Dask 图：按层为任务着色

Question

在 Dask 中，我可以可视化 HighLevelGraphs 或（低级）Dask 对象。

df = dask.datasets.timeseries(end='2000-04-01', partition_freq='1m')
df['x'] = df['x'] * 2

高级图

df.dask.visualize()

低级图

df.visualize(size="7")

问题

在这个简单的示例中，很容易分辨哪些（低级图）任务属于哪个层。

在更复杂的工作流程中，低级图通常非常庞大且令人困惑。如果我可以按节点所属的层为节点着色，那将有很大帮助。理想情况下，我也可以将相同的颜色应用于高级图形可视化。

这可能吗，如果可以，那怎么办？

解决方案尝试

我知道两种可视化的 color 参数，但可用的选项是

• layer_type 用于 HighLevelGraph
• order 用于低级 dask 图

不要让我看到哪个低级任务属于哪个层。

Answer 1

可以使用colorkwarg，例如：

df.dask.visualize(color='layer_type') # high-level graph
df.visualize(color='order') # low-level graph
# also note that optimize_graph=True is a true representation
# of the order in which tasks are executed

请注意，对于订单可视化，可以传递其他选项，请参阅docs 中的示例。