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在當今這個數(shù)據(jù)驅動的時代，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜計算任務已成為常態(tài)。Python 作為
一種流行的編程語言，提供了多種工具和庫來實現(xiàn)分布式計算，從而提高計算效率和處理能
力。本文將深入探討 Python 中的分布式計算原理，并提供實際代碼示例，以幫助讀者理解
并實現(xiàn)自己的分布式計算解決方案。
#### 1. 分布式計算簡介
分布式計算是一種將計算任務分散到多個物理或虛擬的計算節(jié)點上進行處理的技術。這種方
式可以顯著提高處理速度和擴展性，特別是在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜計算任務時。
#### 2. Python 中的分布式計算框架
Python 生態(tài)系統(tǒng)中有多個庫支持分布式計算，包括但不限于：
- **Dask**：一個并行計算庫，可以無縫擴展到多核處理器或多臺機器。
- **Ray**：一個開源庫，用于構建和運行分布式應用程序。
- **Apache Spark**：雖然不是純 Python 庫，但可以通過 PySpark 接口在 Python 中使用。
#### 3. Dask：Python 的并行計算庫
Dask 是一個靈活的并行計算庫，它擴展了 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn 等庫，允許用戶在
單機或分布式集群上進行高性能的計算。Dask 的核心是動態(tài)任務調度和數(shù)據(jù)分區(qū)。
