from ironpdf import * # Instantiate Renderer renderer = ChromePdfRenderer() # Create a PDF from a HTML string using Python pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf("<h1>Hello World</h1>") # Export to a file or Stream pdf.SaveAs("output.pdf") # Advanced Example with HTML Assets # Load external html assets: Images, CSS and JavaScript. # An optional BasePath 'C:\site\assets\' is set as the file location to load assets from myAdvancedPdf = renderer.RenderHtmlAsPdf("<img src='icons/iron.png'>", r"C:\site\assets") myAdvancedPdf.SaveAs("html-with-assets.pdf")

AYUDA DE PYTHON

Dask Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores)

Curtis Chau

Actualizado:junio 22, 2025

Python es un lenguaje poderoso para el análisis de datos y el aprendizaje automático, pero manejar grandes conjuntos de datos puede ser un desafío para la analítica de datos. Aquí es donde entra en juego Dask. Dask es una biblioteca de código abierto que proporciona paralelización avanzada para la analítica, permitiendo un cálculo eficiente en grandes conjuntos de datos que superan la capacidad de memoria de una sola máquina. En este artículo, veremos el uso básico de la biblioteca Dask y otra biblioteca de generación de PDF muy interesante llamada IronPDF de Iron Software para generar documentos PDF.

¿Por qué usar Dask?

Dask está diseñado para escalar tu código Python desde un solo portátil hasta un gran clúster. Se integra perfectamente con bibliotecas populares de Python como NumPy, pandas y scikit-learn, para permitir la ejecución paralela sin cambios significativos en el código.

Características principales de Dask

Computación Paralela: Dask te permite ejecutar múltiples tareas simultáneamente, acelerando significativamente los cálculos.
Escalabilidad: Puede manejar conjuntos de datos más grandes que la memoria dividiéndolos en trozos más pequeños y procesándolos en paralelo.
Compatibilidad: Funciona bien con las bibliotecas existentes de Python, lo que facilita su integración en tu flujo de trabajo actual.
Flexibilidad: Proporciona colecciones de alto nivel como Dask DataFrame, gráficos de tareas, Dask Array, Dask Cluster y Dask Bag, que imitan pandas, NumPy y listas, respectivamente.

Cómo empezar con Dask

Instalación

Puedes instalar Dask usando pip:

pip install dask[complete]

pip install dask[complete]

SHELL

Uso básico

Aquí hay un ejemplo sencillo para demostrar cómo Dask puede paralelizar cálculos:

import dask.array as da

# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Generated Input')
print(x.compute())

# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Generated Mean')
print(result)

import dask.array as da

# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Generated Input')
print(x.compute())

# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Generated Mean')
print(result)

PYTHON

En este ejemplo, Dask crea un gran arreglo y lo divide en trozos más pequeños. El método compute() activa el cálculo paralelo y devuelve el resultado. El gráfico de tareas se usa internamente para lograr la computación paralela en Python Dask.

Resultado

Dask Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores): Figura 1

Dask DataFrames

Los DataFrames de Dask son similares a los DataFrames de pandas pero están diseñados para manejar conjuntos de datos más grandes que la memoria. Aquí hay un ejemplo:

import dask

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute mean hourly resampled DataFrame
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

import dask

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute mean hourly resampled DataFrame
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

PYTHON

El código muestra la capacidad de Dask para manejar datos de series temporales, generar conjuntos de datos sintéticos y calcular agregaciones como medias horarias de manera eficiente utilizando sus capacidades de procesamiento paralelo con múltiples procesos de Python, un programador distribuido y recursos computacionales de múltiples núcleos.

Resultado

Dask Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores): Figura 2

Mejores prácticas

Comienza Pequeño: Comienza con conjuntos de datos pequeños para comprender cómo funciona Dask antes de escalar.
Usa el Panel de Control: Dask proporciona un panel de control para monitorear el progreso y el rendimiento de tus cálculos.
Optimiza el Tamaño de los Fragmentos: Elige tamaños de fragmentos apropiados para equilibrar el uso de memoria y la velocidad de cálculo.

