Dask Examples: Difference between revisions

Latest revision as of 07:42, 23 April 2025

أمثلة Dask: دليل للمبتدئين في الحوسبة المتوازية

موجز: Dask

مقدمة

Dask هي مكتبة حوسبة متوازية مرنة في بايثون. تتيح لك Dask تسريع تحليل البيانات و التعلم الآلي عن طريق توزيع المهام على نوى متعددة أو حتى على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذه المقالة هي دليل للمبتدئين لاستكشاف بعض الأمثلة الأساسية لكيفية استخدام Dask. سنغطي هنا كيفية استخدام Dask مع NumPy، و Pandas، و عمليات الحوسبة المخصصة.

لماذا نستخدم Dask؟

تقليديًا، غالبًا ما يتم تنفيذ عمليات تحليل البيانات في بايثون باستخدام حلقات التكرار. يمكن أن تكون هذه العمليات بطيئة جدًا لمجموعات البيانات الكبيرة. Dask يوفر حلاً عن طريق:

التوازي: تقسيم المهام إلى أجزاء أصغر وتنفيذها بالتوازي.
التقييم الكسول: تأجيل الحسابات حتى تكون النتائج مطلوبة بالفعل، مما يوفر الذاكرة.
القياس: القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات أكبر من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) المتاحة.

Dask مع NumPy

Dask يمكنه تسريع عمليات NumPy عن طريق تقسيم المصفوفات الكبيرة إلى أجزاء أصغر.

مثال 1: جمع مصفوفات كبيرة

```python import dask.array as da import numpy as np

إنشاء مصفوفة NumPy كبيرة

x = np.random.random((10000, 10000))

تحويلها إلى مصفوفة Dask

dask_x = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))

إجراء عملية جمع

result = dask_x.sum()

حساب النتيجة

print(result.compute()) ```

في هذا المثال، نقوم بتحويل مصفوفة NumPy إلى مصفوفة Dask باستخدام `da.from_array`. تحدد وسيطة `chunks` حجم الأجزاء التي سيتم تقسيم المصفوفة إليها. ثم نقوم بإجراء عملية الجمع باستخدام `dask_x.sum()`. لاحظ أن `result` هو كائن Dask مؤجل؛ لا يتم إجراء الحساب الفعلي حتى نستخدم `result.compute()`. هذا يتيح لـ Dask تحسين التنفيذ. يمكنك استكشاف تحسين الأداء لتسريع العمليات.

مثال 2: العمليات الحسابية

يمكن تطبيق عمليات NumPy القياسية على مصفوفات Dask، مثل الضرب والطرح. على سبيل المثال، `dask_x * 2` سيضرب كل عنصر في المصفوفة في 2.

Dask مع Pandas

Dask يوفر أيضًا دعمًا قويًا لـ Pandas. يمكن لـ Dask DataFrame التعامل مع مجموعات بيانات أكبر بكثير من Pandas DataFrame التقليدية.

مثال 3: قراءة ملف CSV كبير

```python import dask.dataframe as dd import pandas as pd

قراءة ملف CSV باستخدام Dask

ddf = dd.read_csv('large_file.csv')

إجراء بعض العمليات

mean_value = ddf['column_name'].mean()

حساب النتيجة

print(mean_value.compute()) ```

هنا، نستخدم `dd.read_csv` لقراءة ملف CSV كبير. يعمل Dask على تقسيم الملف إلى أجزاء أصغر وتحميلها في الذاكرة حسب الحاجة. ثم نقوم بحساب متوسط قيمة عمود معين باستخدام `ddf['column_name'].mean()`. مرة أخرى، يتم تأجيل الحساب حتى نستخدم `mean_value.compute()`. هذا مفيد بشكل خاص عند التعامل مع بيانات ضخمة. يمكنك أيضًا استخدام تحليل البيانات الاستكشافية مع Dask.

