Verteiltes Python (Wie es für Entwickler funktioniert)

Verteiltes Python

Der Bedarf an skalierbaren und effektiven Computerlösungen ist in dem sich schnell verändernden Technologiebereich größer denn je. Verteiltes Rechnen wird immer notwendiger für Aufgaben, die große Mengen an verteilter Datenverarbeitung, gleichzeitige Benutzeranfragen und rechenintensive Aufgaben beinhalten. Um Entwicklern die Möglichkeit zu geben, Distributed Python vollständig zu nutzen, werden wir in diesem Beitrag seine Anwendungen, Prinzipien und Werkzeuge untersuchen.

Die dynamische Erstellung und Änderung von PDF-Dokumenten ist eine häufige Anforderung im Bereich der Webentwicklung. Die Möglichkeit, PDF-Dateien programmgesteuert zu erstellen, ist sehr nützlich, um Rechnungen, Berichte und Bescheinigungen im Handumdrehen zu erstellen.

Die umfangreiche Ökologie und Vielseitigkeit von Python macht es möglich, mit einer Vielzahl von PDF-Bibliotheken umzugehen. ironPDF" ist eine hervorragende Lösung, die Entwicklern hilft, ihre Infrastruktur voll auszunutzen, indem sie den Prozess der PDF-Erstellung rationalisiert und Aufgabenparallelität sowie verteiltes Rechnen ermöglicht.

Verteiltes Python verstehen

Grundsätzlich ist verteiltes Python ein Prozess, bei dem die Rechenarbeit in kleinere Teile aufgeteilt und auf mehrere Knoten oder Verarbeitungseinheiten verteilt wird. Bei diesen Knoten kann es sich um einzelne Rechner handeln, die an ein Netz angeschlossen sind, um einzelne CPU-Kerne innerhalb eines Systems, um entfernte Objekte, entfernte Funktionen, um die Ausführung von Fern- oder Funktionsaufrufen oder sogar um einzelne Threads innerhalb eines einzelnen Prozesses. Ziel ist es, die Leistung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz durch Parallelisierung der Arbeitslast zu erhöhen.

Python ist aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, Anpassungsfähigkeit und eines robusten Ökosystems von Bibliotheken eine hervorragende Wahl für verteilte Datenverarbeitungsaufgaben. Python bietet eine Fülle von Werkzeugen für verteiltes Rechnen in allen Größenordnungen und Anwendungsfällen, von starken Frameworks wie Celery, Dask und Apache Spark bis hin zu eingebauten Modulen wie multiprocessing und threading.

Bevor wir uns mit den Einzelheiten befassen, wollen wir die grundlegenden Ideen und Prinzipien untersuchen, auf denen Distributed Python aufbaut:

Parallelität vs. Gleichzeitigkeit

Bei der Parallelität werden mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt, während bei der Gleichzeitigkeit viele Aufgaben bearbeitet werden, 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 des parallelen und verteilten Rechnens ist die Verteilung der Arbeit auf mehrere Knoten oder Verarbeitungseinheiten. Eine effektive Arbeitsverteilung ist für die Optimierung der Gesamtleistung, der Effizienz und der Ressourcennutzung von entscheidender Bedeutung, unabhängig davon, ob die Funktionsausführung in einem Rechenprogramm über mehrere Kerne parallelisiert oder eine Datenverarbeitungspipeline in kleinere Phasen unterteilt wird.

Kommunikation und Koordinierung

Eine effektive Kommunikation und Koordination zwischen den Knoten ist 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 Message Queues, verteilten Datenstrukturen und Remote Procedure Calls (RPC) die eine reibungslose Koordinierung und Kommunikation zwischen entfernter und tatsächlicher Funktionsausführung ermöglichen.

Verlässlichkeit 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 Fehlertoleranz auf die Entwicklung von Systemen, die Fehlfunktionen wie Maschinenausfällen, Netzwerkpartitionen und Knotenabstürzen standhalten und dennoch zuverlässig funktionieren.

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 problemlos Funktionen wie verteiltes Caching, asynchrone Anfragebearbeitung und Hintergrundverarbeitung von Aufträgen einbeziehen.

Wissenschaftliches Rechnen und Simulation: Hochleistungsrechnen (HPC) und parallele Simulationen über Cluster von Rechnern werden durch Pythons robustes Ökosystem wissenschaftlicher Bibliotheken und Frameworks für verteiltes Rechnen ermöglicht. Zu den Anwendungen gehören Finanzrisikoanalysen, Klimamodelle, Anwendungen des maschinellen Lernens und Simulationen der 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 im Edge-Bereich.

