Dask — это параллельная вычислительная библиотека на языке программирования Python, предназначенная для масштабирования анализа данных и вычислений. Dask поддерживает структуры данных, похожие на пандасовые DataFrame’ы, массивы, подобные Numpy, а также списки заданий для произвольных вычислений. Он может использоваться на одной машине или распределенно на множестве машин и позволяет обрабатывать большие объемы данных, превышающие объем оперативной памяти.

Основные возможности Dask:

• Параллелизм: Dask автоматически распределяет вычисления на несколько потоков, процессов или узлов кластера.
• Ленивые вычисления: Вычисления организуются в виде задач, которые выполняются только тогда, когда необходимы результаты, что позволяет эффективно управлять ресурсами.
• Совместимость с Numpy и Pandas: Dask DataFrame и Dask Array обеспечивают ту же самую функциональность, что и Pandas DataFrame и Numpy Array, но также поддерживают параллельные и масштабируемые операции.
• Гибкость: Пользователи могут строить свои собственные параллельные вычислительные графы, оптимизируя их под конкретные задачи.
• Интеграция с другими библиотеками: Dask легко интегрируется с существующими библиотеками Python, такими как Scikit-Learn, XGBoost и другими.
• Визуализация рабочих процессов: Dask предоставляет инструменты для визуализации графов вычислений и мониторинга выполнения, что помогает отлаживать параллельные операции и выявлять узкие места в производительности.

Dask часто используется специалистами по обработке данных и научными исследователями, когда возникает необходимость в быстрых и масштабируемых вычислениях в среде Python, особенно при работе с объемами данных, которые не помещаются в память одного компьютера.