我有以下功能
@dask.delayed
def load_ds(p):
import xarray as xr
multi_file_dataset = xr.open_mfdataset(p, combine='by_coords', concat_dim="time", parallel=True)
mean = multi_file_dataset['tas'].mean(dim='time')
return mean
这将打开一组NetCDF文件（由路径p标识），并计算一段时间内的平均值。
我试图在两个不同的路径（=数据集）上并行运行该函数：
results = []
result1 = dask.delayed(load_ds)(path1)
results.append(result1)
result2 = dask.delayed(load_ds)(path2)
results.append(result2)
results = dask.compute(*results)
我也尝试过
results = []
result1 = dask.delayed(load_ds)(path1)
results.append(result1)
result2 = dask.delayed(load_ds)(path2)
results.append(result2)
futures = dask.persist(*results)
results = dask.compute(*futures)
但是，我注意到当我尝试检索结果时实际上开始执行：
print(results[0].values)
再一次，当我检索第二个
print(results[1].values)
怎么了？有没有办法只检索一次结果对象？
鉴于您到目前为止所做的一切，该如何处理：
delayed_task = dask.delayed(
lambda L: (L[0].values, L[1].values)
)(results)
而“后”，
tup = delayed_task.compute()
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