⚡️ Эффективная работа с большими данными через Dask import dask.array as da def compute_large_array_sum(array_size: int) -> float: try: # Создаем большой Dask массив large_array = da.random.random((array_size, array_size), chunks=(1000, 1000)) # Вычисляем сумму всех элементов total_sum = large_array.sum().compute() return total_sum except Exception as e: print(f"Ошибка при вычислении: {e}") return 0.0 # Пример использования if name == "main": size = 10000 # Размер массива 10000x10000 total = compute_large_array_sum(size) print(f"Сумма элементов массива: {total}") 📌 Этот код демонстрирует, как использовать Dask для обработки больших объемов данных. Мы создаем массив случайных чисел и вычисляем их сумму, применяя Dask для распределённых вычислений. Такой подход позволяет работать с массивами, которые не помещаются в оперативную память, и ускоряет вычисления. Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