避免在Dask中重新计算相同的值？

在Dask中避免重新计算相同的值可以通过使用Dask的缓存机制来实现。Dask提供了persist()函数，可以将中间结果缓存到内存或磁盘上，以便在后续计算中重复使用，从而避免重复计算相同的值。

具体而言，可以按照以下步骤来避免在Dask中重新计算相同的值：

1. 使用Dask创建计算图：根据具体需求，使用Dask的高级API（如dask.delayed或dask.dataframe）创建计算图，将计算任务划分为一系列的延迟执行的任务。
2. 使用persist()函数缓存中间结果：在计算图中的适当位置使用persist()函数，将需要重复使用的中间结果缓存到内存或磁盘上。persist()函数接受一个或多个Dask对象作为参数，并返回一个新的Dask对象，该对象包含缓存的中间结果。
3. 执行计算图：通过调用Dask对象的计算方法（如compute()或persist().compute()）执行计算图。在执行过程中，Dask会自动检查缓存，如果发现某个任务的结果已经被缓存，则直接使用缓存的结果，避免重新计算。

通过以上步骤，可以有效地避免在Dask中重新计算相同的值，提高计算效率。

需要注意的是，具体的缓存策略（如缓存到内存还是磁盘）可以根据实际情况进行调整。此外，对于特别大的计算任务，可以考虑使用分布式缓存系统（如Redis）来存储中间结果，以便在多台机器上共享和重复使用。