効率性のボトルネックの分析
データ処理作業はしばしば制限される：
1.シングルノードの処理速度
2.依存関係の管理を義務付ける
3.エラーリトライ機構
最適化プログラム
- 並列化された知能構成::
config = Config( max_parallel_agents=8, # 根据CPU核心数调整 task_timeout=3600 ) - データスライス戦略::
- ファイルサイズによるスライス（スマートフォン1台につき200MBを処理）
- 時間範囲によるスライス（タイミングデータに最適）
- ハッシュによるスライス（データの均等な分散を確保するため）
- 状態永続化ソリューション::
- Redisをステートフル・ストレージ・バックエンドとして設定する
- 利用する
@checkpointデコレーターの主なステップ - とおす
plan.get_state().resume()ブレークポイント転送の有効化
典型的なETLワークフローの例
task = """
1. 从S3读取CSV（分片处理）
2. 清洗：去重/填充缺失值
3. 转换：计算衍生字段
4. 写入Snowflake（批次提交）
"""
# 添加错误重试逻辑
config = Config(
retry_policy=ExponentialBackoff(max_retries=3)
)この答えは記事から得たものである。Portia AI：インテリジェントな自動ワークフロー構築のためのPythonツールキットについて
