Parallel Python with Dask, Second Edition
Lingua: inglese
Editore: Gitforgits Sep 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
Condizione: Nuovo
EUR 66,70
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
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.…
Codice articolo 9788168869998
- Titolo
- Parallel Python with Dask, Second Edition
- Autore
- Patrick J
- Editore
- Gitforgits Sep 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 8168869990
- ISBN 13
- 9788168869998
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 543 grammi
- Dimensioni
- 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!
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
buchversandmimpf2000
Emtmannsberg, BAYE, Germania
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 60 a 60 giorni lavorativi | Da 60 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 60,00 | EUR 75,00 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- PayPal
Descrizione dello Store
Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
Specializzazione
Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heuteInformazioni sull’azienda del venditore
buchversandmimpf2000
Germania
Condizioni di vendita
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Soweit in der Artikelbeschreibung keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Werktagen nach Vertragsschluss, bei Vorauszahlung erst nach Eingang des vollständigen Kaufpreises und der Versandkosten. Alle Preise inkl. MwSt.