資料內(nèi)容：
在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)已成為常態(tài)。Python 作為
一種流行的編程語(yǔ)言，提供了多種工具和庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算，從而提高計(jì)算效率和處理能
力。本文將深入探討 Python 中的分布式計(jì)算原理，并提供實(shí)際代碼示例，以幫助讀者理解
并實(shí)現(xiàn)自己的分布式計(jì)算解決方案。
#### 1. 分布式計(jì)算簡(jiǎn)介
分布式計(jì)算是一種將計(jì)算任務(wù)分散到多個(gè)物理或虛擬的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理的技術(shù)。這種方
式可以顯著提高處理速度和擴(kuò)展性，特別是在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)。
#### 2. Python 中的分布式計(jì)算框架
Python 生態(tài)系統(tǒng)中有多個(gè)庫(kù)支持分布式計(jì)算，包括但不限于：
- **Dask**：一個(gè)并行計(jì)算庫(kù)，可以無(wú)縫擴(kuò)展到多核處理器或多臺(tái)機(jī)器。
- **Ray**：一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，用于構(gòu)建和運(yùn)行分布式應(yīng)用程序。
- **Apache Spark**：雖然不是純 Python 庫(kù)，但可以通過(guò) PySpark 接口在 Python 中使用。
#### 3. Dask：Python 的并行計(jì)算庫(kù)
Dask 是一個(gè)靈活的并行計(jì)算庫(kù)，它擴(kuò)展了 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn 等庫(kù)，允許用戶在
單機(jī)或分布式集群上進(jìn)行高性能的計(jì)算。Dask 的核心是動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度和數(shù)據(jù)分區(qū)。
