小编Chr*_*ine的帖子

我有一个多阶段的 Dockerfile。我想配置 VS Code Remote 来构建 Dockerfile 的 dev 阶段，而不是 Dockerfile 中的最后一个阶段。

我很确定这个配置会出现在 .devcontainer.json 文件中。我已经通读了 .devcontainer.json 参考：https ://code.visualstudio.com/docs/remote/containers#_devcontainerjson-reference并尝试过runArgs，但这些是运行时参数，而不是构建参数。

我试过这个：

{
        "dockerFile": "Dockerfile",
        "extensions": ["ms-python.python"],
        "runArgs": [
                "--target",
                "dev"
        ]
}

和：

{
        "dockerFile": "Dockerfile",
        "extensions": ["ms-python.python"],
        "buildArgs": [
                "--target",
                "dev"
        ]
}

当我使用时runArgs，我得到了Failed: Starting the development container因为target不是一个docker run选项。当我尝试时buildArgs，该参数显然被忽略了，这是有道理的，因为它没有在文档中列出。

当我使用 dask 对 zarr 数据和 parquet 数据运行基本相同的计算时，基于 zarr 的计算明显更快。为什么？可能是因为我在创建镶木地板文件时做错了什么？

我在 jupyter notebook 中用虚假数据（见下文）复制了这个问题，以说明我所看到的行为类型。我很感激任何人对为什么基于 zarr 的计算比基于镶木地板的计算快几个数量级的见解。

我在现实生活中使用的数据是地球科学模型数据。特定的数据参数并不重要，但可以将每个参数视为具有纬度、经度和时间维度的数组。

要生成 zarr 文件，我只需写出我的参数及其维度的多维结构。

为了生成镶木地板，我首先将 3-D 参数数组“展平”为一个 1-D 数组，它成为我数据框中的单列。然后我添加纬度、经度和时间列，然后将数据框写为镶木地板。

此单元格具有其余代码所需的所有导入：

import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr
import dask
import dask.array as da
import intake
from textwrap import dedent

该单元生成假数据文件，总大小超过 3 GB：

def build_data(lat_resolution, lon_resolution, ntimes):
    """Build a fake geographical dataset with ntimes time steps and 
       resolution lat_resolution x lon_resolution"""
    lats = np.linspace(-90.0+lat_resolution/2,
                       90.0-lat_resolution/2,
                       np.round(180/lat_resolution))
    lons = np.linspace(-180.0+lon_resolution/2,
                       180-lon_resolution/2,
                       np.round(360/lon_resolution)) …