مثال 4: تصفية البيانات

```python

تصفية البيانات

filtered_ddf = ddf[ddf['column_name'] > 10]

حساب عدد الصفوف في DataFrame المصفى

print(filtered_ddf.count().compute()) ```

يسمح لك هذا المثال بتصفية البيانات بناءً على شرط معين. تعتبر عمليات التصفية هذه فعالة للغاية مع Dask لأنها يمكن أن يتم تنفيذها بالتوازي. يمكنك أيضًا استخدام التحليل الإحصائي مع Dask DataFrame.

Dask مع العمليات الحسابية المخصصة

يمكنك أيضًا استخدام Dask لتسريع العمليات الحسابية المخصصة.

مثال 5: استخدام `dask.delayed`

```python import dask from dask import delayed

@delayed def inc(x):

   return x + 1

@delayed def add(x, y):

   return x + y

إنشاء مهام Dask

a = inc(1) b = inc(2) c = add(a, b)

حساب النتيجة

print(c.compute()) ```

في هذا المثال، نستخدم `dask.delayed` لتأخير تنفيذ الدوال `inc` و `add`. يقوم Dask بإنشاء رسم بياني للمهام ثم يقوم بتنفيذها بالتوازي. هذا مفيد بشكل خاص للعمليات الحسابية المعقدة. يمكنك أيضًا استخدام البرمجة الوظيفية مع Dask.

الموارد الإضافية

Dask Documentation: الوثائق الرسمية لـ Dask.
Dask Tutorials: دروس تعليمية حول كيفية استخدام Dask.
Dask Examples: أمثلة إضافية لاستخدام Dask.
التحليل الفني
تحليل حجم التداول
استراتيجيات التداول
إدارة المخاطر
التحليل الأساسي
مؤشرات التداول
تداول الخوارزمي
التعلم الآلي في التداول
التداول عالي التردد
التداول اليومي
تداول السوينغ
تداول المركز
نظرية الاحتمالات
الإحصاء الوصفي
التحليل الانحداري
سلاسل ماركوف
الشبكات العصبية
تحسين المحفظة

