Verteiltes Rechnen mit Python

Parallelität vs. Gleichzeitigkeit

Parallelität bedeutet, dass mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden, während es bei der Gleichzeitigkeit um die Bearbeitung vieler Aufgaben geht, die zwar gleichzeitig, aber nicht unbedingt gleichzeitig ablaufen. Sowohl Parallelität als auch Gleichzeitigkeit werden von verteiltem Python abgedeckt, je nach den anstehenden Aufgaben und dem Design des Systems.

Aufgabenverteilung

Eine Schlüsselkomponente der parallelen und verteilten Datenverarbeitung ist die Verteilung der Arbeit auf mehrere Knoten oder Verarbeitungseinheiten. Eine effektive Arbeitsverteilung ist entscheidend für die Optimierung der Gesamtleistung, der Effizienz und der Ressourcennutzung, unabhängig davon, ob die Funktionsausführung in einem Rechenprogramm über mehrere Kerne parallelisiert oder eine Datenverarbeitungspipeline in kleinere Schritte unterteilt wird.

Kommunikation und Koordinierung

Effektive Kommunikation und Koordination zwischen Knoten sind in verteilten Systemen unerlässlich, um die Orchestrierung der Ausführung von Remote-Funktionen, komplizierte Arbeitsabläufe, den Datenaustausch und die Synchronisierung von Berechnungen zu erleichtern.

Verteilte Python-Programme profitieren von Technologien wie Nachrichtenwarteschlangen, verteilten Datenstrukturen und Remote Procedure Calls (RPC), die eine reibungslose Koordination und Kommunikation zwischen Remote- und tatsächlicher Funktionsausführung ermöglichen.

Zuverlässigkeit und Fehlervermeidung

Die Fähigkeit eines Systems, wachsende Arbeitslasten durch Hinzufügen von Knoten oder Verarbeitungseinheiten auf verschiedenen Rechnern zu bewältigen, wird als Skalierbarkeit bezeichnet. Im Gegensatz dazu bezieht sich der Begriff Fehlertoleranz auf die Entwicklung von Systemen, die Störungen wie Maschinenausfällen, Netzwerkpartitionen und Knotenabstürzen standhalten und dennoch zuverlässig funktionieren können.

Um die Stabilität und Ausfallsicherheit verteilter Anwendungen über mehrere Rechner hinweg zu gewährleisten, enthalten verteilte Python-Frameworks häufig Funktionen für Fehlertoleranz und automatische Skalierung.

Anwendungen von verteiltem Python

Datenverarbeitung und -analyse: Große Datensätze können mit verteilten Python-Frameworks wie Apache Spark und Dask parallel verarbeitet werden, wodurch verteilte Python-Anwendungen Aktivitäten wie Stapelverarbeitung, Echtzeit-Stream-Verarbeitung und maschinelles Lernen in großem Umfang durchführen können.

Webentwicklung mit Microservices: Skalierbare Webanwendungen und Microservices-Architekturen können mit Python-Webframeworks wie Flask und Django in Verbindung mit verteilten Task-Queues wie Celery erstellt werden. Webanwendungen können leicht Funktionen wie verteiltes Caching, asynchrone Anfragebearbeitung und Hintergrundverarbeitung von Aufträgen enthalten.

Wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen: High-Performance Computing (HPC) und parallele Simulationen über Cluster von Rechnern werden durch das robuste Ökosystem von Python mit wissenschaftlichen Bibliotheken und verteilten Computing-Frameworks ermöglicht. Zu den Anwendungen gehören Finanzrisikoanalysen, Klimamodellierung, Anwendungen für maschinelles Lernen sowie Simulationen von Physik und Computerbiologie.

Edge Computing und das Internet der Dinge (IoT): Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten und Edge-Computing-Designs wird verteiltes Python immer wichtiger für die Verarbeitung von Sensordaten, die Koordinierung von Edge-Computing-Prozessen, die gemeinsame Entwicklung verteilter Anwendungen und die Umsetzung verteilter maschineller Lernmodelle für moderne Anwendungen am Rande der Welt.

Verteiltes maschinelles Lernen mit Dask-ML

Eine starke Bibliothek namens Dask-ML erweitert das parallele Computing-Framework Dask für Aufgaben, die maschinelles Lernen beinhalten. Die Aufteilung der Aufgabe auf mehrere Kerne oder Prozessoren in einem Maschinencluster ermöglicht es Python-Entwicklern, Modelle des maschinellen Lernens auf riesige Datensätze zu trainieren und effektiv verteilt anzuwenden.

import dask.dataframe as dd
from dask_ml.model_selection import train_test_split
from dask_ml.xgboost import XGBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load and prepare data (replace with your data loading logic)
df = dd.read_csv("training_data.csv")
X = df.drop("target_column", axis=1)  # Features
y = df["target_column"]  # Target variable

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Define and train the XGBoost model in a distributed fashion
model = XGBoostClassifier(n_estimators=100)  # Adjust hyperparameters as needed
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on test data (can be further distributed)
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate model performance (replace with your desired evaluation metric)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Model Accuracy: {accuracy}")

import dask.dataframe as dd
from dask_ml.model_selection import train_test_split
from dask_ml.xgboost import XGBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load and prepare data (replace with your data loading logic)
df = dd.read_csv("training_data.csv")
X = df.drop("target_column", axis=1)  # Features
y = df["target_column"]  # Target variable

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Define and train the XGBoost model in a distributed fashion
model = XGBoostClassifier(n_estimators=100)  # Adjust hyperparameters as needed
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on test data (can be further distributed)
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate model performance (replace with your desired evaluation metric)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Model Accuracy: {accuracy}")

