=除以（和）
tasks.append（divide\n）
dask.compute（*任务，重试次数=1000）

---

预期的输出是（1，3，5），实际的输出是零分错误。

如果有人感兴趣，我们使用@retry装饰器来完成任务，如下所示：

@dask.delayed
@重试（异常，重试次数=3次，延迟=5次）
def my_func（）：
通过

重试装饰程序：

从functools导入包装
def重试（异常，重试次数=4，延迟=3，退避=2，记录器=None）：
"""
使用指数回退重试调用修饰函数。
Args：
异常：要检查的异常。可能是
要检查的例外情况。
尝试次数：放弃前尝试（不重试）的次数。
延迟：重试之间的初始延迟（秒）。
退避：退避乘数（例如，值2将使延迟加倍
每次重试）。
记录器：要使用的记录器。
"""
如果没有，请执行以下操作：
logger=logging.getLogger（_名称__）
def装饰重试（f）：
@包装（f）
def f_重试（*args，**kwargs）：
mtries，mdelay=尝试，延迟
当mtries>1时：
尝试：
返回f（*args，**kwargs）
例外情况除外，例如：
msg=f“{e}，\n在{mdelay}秒内重试…”
记录器警告（msg）
睡眠（mdelay）
mtries-=1
mdelay*=退避
返回f（*args，**kwargs）
返回f#u retry#true decorator
返回deco_重试

澄清一下，这比Dasks内部重试机制更先进，在异常到达工作进程之前捕获异常？