الخلاصة

Dask هي أداة قوية لتسريع تحليل البيانات والتعلم الآلي في بايثون. من خلال استخدام Dask، يمكنك التعامل مع مجموعات بيانات أكبر وتنفيذ العمليات بشكل أسرع. توفر الأمثلة المذكورة أعلاه نقطة انطلاق جيدة لاستكشاف إمكانات Dask.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-== أمثلة Dask: دليل شامل للمبتدئين ==
+== أمثلة Dask: دليل للمبتدئين في الحوسبة المتوازية ==
-'''Dask''' هو مكتبة بايثون متوازية مرنة. يوفر Dask القدرة على التوسع في العمليات الحسابية القياسية في بايثون لتشمل مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة، والعمليات الحسابية المتوازية على معالجات متعددة أو حتى على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذا المقال يقدم أمثلة عملية لكيفية استخدام Dask، مع التركيز على التطبيقات التي يمكن أن تكون مفيدة للمحللين الماليين ومتداولي [[الخيارات الثنائية]].
+'''موجز:''' Dask
-== ما هو Dask؟ ==
+== مقدمة ==
-قبل الغوص في الأمثلة، من المهم فهم المفهوم الأساسي لـ Dask. Dask لا يقوم بتنفيذ الحسابات على الفور. بدلاً من ذلك، يقوم ببناء '''رسم بياني للمهام''' (task graph) يمثل سلسلة العمليات الحسابية. يتم تنفيذ هذا الرسم البياني لاحقًا عند الحاجة، مما يسمح بـ:
+Dask هي مكتبة حوسبة متوازية مرنة في [[بايثون]]. تتيح لك Dask تسريع [[تحليل البيانات]] و [[التعلم الآلي]] عن طريق توزيع المهام على نوى متعددة أو حتى على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذه المقالة هي دليل للمبتدئين لاستكشاف بعض الأمثلة الأساسية لكيفية استخدام Dask. سنغطي هنا كيفية استخدام Dask مع [[NumPy]]، و [[Pandas]]، و [[عمليات الحوسبة المخصصة]].
-*   '''التنفيذ المتأخر (Lazy Evaluation):''' الحسابات لا تتم إلا عند طلب النتائج.
+== لماذا نستخدم Dask؟ ==
-*   '''التوازي (Parallelism):''' يمكن تقسيم المهام إلى أجزاء أصغر وتنفيذها بالتوازي.
-*   '''التعامل مع البيانات الكبيرة (Big Data):''' يمكن لـ Dask العمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.
-== أمثلة عملية ==
+تقليديًا، غالبًا ما يتم تنفيذ عمليات تحليل البيانات في [[بايثون]] باستخدام حلقات التكرار. يمكن أن تكون هذه العمليات بطيئة جدًا لمجموعات البيانات الكبيرة. Dask يوفر حلاً عن طريق:
-سنستعرض الآن بعض الأمثلة التي توضح كيفية استخدام Dask في سياقات مختلفة.
+*   '''التوازي:''' تقسيم المهام إلى أجزاء أصغر وتنفيذها بالتوازي.
+*   '''التقييم الكسول:''' تأجيل الحسابات حتى تكون النتائج مطلوبة بالفعل، مما يوفر الذاكرة.
+*   '''القياس:''' القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات أكبر من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) المتاحة.
-=== 1. Dask Array ===
+== Dask مع NumPy ==
-'''Dask Array''' هو بديل لـ NumPy array، مصمم للعمل مع البيانات الكبيرة.
+Dask يمكنه تسريع عمليات NumPy عن طريق تقسيم المصفوفات الكبيرة إلى أجزاء أصغر.
+=== مثال 1: جمع مصفوفات كبيرة ===
 ```python
@@ Line 23: / Line 25: @@
 import numpy as np
-# إنشاء مصفوفة كبيرة باستخدام NumPy
+# إنشاء مصفوفة NumPy كبيرة
 x = np.random.random((10000, 10000))
-# تحويلها إلى Dask Array
+# تحويلها إلى مصفوفة Dask
 dask_x = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))
-# حساب المتوسط
+# إجراء عملية جمع
-mean = dask_x.mean().compute()
+result = dask_x.sum()
-print(f"متوسط المصفوفة: {mean}")
+# حساب النتيجة
+print(result.compute())
 ```