Erstellung und Verwendung von verteiltem Python

Verteiltes maschinelles Lernen mit Dask-ML

Eine leistungsstarke 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 Cluster 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 Berechnungsframeworks 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 Ray es Ihnen, Funktionen als remote zu spezifizieren. Danach können diese entfernten Aufgaben oder Operationen 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()

Erste Schritte

Was ist IronPDF?

Mit Hilfe des bekannten IronPDF for .NET-Pakets 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 über die Extraktion von Text und Bildern aus bestehenden Dokumenten bis hin zur 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 der Hauptvorteile des Programms. Dank der benutzerfreundlichen API und der umfangreichen Dokumentation können Entwickler PDFs in ihren .NET-Anwendungen problemlos 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.
• PDF-Dateien sind passwort- und verschlüsselungsgeschützt.
• Die Möglichkeit, Dokumente elektronisch auszufüllen und zu unterschreiben.

Verteilte PDF-Erzeugung mit IronPDF

Die Verteilung von Aufgaben auf mehrere Kerne oder Computer innerhalb eines Clusters wird durch verteilte Python-Frameworks wie Dask und Ray ermöglicht. Dies ermöglicht die parallele Ausführung komplexer Aufgaben wie der PDF-Erstellung in einem Cluster und die Nutzung mehrerer Kerne in diesem Cluster, was die Zeit, die für die Erstellung eines großen Stapels von PDFs benötigt wird, drastisch verkürzt.

Beginnen Sie mit der Installation von IronPDF und der ray-Bibliothek mit pip:

pip install ironpdf
pip install celery

Hier finden Sie einen konzeptionellen Python-Code, der zwei Methoden zur verteilten PDF-Erzeugung mit IronPDF und Python demonstriert:

Aufgabenwarteschlange mit einem zentralen Arbeiter

Zentrale Mitarbeiterin (worker.py):

from ironpdf import *     
from celery import *

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

@app.task(name='generate_pdf')
def generate_pdf(data):
    print(data)
    renderer = ChromePdfRenderer()
    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 *     
from celery import *

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

@app.task(name='generate_pdf')
def generate_pdf(data):
    print(data)
    renderer = ChromePdfRenderer()
    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'])

Kunden-Skript (client.py):

from celery import Celery

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

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

if __name__ == '__main__':
    main()

from celery import Celery

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

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

if __name__ == '__main__':
    main()

celery" ist das von uns verwendete System für Aufgabenwarteschlangen. Die Aufträge werden an den zentralen Arbeiter gesendet (arbeiter.py) zusammen mit Datenwörterbüchern, die HTML-Inhalte enthalten. Die Python-Funktion erstellt ein PDF mit IronPDF und speichert es unter einem speziellen Dateinamen.

Eine Aufgabe mit Beispieldaten wird vom Client-Skript an die Warteschlange gesendet (client.py). Dieses Skript kann geändert werden, um andere Aufgaben von anderen Computern aus zu senden.

Nachfolgend sehen Sie die aus dem obigen Code generierte PDF-Datei.

Schlussfolgerung

Anwender von IronPDF for Python, die in großem Umfang PDF-Dateien erstellen, können durch den Einsatz von verteiltem Python und Bibliotheken wie Ray oder Dask ein enormes Potenzial freisetzen. Im Vergleich zur Ausführung von Code auf einer einzigen Maschine können Sie erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen erzielen, wenn Sie dieselbe Code-Arbeitslast auf mehrere Kerne verteilen und auf mehreren Maschinen verwenden.

ironPDF" kann durch den Einsatz der verteilten Programmiersprache Python von einem leistungsfähigen Werkzeug zur Erstellung von PDFs auf einem einzelnen System zu einer zuverlässigen Lösung für die effektive Verwaltung großer Datenmengen weiterentwickelt werden. Um IronPDF in Ihrem bevorstehenden Großprojekt zur PDF-Erstellung vollständig zu nutzen, sollten Sie die angebotenen Python-Bibliotheken untersuchen und die folgenden Methoden ausprobieren!

ironPDF" ist preisgünstig, wenn es als Paket gekauft wird und wird mit einer lebenslangen Lizenz geliefert. Das Paket ist sehr preiswert und kann für viele Systeme für nur 749 $ erworben werden. Es bietet 24/7 Online-Support für Lizenzinhaber. Für weitere Informationen über die Gebühr besuchen Sie bitte die Website. Um mehr über die Produkte von Iron Software zu erfahren, besuchen Sie diese Seite.