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我正在构建一个 FastAPI 应用程序,它将为 Dask 数组的 block 提供服务。我想利用 FastAPI's asynchronous functionality旁边Dask-distributed's ability to operate asynchronously .下面是一个 mcve,演示了我在应用程序的服务器端和客户端上尝试做的事情:
服务器端:
import time
import dask.array as da
import numpy as np
import uvicorn
from dask.distributed import Client
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# create a dask array that we can serve
data = da.from_array(np.arange(0, 1e6, dtype=np.int), chunks=100)
async def _get_block(block_id):
"""return one block of the dask array as a list"""
block_data = data.blocks[block_id].compute()
return block_data.tolist()
@app.get("/")
async def get_root():
time.sleep(1)
return {"Hello": "World"}
@app.get("/{block_id}")
async def get_block(block_id: int):
time.sleep(1) # so we can test concurrency
my_list = await _get_block(block_id)
return {"block": my_list}
if __name__ == "__main__":
client = Client(n_workers=2)
print(client)
print(client.cluster.dashboard_link)
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=9000, log_level="debug")
客户端
import dask
import requests
from dask.distributed import Client
client = Client()
responses = [
dask.delayed(requests.get, pure=False)(f"http://127.0.0.1:9000/{i}") for i in range(10)
]
dask.compute(responses)
在此设置中,_get_block
中的compute()
调用是“阻塞”的,一次只计算一个 block 。我尝试了 Client(asynchronous=True)
和 client.compute(dask.compute(responses)
) 的各种组合,但没有任何改进。是否可以等待
dask 数组的计算?
最佳答案
这一行
block_data = data.blocks[block_id].compute()
是阻塞调用。如果你改为执行 client.compute(data.blocks[block_id])
,你将得到一个可以与你的 IOLoop 结合使用的可等待的 future ,只要 Dask 使用相同的循环。
请注意,Intake 服务器非常希望以这种方式工作(它也渴望按 block 流式传输数组和其他数据类型的数据)。
关于dask - 异步计算 dask 数组 block (Dask + FastAPI),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60492963/
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