- Créer un environnement conda (voir : meldig/conda)
- Ajouter tous les packages requis pour faire fonctionner votre programme
- Installer jupyterlab et nodejs :
conda install jupyterlab
conda install -c conda-forge nodejs
- Si votre jupyterlab n'est pas en version 3.x :
conda update jupyterlab - Installer l'extension dask pour jupyterlab :
pip install dask-labextension - Lancer jupyter avec la commande :
jupyter lab - Exécuter dans un nouveau notebook :
import dask.distributed as dd
from dask.distributed import Client
client = Client()- Cliquez ensuite sur l'icône dask dans la toolbar à gauche et cliquez sur la loupe.
- Vous avez maintenant à votre disposition plusieurs éléments de visualisation dask.
Dans le notebook, vous aurez à disposition plusieurs sections dans lesquelles vous pourrez écrire et exécuter du code.
- Pour exécuter une portion de code : Ctrl + Entrée
- Pour exécuter une portion de code et créer une nouvelle section : Shift + Entrée
L'intérêt de dask-labextension est de pouvoir visualiser vos jeux de données, mais aussi de voir comment les tâches s'exécutent. Pour cela, je vous recommande d'ouvrir les deux fenêtres suivantes :
- Task Stream
- Progress
Enfin, pour la visualisation des divers objets dask, vous pouvez procéder comme ceci :
- En fin de section (dernière ligne), écrivez le nom de votre variable qui contient l'objet que vous voulez visualiser (Dask Array par exemple). Celui-ci apparaîtra juste en dessous avec différentes information.
- Si vous utilisez Delayed, la fonction visualize() vous permettra d'afficher le graphe des tâches. Vous pourrez l'exéctuer grâce à la fonction compute().