如何解决为控制流“计算”还是构建完全延迟的任务图更好？
我有一个现有的Pandas代码库，并且刚刚开始尝试将其转换为Dask。我仍在尝试绕着Dask dataframe，delayed和distributed缠头。通过阅读dask.delayed文档，看来 ideal 案例似乎是为我要执行的整个操作集（包括{{1}）建立任务/计算图}函数用于用户消息，然后在一个大块中最后运行所有计算。这样，在Dask集群执行实际工作时，调用进程将不需要继续运行。
不过，我一直面临的问题是，似乎有些情况不可行，尤其是在Python控制流方面。例如：
delayed我真的不知道如何在不致电df = dd.read_csv(...)
if df.isnull().any():
# early exit
raise ValueError()
df = some(df)
df = more(df)
df = calculations(df)
# and potentially more complex control flow
的情况下完成类似的工作。
我现在也不知道在脚本中调用df.isnull().any().compute()或compute()有什么“坏”（与最佳实践相反）。在网上查看许多示例时，它们似乎基于实验/基于Jupyter的环境，其中persist()似乎是标准方法。由于我有一组相对线性的操作（load -> preparation -> persist() -> experimentation），因此我认为我应该尝试简单地安排任务而不进行任何计算，并避免使用load -> op1 -> op2 -> ... -> opn -> save / compute，我现在感到自己陷入了困境。
因此，总而言之，我想我有两个问题想回答，第一个是“使用persist是否不好？”，第二个是“如果可以，我如何避免{{1} }，但仍然具有良好且可读的控制流程？”。
解决方法
当您需要一个具体值时，完全可以调用compute。控制流就是一个很好的例子。
您可能想先在计算的主干上调用.persist()，然后再调用.compute()作为控制流位，只是为了确保您不重复{{1} }部分计算。
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