Parallel Python with Dask, Second Edition
Idioma: inglés
Editorial: Gitforgits Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This fully revised edition teaches you to scale Python across cores, machines, and GPUs using the libraries you already know. I'll teach you to build Dask arrays, dataframes, bags and delayed graphs, and to tune partitions and chunks so the cluster actually earns its keep. I'll also show you to use the Dask expression system to let the optimiser push filters down and prune columns before a byte moves.As you'll see, you'll be working with pandas 3.0 throughout, including copy-on-write, PyArrow-backed strings and the new expression API. There are dedicated chapters that take you through terabyte-scale multi-dimensional data in HDF5, NetCDF, TIFF and Zarr, with Xarray, Kerchunk and cloud-native datacubes. The good thing about Dask is that it's the lighter, and the quicker choice than Spark in most scenarios. After that, we'll move on to GPU acceleration with RAPIDS and cuDF, distributed XGBoost and dask-ml for scaled machine learning, and production deployment on Kubernetes with monitoring, security, and cost control. Every chapter builds on one ongoing project, so the skills you learn are added to over time instead of being spread out.Key LearningsDiagnose whether a workload needs parallelism, a bigger machine, or better code.Size partitions and array chunks so clusters stop thrashing and start scaling.Read task graphs and dashboard panels to locate bottlenecks within minutes.Exploit the Dask expression system for predicate pushdown and column projection.Migrate pandas code to 3.0 copy-on-write and PyArrow-backed string dtypes.Stream terabyte HDF5, NetCDF, TIFF, and Zarr archives without exhausting memory.Build cloud-native, versioned datacubes using Zarr v3, Kerchunk, and Icechunk.Choose between Dask, Spark, Ray, and Polars using measured, honest criteria.Accelerate dataframes and gradient boosting on GPUs with RAPIDS and dask-cuda.Deploy, secure, monitor, and cost-control Dask clusters on production Kubernetes.Table of ContentUp and Running with DaskWorking with Dask CollectionsTuning Partitions and ChunksOptimizing Queries with Expression SystemScaling Out with Distributed ClustersScaling pandas 3.0 with DaskReading and Writing Data at ScaleWorking with Labeled Arrays in XarrayReading HDF5 and NetCDF ArchivesScaling Imagery with TIFFBuilding Cloud-native Datacubes with ZarrAccelerating Dask with GPUsOperating Dask in ProductionTarget AudienceIf you're wondering whether your Pandas script is stalling and you've tried adding memory but only got a few weeks out of it, then this latest edition on running parallel operations should help you figure out what to do next. You just need to have a basic understanding of Python programming. That's all you need to get reading this book! 288 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9788168869998
- Título
- Parallel Python with Dask, Second Edition
- Autor
- Patrick J
- Editorial
- Gitforgits Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 8168869990
- ISBN 13
- 9788168869998
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 543 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
This fully revised edition teaches you to scale Python across cores, machines, and GPUs using the libraries you already know. I'll teach you to build Dask arrays, dataframes, bags and delayed graphs, and to tune partitions and chunks so the cluster actually earns its keep. I'll also show you to use the Dask expression system to let the optimiser push filters down and prune columns before a byte moves.
As you'll see, you'll be working with pandas 3.0 throughout, including copy-on-write, PyArrow-backed strings and the new expression API. There are dedicated chapters that take you through terabyte-scale multi-dimensional data in HDF5, NetCDF, TIFF and Zarr, with Xarray, Kerchunk and cloud-native datacubes. The good thing about Dask is that it's the lighter, and the quicker choice than Spark in most scenarios. After that, we'll move on to GPU acceleration with RAPIDS and cuDF, distributed XGBoost and dask-ml for scaled machine learning, and production deployment on Kubernetes with monitoring, security, and cost control. Every chapter builds on one ongoing project, so the skills you learn are added to over time instead of being spread out.
Key Learnings
- Diagnose whether a workload needs parallelism, a bigger machine, or better code.
- Size partitions and array chunks so clusters stop thrashing and start scaling.
- Read task graphs and dashboard panels to locate bottlenecks within minutes.
- Exploit the Dask expression system for predicate pushdown and column projection.
- Migrate pandas code to 3.0 copy-on-write and PyArrow-backed string dtypes.
- Stream terabyte HDF5, NetCDF, TIFF, and Zarr archives without exhausting memory.
- Build cloud-native, versioned datacubes using Zarr v3, Kerchunk, and Icechunk.
- Choose between Dask, Spark, Ray, and Polars using measured, honest criteria.
- Accelerate dataframes and gradient boosting on GPUs with RAPIDS and dask-cuda.
- Deploy, secure, monitor, and cost-control Dask clusters on production Kubernetes.
Table of Content
- Up and Running with Dask
- Working with Dask Collections
- Tuning Partitions and Chunks
- Optimizing Queries with Expression System
- Scaling Out with Distributed Clusters
- Scaling pandas 3.0 with Dask
- Reading and Writing Data at Scale
- Working with Labeled Arrays in Xarray
- Reading HDF5 and NetCDF Archives
- Scaling Imagery with TIFF
- Building Cloud-native Datacubes with Zarr
- Accelerating Dask with GPUs
- Operating Dask in Production
Target Audience
If you're wondering whether your Pandas script is stalling and you've tried adding memory but only got a few weeks out of it, then this latest edition on running parallel operations should help you figure out what to do next. You just need to have a basic understanding of Python programming. That's all you need to get reading this book!
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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