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在當今這個數據驅動的時代，處理大規模數據集和復雜計算任務已成為常態。Python 作為
一種流行的編程語言，提供了多種工具和庫來實現分布式計算，從而提高計算效率和處理能
力。本文將深入探討 Python 中的分布式計算原理，并提供實際代碼示例，以幫助讀者理解
并實現自己的分布式計算解決方案。
#### 1. 分布式計算簡介
分布式計算是一種將計算任務分散到多個物理或虛擬的計算節點上進行處理的技術。這種方
式可以顯著提高處理速度和擴展性，特別是在面對大規模數據集和復雜計算任務時。
#### 2. Python 中的分布式計算框架
Python 生態系統中有多個庫支持分布式計算，包括但不限于：
- **Dask**：一個并行計算庫，可以無縫擴展到多核處理器或多臺機器。
- **Ray**：一個開源庫，用于構建和運行分布式應用程序。
- **Apache Spark**：雖然不是純 Python 庫，但可以通過 PySpark 接口在 Python 中使用。
#### 3. Dask：Python 的并行計算庫
Dask 是一個靈活的并行計算庫，它擴展了 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn 等庫，允許用戶在
單機或分布式集群上進行高性能的計算。Dask 的核心是動態任務調度和數據分區。