-في هذا المثال، نقوم بتحويل مصفوفة NumPy إلى Dask Array، ثم نحسب المتوسط باستخدام `compute()`.  لاحظ أن `compute()` هو الأمر الذي يؤدي إلى تنفيذ العمليات الحسابية.  تعتبر هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في [[تحليل البيانات المالية]] حيث غالبًا ما تتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، مثل بيانات الأسعار التاريخية.
+في هذا المثال، نقوم بتحويل مصفوفة NumPy إلى مصفوفة Dask باستخدام `da.from_array`. تحدد وسيطة `chunks` حجم الأجزاء التي سيتم تقسيم المصفوفة إليها. ثم نقوم بإجراء عملية الجمع باستخدام `dask_x.sum()`.  لاحظ أن `result` هو كائن Dask مؤجل؛ لا يتم إجراء الحساب الفعلي حتى نستخدم `result.compute()`.  هذا يتيح لـ Dask تحسين التنفيذ.  يمكنك استكشاف [[تحسين الأداء]] لتسريع العمليات.
+=== مثال 2: العمليات الحسابية ===
+يمكن تطبيق عمليات NumPy القياسية على مصفوفات Dask، مثل الضرب والطرح.  على سبيل المثال، `dask_x * 2` سيضرب كل عنصر في المصفوفة في 2.
-=== 2. Dask DataFrame ===
+== Dask مع Pandas ==
-'''Dask DataFrame''' هو بديل لـ Pandas DataFrame، مصمم للعمل مع البيانات الجدولية الكبيرة.
+Dask يوفر أيضًا دعمًا قويًا لـ [[Pandas]]. يمكن لـ Dask DataFrame التعامل مع مجموعات بيانات أكبر بكثير من Pandas DataFrame التقليدية.
+=== مثال 3: قراءة ملف CSV كبير ===
 ```python
@@ Line 45: / Line 54: @@
 import pandas as pd
-# إنشاء DataFrame باستخدام Pandas
+# قراءة ملف CSV باستخدام Dask
-df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 100, 1000000),
+ddf = dd.read_csv('large_file.csv')
-                   'B': np.random.randn(1000000)})
-# تحويله إلى Dask DataFrame
+# إجراء بعض العمليات
-dask_df = dd.from_pandas(df, npartitions=4)
+mean_value = ddf['column_name'].mean()
-# حساب المتوسط لكل عمود
+# حساب النتيجة
-mean_df = dask_df.mean().compute()
+print(mean_value.compute())
+```
-print(f"متوسط الأعمدة:\n{mean_df}")
+هنا، نستخدم `dd.read_csv` لقراءة ملف CSV كبير.  يعمل Dask على تقسيم الملف إلى أجزاء أصغر وتحميلها في الذاكرة حسب الحاجة.  ثم نقوم بحساب متوسط قيمة عمود معين باستخدام `ddf['column_name'].mean()`.  مرة أخرى، يتم تأجيل الحساب حتى نستخدم `mean_value.compute()`.  هذا مفيد بشكل خاص عند التعامل مع [[بيانات ضخمة]].  يمكنك أيضًا استخدام [[تحليل البيانات الاستكشافية]] مع Dask.
+=== مثال 4: تصفية البيانات ===
+```python
+# تصفية البيانات
+filtered_ddf = ddf[ddf['column_name'] > 10]
+# حساب عدد الصفوف في DataFrame المصفى
+print(filtered_ddf.count().compute())
 ```
-هنا، نقوم بتحويل Pandas DataFrame إلى Dask DataFrame، ثم نحسب المتوسط لكل عمود.  يمكن استخدام Dask DataFrame لتحليل بيانات تداول [[الخيارات]]، وتقييم المخاطر، وإجراء [[تحليل إحصائي]] للمؤشرات المختلفة.
+يسمح لك هذا المثال بتصفية البيانات بناءً على شرط معين.  تعتبر عمليات التصفية هذه فعالة للغاية مع Dask لأنها يمكن أن يتم تنفيذها بالتوازي.  يمكنك أيضًا استخدام [[التحليل الإحصائي]] مع Dask DataFrame.
+== Dask مع العمليات الحسابية المخصصة ==
-=== 3. Dask Delayed ===
+يمكنك أيضًا استخدام Dask لتسريع العمليات الحسابية المخصصة.
-'''Dask Delayed''' يسمح لك بتأخير تنفيذ الدوال العادية في بايثون.
+=== مثال 5: استخدام `dask.delayed` ===
 ```python
+import dask
 from dask import delayed
@@ Line 75: / Line 96: @@
      return x + y
-# بناء رسم بياني للمهام
+# إنشاء مهام Dask
-x = inc(1)
+a = inc(1)
-y = inc(2)
+b = inc(2)
-z = add(x, y)
+c = add(a, b)
-# تنفيذ الرسم البياني
-result = z.compute()
-print(f"النتيجة: {result}")
-```
