Dask延迟最佳实践的批处理指令是如何工作的？

Question

我想我遗漏了一些东西（仍然是Dask Noob），但我正在尝试批处理建议，以避免从此处执行太多Dask任务：

https://docs.dask.org/en/latest/delayed-best-practices.html

不能让他们工作。 这就是我所尝试的：

import dask

def f(x):
    return x*x

def batch(seq):
    sub_results = []
    for x in seq:
        sub_results.append(f(x))
    return sub_results

batches = []
for i in range(0, 1000000000, 1000000):
 result_batch = dask.delayed(batch, range(i, i + 1000000))
 batches.append(result_batch)

批现在包含延迟对象：

batches[:3]

[Delayed(range(0, 1000000)),
 Delayed(range(1000000, 2000000)),
 Delayed(range(2000000, 3000000))]

但是当我计算它们时，我得到了批处理函数指针（我想？？）地址：

results = dask.compute(*batches)
results[:3]

(<function __main__.batch(seq)>,
 <function __main__.batch(seq)>,
 <function __main__.batch(seq)>)

我有两个问题：

1. 这真的应该这样运行吗，因为它似乎与Best practices页面的第一行相矛盾，它说要而不是像delayed(f(x))一样运行它，因为这样会立即运行，而不是懒惰。

2. 如何获得上述批处理运行的结果？