Dask，大规模数据处理，Python 也可以超强！

---

说到大数据处理，很多人第一反应是"这个是不是得学Spark？" 其实，Python家族里就有一个特别灵巧的工具，叫 Dask，能让你轻松地把原来在小数据上用Pandas写的代码，搬到大数据场景中。还能支持并行计算，CPU多核心、高性能，都能安排得明明白白。

今天，就来聊聊Dask到底怎么用，它有哪些独门绝技。

---

Dask能做啥？

Dask是个可以处理大规模数据的库。和Pandas很像，但它能突破内存的限制。还支持分布式计算，用多台机器一起干活。简单说，它有三大杀手锏：

1. 大数据分片处理：数据量超过内存也能操作。
2. 并行计算：充分利用多核CPU，效率杠杠的。
3. 分布式架构：你想横跨几台机器？没问题。

用法上，Dask主要有两个核心模块：

• Dask DataFrame：和Pandas几乎一毛一样。
• Dask Delayed：自定义任务并行。

接下来，挨个说透它们的用法。

---

Dask DataFrame：大数据的好朋友

Pandas很好用，但数据太大了，内存直接顶不住。这时候，Dask的DataFrame能顶上来。

怎么用？

先从安装开始：

pip install dask

然后，加载一个超大的CSV文件：

import dask.dataframe as dd

# 用 Dask 读取大文件
df = dd.read_csv('huge_dataset.csv')

# 基本操作
print(df.head(