-هذا المثال يوضح كيف يمكنك استخدام `delayed` لإنشاء رسم بياني للمهام وتنفيذه.  يمكن استخدام هذه التقنية لتنفيذ عمليات معقدة تتضمن خطوات متعددة، مثل بناء نماذج [[التعلم الآلي]] للتنبؤ بأسعار [[العملات المشفرة]].
-=== 4. Dask على مجموعة (Cluster) ===
-Dask يمكن أن يتوسع ليشمل مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذا يتطلب إعداد [[Dask Cluster]].
-```python
+# حساب النتيجة
-from dask.distributed import Client
+print(c.compute())
-# الاتصال بمجموعة Dask (افترض أنها قيد التشغيل)
-client = Client('scheduler-address:8786')
-# استخدام Dask كما هو موضح في الأمثلة السابقة
-# ...
 ```
-عند الاتصال بمجموعة Dask، يمكن توزيع العمليات الحسابية عبر عدة أجهزة، مما يزيد من سرعة التنفيذ بشكل كبير. هذا مفيد بشكل خاص للنماذج المعقدة التي تتطلب الكثير من الحسابات، مثل [[محاكاة مونت كارلو]] لتقييم [[استراتيجيات الخيارات]].
+في هذا المثال، نستخدم `dask.delayed` لتأخير تنفيذ الدوال `inc` و `add`.  يقوم Dask بإنشاء رسم بياني للمهام ثم يقوم بتنفيذها بالتوازي.  هذا مفيد بشكل خاص للعمليات الحسابية المعقدة.  يمكنك أيضًا استخدام [[البرمجة الوظيفية]] مع Dask.
-== تطبيقات في تداول الخيارات الثنائية ==
+== الموارد الإضافية ==
-Dask يمكن أن يكون أداة قوية للمحللين ومتداولي الخيارات الثنائية. بعض التطبيقات المحتملة تشمل:
-*   '''Backtesting':''' اختبار أداء [[استراتيجيات التداول]] على البيانات التاريخية.
-*   '''تحليل المخاطر':''' تقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.
-*   '''تحسين المحفظة':''' تحديد التخصيص الأمثل للأصول في المحفظة.
-*   '''اكتشاف الأنماط':''' البحث عن الأنماط في بيانات الأسعار التي يمكن أن تشير إلى فرص تداول.
-*   '''تطوير الروبوتات (Bots) التداولية':''' بناء أنظمة تداول آلية تستخدم [[الذكاء الاصطناعي]] و [[التعلم الآلي]].
-== مصادر إضافية ==
 *   [[Dask Documentation]]: الوثائق الرسمية لـ Dask.
-*   [[Pandas Documentation]]: وثائق Pandas.
+*   [[Dask Tutorials]]: دروس تعليمية حول كيفية استخدام Dask.
-*   [[NumPy Documentation]]: وثائق NumPy.
+*   [[Dask Examples]]: أمثلة إضافية لاستخدام Dask.
-*   [[Dask examples on GitHub]]: أمثلة إضافية على GitHub.
+*   [[التحليل الفني]]
+*   [[تحليل حجم التداول]]
+*   [[استراتيجيات التداول]]
+*   [[إدارة المخاطر]]
+*   [[التحليل الأساسي]]
+*   [[مؤشرات التداول]]
+*   [[تداول الخوارزمي]]
+*   [[التعلم الآلي في التداول]]
+*   [[التداول عالي التردد]]
+*   [[التداول اليومي]]
+*   [[تداول السوينغ]]
+*   [[تداول المركز]]
+*   [[نظرية الاحتمالات]]
+*   [[الإحصاء الوصفي]]
+*   [[التحليل الانحداري]]
+*   [[سلاسل ماركوف]]
+*   [[الشبكات العصبية]]
+*   [[تحسين المحفظة]]
-== استراتيجيات ذات صلة وتحليل فني ==
+== الخلاصة ==
-*   [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]]
+Dask هي أداة قوية لتسريع تحليل البيانات والتعلم الآلي في [[بايثون]]. من خلال استخدام Dask، يمكنك التعامل مع مجموعات بيانات أكبر وتنفيذ العمليات بشكل أسرع.  توفر الأمثلة المذكورة أعلاه نقطة انطلاق جيدة لاستكشاف إمكانات Dask.
-*   [[استراتيجية التقاطع الذهبي والتقاطع الميت]]
-*   [[استراتيجية بولينجر باند]]
-*   [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
-*   [[استراتيجية MACD]]
-*   [[تحليل الشموع اليابانية]]
-*   [[مستويات فيبوناتشي]]
-*   [[مؤشر ستوكاستيك]]
-*   [[تحليل حجم التداول]]
-*   [[اختبار Backtesting]]
-*   [[إدارة المخاطر]]
-*   [[تحليل الارتباط]]
-*   [[استراتيجية الاختراق]]
-*   [[استراتيجية الارتداد]]
-*   [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
 [[Category:Dask]]