Python 为什么'；dask是否并行化此工作流？

我有两个非常简单的函数：

import time

def sleepy(a=1):
    time.sleep(a)
    print(a)

def ending(*args):
    print(args)
    print('finished')

workflow = {'task_0': (sleepy, 1), 
            'task_1': (sleepy, 2), 
            'task_2': (sleepy, 3), 
            'ending': (ending, 'task_0', 'task_1', 'task_2')}

我还有一个使用以下功能的dask工作流：

import time

def sleepy(a=1):
    time.sleep(a)
    print(a)

def ending(*args):
    print(args)
    print('finished')

workflow = {'task_0': (sleepy, 1), 
            'task_1': (sleepy, 2), 
            'task_2': (sleepy, 3), 
            'ending': (ending, 'task_0', 'task_1', 'task_2')}

此工作流可以如下所示进行可视化：

sleepy

，

sleepy

，

sleepy

，应该是并行运行的，但它们不是

我等待1秒，它从

sleepy（）

打印1，然后我等待2秒，它打印2，然后我再等待3秒，它打印3：

1
2
3
(None, None, None)
finished

---

我做错了什么？

这就是我编写您的工作流程的方式，睡眠操作确实是并行进行的

import dask.delayed
import time

@dask.delayed
def sleepy(a=1):
    time.sleep(a)
    print(a)

@dask.delayed
def ending(*args):
    print(args)
    print('finished')

d = ending(*[sleepy(i) for i in [1, 2, 3]])
d.compute()

---

请注意，

@

装饰程序只是语法上的精确性，您也可以执行

dask.delayed（sleepy）

等操作。

将

dask.get（

更改为

dask.threaded.get（

修复了我的问题，但我也非常喜欢mdurant的答案。

您可以通过阅读上的第一个示例来实现。@user32185谢谢您，先生。