Dask Tutorials

Dask: دليل تعليمي للمبتدئين

Dask هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر للتوازي عالي الأداء. تسمح لك بتوسيع نطاق عمليات بايثون القياسية بسهولة، مثل العمليات الحسابية على المصفوفات و إطارات البيانات، لتشمل مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة أو عمليات حسابية أكثر تعقيدًا. هذا الدليل التعليمي يهدف إلى تقديم مقدمة للمبتدئين حول Dask، وكيفية استخدامه لتحسين أداء تطبيقاتك.

ما هي Dask ولماذا نستخدمها؟

في عالم التحليل البياني وعلم البيانات، غالبًا ما نواجه مجموعات بيانات ضخمة تتجاوز قدرة الذاكرة العشوائية (RAM) لجهاز الكمبيوتر الخاص بنا. تقليديًا، كان علينا الاعتماد على قواعد البيانات أو تقنيات معقدة أخرى للتعامل مع هذه البيانات. Dask يوفر بديلاً بسيطًا وفعالًا من خلال السماح لنا بتقسيم البيانات والعمليات إلى مهام أصغر يمكن تنفيذها بالتوازي.

بعض الأسباب الرئيسية لاستخدام Dask:

التوسع : Dask يمكنه العمل على مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.
التوازي : Dask يتيح لك الاستفادة من جميع نوى المعالج لديك لتسريع العمليات الحسابية.
التكامل : Dask يتكامل بسلاسة مع مكتبات بايثون الشائعة مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.
المرونة : Dask يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من التحليل البياني البسيط وحتى النماذج المعقدة للتعلم الآلي.

مفاهيم Dask الأساسية

لفهم Dask بشكل أفضل، من المهم أن نتعرف على بعض المفاهيم الأساسية:

Graphs (الرسوم البيانية) : Dask يستخدم رسومًا بيانية لتمثيل العمليات الحسابية. كل عقدة في الرسم البياني تمثل مهمة، والحواف تمثل تبعيات البيانات بين المهام.
Tasks (المهام) : هي الوحدات الأساسية للعمل في Dask. يمكن أن تكون المهام وظائف بايثون بسيطة أو عمليات حسابية أكثر تعقيدًا.
Collections (المجموعات): هي هياكل بيانات موزعة تمثل مجموعات البيانات الكبيرة. Dask يوفر أنواعًا مختلفة من المجموعات، مثل Dask Array و Dask DataFrame و Dask Bag.
Schedulers (المجدولات): هي المسؤولة عن تنفيذ المهام في الرسم البياني. Dask يوفر مجدولة محلية يمكنها الاستفادة من جميع نوى المعالج لديك، بالإضافة إلى مجدولة عن بعد يمكنها توزيع المهام عبر مجموعة من الأجهزة.

استخدام Dask Array

Dask Array هو بديل لـ NumPy Array، ولكنه مصمم للعمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة. إليك مثال بسيط لكيفية إنشاء Dask Array وتنفيذ بعض العمليات عليه:

Admin (talk)python import dask.array as da import numpy as np

إنشاء Dask Array من NumPy array

x = np.random.random((10000, 10000)) dask_array = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))

تنفيذ عملية حسابية

result = dask_array.mean()

حساب النتيجة

print(result.compute()) Admin (talk)

في هذا المثال، قمنا بإنشاء Dask Array من NumPy array، ثم قمنا بحساب متوسط جميع العناصر في المصفوفة باستخدام الدالة `mean()`. لاحظ أننا استخدمنا الدالة `compute()` لحساب النتيجة الفعلية. Dask لا ينفذ العمليات الحسابية على الفور، بل يقوم ببناء رسم بياني يمثل العمليات، ثم يقوم بتنفيذ الرسم البياني عند استدعاء الدالة `compute()`.

استخدام Dask DataFrame

Dask DataFrame هو بديل لـ Pandas DataFrame، ولكنه مصمم للعمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة. إليك مثال بسيط لكيفية إنشاء Dask DataFrame وتنفيذ بعض العمليات عليه:

Admin (talk)python import dask.dataframe as dd import pandas as pd

إنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame

data = {'col1': range(10000), 'col2': np.random.random(10000)} pandas_df = pd.DataFrame(data) dask_df = dd.from_pandas(pandas_df, npartitions=10)

تنفيذ عملية حسابية

result = dask_df.col1.sum()

حساب النتيجة

print(result.compute()) Admin (talk)

في هذا المثال، قمنا بإنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame، ثم قمنا بحساب مجموع القيم في العمود `col1` باستخدام الدالة `sum()`. لاحظ أننا استخدمنا الدالة `compute()` لحساب النتيجة الفعلية.

استراتيجيات متقدمة في Dask

Delayed (التأخير): استخدام `delayed` لتأخير تنفيذ الوظائف وتجميعها في رسم بياني.
Futures (المستقبلات): التعامل مع نتائج المهام غير المتزامنة.
Caching (التخزين المؤقت): تخزين نتائج العمليات الحسابية لتجنب إعادة الحساب.
Distributed Computing (الحوسبة الموزعة): استخدام مجدولة عن بعد لتوزيع المهام عبر مجموعة من الأجهزة.

Dask في سياق تداول الخيارات الثنائية

على الرغم من أن Dask ليس مصممًا خصيصًا لتداول الخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتحسين أداء بعض جوانب عملية التداول، مثل:

Backtesting (الاختبار الخلفي): اختبار استراتيجيات التداول على بيانات تاريخية كبيرة.
Data Analysis (تحليل البيانات): تحليل كميات كبيرة من بيانات السوق لتحديد الأنماط والاتجاهات.
Risk Management (إدارة المخاطر): حساب وتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.

روابط ذات صلة

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