水平扩展

跟随终端演示：

cd examples/tutorial
python 06_parallel_execution.py

让我们调整flow以将其task分配到Dask集群上并行执行。听起来可能要做很多，但实际上这是迄今为止最简单的调整：

from prefect.engine.executors import DaskExecutor

# ...task definitions...

# ...flow definition...

flow.run(executor=DaskExecutor())

这将启动系统上的Local Dask Cluster以并行化task。如果你已经在其他地方部署Dask集群，则可以通过在DaskExecutor构造函数中指定地址参数来使用该集群：

flow.run(
    executor=DaskExecutor(
        address='some-ip:port/to-your-dask-scheduler'
        )
    )

此外，只要提供的对象实现Executor接口（即Submit，Map和Wait函数，等同于Python的current.futures.Executor接口），可以定制化Executor以用于任何Prefect flow。这样可算是没有使用的天花板！

接下来，Prefect还能做什么呢？

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