`Client.compute` doesn't materialize delayed chunk of persisted array if provided as a dict value
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 65/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- distributed-systems
Línea de trabajo
Comience con el punto de entrada Client.compute y reproduzca el problema usando el ejemplo delayed_chunk proporcionado en Dask 2024.12.0. Compare las llamadas directa, con una lista y con un valor de diccionario; se considera terminado cuando la forma de diccionario devuelve un numpy.ndarray calculado bajo la clave 'x', coincidiendo con las otras formas y con el comportamiento informado para 2024.11.2.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the issue:
When persisting a dask array and trying to compute one of its chunks, the return value is the dask key instead of the computed array if the chunk is provided as a dict value.
Minimal Complete Verifiable Example:
import dask.array as da
from dask.distributed import Client
if __name__ == '__main__':
client = Client()
X = da.random.random((100, 2), chunks=(100, 2)).persist()
delayed_chunk = X.to_delayed()[0, 0]
print(type(client.compute(delayed_chunk).result())) # numpy.ndarray
print(type(client.compute([delayed_chunk])[0].result())) # numpy.ndarray
print(type(client.compute({'x': delayed_chunk}).result()['x'])) # tuple (the dask key)
Anything else we need to know?:
On 2024.11.2 these all return an array.
Environment:
- Dask version: 2024.12.0
- Python version: 3.10.16
- Operating System: Ubuntu
- Install method (conda, pip, source):
pip install dask[distributed]
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 780
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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