Parallele Funktionsaufrufe mit Ray

Mit Hilfe des robusten verteilten Berechnungs-Frameworks Ray können Sie Python-Funktionen oder -Aufgaben gleichzeitig auf den vielen Kernen oder Computern eines Clusters ausführen. Durch die Verwendung des @ray.remote Dekorators ermöglicht es Ray, Funktionen als remote zu spezifizieren. Danach können diese Remote-Aufgaben oder -Vorgänge asynchron auf den Ray Workern des Clusters ausgeführt werden.

import ray
import numpy as np

# Define the Monte Carlo simulation function
@ray.remote
def simulate(seed):
    np.random.seed(seed)  # Set random seed for reproducibility
    # Perform your simulation logic here (replace with your specific simulation)
    # This example simulates a random walk and returns the final position
    steps = 1000
    position = 0
    for _ in range(steps):
        position += np.random.choice([-1, 1])
    return position

# Initialize Ray cluster (comment out if using existing cluster)
ray.init()

# Number of simulations to run
num_sims = 10000

# Run simulations in parallel using Ray's map function
simulations = ray.get([simulate.remote(seed) for seed in range(num_sims)])

# Analyze simulation results (calculate statistics like average final position)
average_position = np.mean(simulations)
print(f"Average final position: {average_position}")

# Shut down Ray cluster (comment out if using existing cluster)
ray.shutdown()

import ray
import numpy as np

# Define the Monte Carlo simulation function
@ray.remote
def simulate(seed):
    np.random.seed(seed)  # Set random seed for reproducibility
    # Perform your simulation logic here (replace with your specific simulation)
    # This example simulates a random walk and returns the final position
    steps = 1000
    position = 0
    for _ in range(steps):
        position += np.random.choice([-1, 1])
    return position

# Initialize Ray cluster (comment out if using existing cluster)
ray.init()

# Number of simulations to run
num_sims = 10000

# Run simulations in parallel using Ray's map function
simulations = ray.get([simulate.remote(seed) for seed in range(num_sims)])

# Analyze simulation results (calculate statistics like average final position)
average_position = np.mean(simulations)
print(f"Average final position: {average_position}")

# Shut down Ray cluster (comment out if using existing cluster)
ray.shutdown()

Was ist IronPDF?

Mit Hilfe des bekannten Pakets IronPDF for .NET können wir PDF-Dokumente in .NET-Programmen erstellen, ändern und rendern. Die Arbeit mit PDFs kann auf viele verschiedene Arten erfolgen: von der Erstellung neuer PDF-Dokumente aus HTML-Inhalten, Fotos oder Rohdaten bis hin zur Extraktion von Text und Bildern aus bestehenden Dokumenten, der Konvertierung von HTML-Seiten in PDFs und dem Hinzufügen von Text, Bildern und Formen zu bereits bestehenden Dokumenten.

die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit von IronPDF sind zwei seiner Hauptvorteile. Entwickler können dank der benutzerfreundlichen API und der umfangreichen Dokumentation problemlos PDFs in ihren .NET-Anwendungen erstellen. Die Geschwindigkeit und Effizienz von IronPDF sind zwei weitere Merkmale, die es Entwicklern erleichtern, schnell hochwertige PDF-Dokumente zu erstellen.

Einige Vorteile von IronPDF:

• Erstellung von PDFs aus Rohdaten, Bildern und HTML.
• Extrahieren von Bildern und Text aus PDF-Dateien.
• Einfügen von Kopf- und Fußzeilen sowie Wasserzeichen in PDF-Dateien.
• Die PDF-Dateien sind passwort- und verschlüsselungsgeschützt.
• Die Möglichkeit, Dokumente elektronisch auszufüllen und zu unterschreiben.

Verteilte PDF-Erzeugung mit IronPDF

pip install ironpdf
pip install celery

pip install ironpdf
pip install celery

from ironpdf import ChromePdfRenderer
from celery import Celery

app = Celery('pdf_tasks', broker='pyamqp://')
app.autodiscover_tasks()

@app.task(name='generate_pdf')
def generate_pdf(data):
    print(data)
    renderer = ChromePdfRenderer()  # Instantiate renderer
    pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(str(data))
    pdf.SaveAs("output.pdf")
    return f"PDF generated for data {data}"

if __name__ == '__main__':
    app.worker_main(argv=['worker', '--loglevel=info', '--without-gossip', '--without-mingle', '--without-heartbeat', '-Ofair', '--pool=solo'])

from ironpdf import ChromePdfRenderer
from celery import Celery

app = Celery('pdf_tasks', broker='pyamqp://')
app.autodiscover_tasks()

@app.task(name='generate_pdf')
def generate_pdf(data):
    print(data)
    renderer = ChromePdfRenderer()  # Instantiate renderer
    pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(str(data))
    pdf.SaveAs("output.pdf")
    return f"PDF generated for data {data}"

if __name__ == '__main__':
    app.worker_main(argv=['worker', '--loglevel=info', '--without-gossip', '--without-mingle', '--without-heartbeat', '-Ofair', '--pool=solo'])

from celery import Celery

app = Celery('pdf_tasks', broker='pyamqp://localhost')

def main():
    # Send task to worker
    task = app.send_task('generate_pdf', args=("<h1>This is a sample PDF</h1>",))
    print(task.get())  # Wait for task completion and print result

if __name__ == '__main__':
    main()

from celery import Celery

app = Celery('pdf_tasks', broker='pyamqp://localhost')

def main():
    # Send task to worker
    task = app.send_task('generate_pdf', args=("<h1>This is a sample PDF</h1>",))
    print(task.get())  # Wait for task completion and print result

if __name__ == '__main__':
    main()