使用Dask distributed，函数如何自省以了解它是作为分布式未来函数还是作为“普通”函数运行？

Dask distributed是一个用于分布式计算的Python库，它可以在集群上运行任务并提供高性能的数据处理能力。要判断一个函数是作为分布式未来函数还是作为“普通”函数运行，可以通过函数的类型和执行环境来进行自省。

首先，可以使用Python的内置函数type()来获取函数的类型。如果函数是一个普通的Python函数，其类型应该是function。而如果函数是一个Dask分布式未来函数，其类型应该是dask.distributed.Future。

其次，可以通过检查函数的执行环境来判断其是否在分布式计算集群上运行。Dask distributed可以将任务分发到多个工作节点上执行，因此可以通过检查当前执行环境是否是分布式集群来判断函数的运行方式。可以使用Dask distributed提供的dask.distributed.get_worker()函数获取当前执行任务的工作节点对象。如果返回的结果是None，则说明函数是在本地环境中作为普通函数运行；如果返回的是一个工作节点对象，则说明函数是作为分布式未来函数在集群中运行。

综上所述，要判断一个函数是作为分布式未来函数还是作为“普通”函数运行，可以通过以下步骤进行自省：

1. 使用type()函数获取函数的类型。
2. 使用dask.distributed.get_worker()函数获取当前执行任务的工作节点对象。
3. 根据函数的类型和执行环境来判断其运行方式。

需要注意的是，以上方法是基于Dask distributed库的特性进行判断的，对于其他分布式计算框架可能会有所不同。