Presentando IronPDF

Dask Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores): Figura 3 - IronPDF: La Biblioteca PDF de Python

IronPDF es una robusta biblioteca de Python diseñada para crear, editar y firmar documentos PDF usando HTML, CSS, imágenes y JavaScript. Enfatiza la eficiencia en el rendimiento con un uso mínimo de memoria. Las características clave son:

Conversión de HTML a PDF: Convierte fácilmente archivos HTML, cadenas y URLs en documentos PDF, aprovechando las capacidades de renderizado de PDF de Chrome.
Soporte Multiplataforma: Funciona sin problemas en Python 3+ en Windows, Mac, Linux y varias Plataformas en la Nube. También es compatible con los entornos .NET, Java, Python y Node.js.
Edición y Firma: Personaliza las propiedades del PDF, aplica medidas de seguridad como contraseñas y permisos, y agrega firmas digitales sin problemas.
Plantillas y Configuraciones de Página: Personaliza los diseños de PDF con encabezados, pies de página, números de página, márgenes ajustables, tamaños de papel personalizados y diseños receptivos.
Cumplimiento de Normas: Estricto cumplimiento de normas PDF como PDF/A y PDF/UA, asegurando la compatibilidad con codificación de caracteres UTF-8. También es compatible con la gestión eficiente de activos como imágenes, hojas de estilo CSS y fuentes.

Instalación

pip install ironpdf
pip install dask

pip install ironpdf
pip install dask

SHELL

Genera documentos PDF con IronPDF y Dask.

Prerrequisitos

Asegúrate de que Visual Studio Code esté instalado.
La versión 3 de Python está instalada.

Para empezar, crearemos un archivo Python para añadir nuestros guiones.

Abre Visual Studio Code y crea un archivo, daskDemo.py.

Instale las bibliotecas necesarias:

pip install dask
pip install ironpdf

pip install dask
pip install ironpdf

SHELL

Luego, añade el siguiente código Python para demostrar el uso de los paquetes Dask e IronPDF:

import dask
from ironpdf import *

# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute the mean hourly DataFrame
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(dfmean)

# Initialize the PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content for the PDF
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"

# Add generated DataFrame to the content
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):
    row = rows.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}, {str(row[2])}, {str(row[3])}</p>"

# Add computed mean DataFrame to the content
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):
    row = dfmean.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"

# Render the HTML content as PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

import dask
from ironpdf import *

# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute the mean hourly DataFrame
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(dfmean)

# Initialize the PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content for the PDF
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"

# Add generated DataFrame to the content
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):
    row = rows.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}, {str(row[2])}, {str(row[3])}</p>"

# Add computed mean DataFrame to the content
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):
    row = dfmean.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"

# Render the HTML content as PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

PYTHON

Explicación del código

Este fragmento de código integra Dask para la manipulación de datos e IronPDF para la generación de PDF. Demuestra:

Integración de Dask: Usa dask.datasets.timeseries() para generar un DataFrame de series temporales sintéticas (df). Imprime las primeras 10 filas (df.head(10)) y calcula la media horaria del DataFrame (dfmean) en base a las columnas "x" y "y".
Uso de IronPDF: Establece la clave de licencia de IronPDF usando License.LicenseKey. Crea una cadena HTML (content) que contiene encabezados y datos de los DataFrames generados y calculados, luego renderiza este contenido HTML en un PDF (pdf) utilizando ChromePdfRenderer(), y finalmente guarda el PDF como "DemoIronPDF-Dask.pdf".

Este código combina las capacidades de Dask para la manipulación de datos a gran escala y la funcionalidad de IronPDF para convertir contenido HTML en un documento PDF.

Resultado

Dask Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores): Figura 4

PDF

Dask Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores): Figura 5

Licencia de IronPDF

IronPDF permite a los usuarios verificar sus extensas características antes de la compra.

Coloca la clave de licencia al inicio del guión antes de usar el paquete IronPDF:

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

PYTHON

Conclusión

Dask es una herramienta versátil que puede mejorar significativamente tus capacidades de procesamiento de datos en Python. Al habilitar la computación paralela y distribuida, te permite trabajar con grandes conjuntos de datos de manera eficiente e integrarse sin problemas en tu ecosistema Python existente. IronPDF es una potente biblioteca de Python para crear y manipular documentos PDF usando HTML, CSS, imágenes y JavaScript. Ofrece funciones como la conversión de HTML a PDF, edición de PDF, firma digital y soporte multiplataforma, lo que la hace adecuada para varias tareas de generación y gestión de documentos en aplicaciones Python.

Juntas, ambas bibliotecas permiten a los científicos de datos realizar operaciones avanzadas de analítica y ciencia de datos y luego almacenar los resultados de salida en formato PDF estándar usando IronPDF.

Curtis Chau

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Escritor Técnico

Curtis Chau tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación (Carleton University) y se especializa en el desarrollo front-end con experiencia en Node.js, TypeScript, JavaScript y React. Apasionado por crear interfaces de usuario intuitivas y estéticamente agradables, disfruta trabajando con frameworks modernos y creando manuales bien ...