Calcul distribué avec Python

Parallélisme vs. Concurrence

Le parallélisme consiste à exécuter plusieurs tâches en même temps, tandis que la concurrence concerne le traitement de nombreuses tâches qui peuvent avancer simultanément mais pas nécessairement en même temps. Le Python distribué couvre à la fois le parallélisme et la concurrence, selon les tâches en question et la conception du système.

Répartition des Tâches

Un composant clé de l'informatique parallèle et distribuée est la répartition du travail entre plusieurs nœuds ou unités de traitement. Une distribution efficace du travail est cruciale pour optimiser la performance globale, l'efficacité et l'utilisation des ressources, qu'il s'agisse de paralléliser l'exécution de fonctions dans un programme de calcul sur plusieurs cœurs ou de diviser un pipeline de traitement de données en étapes plus petites.

Communication et Coordination

La communication et la coordination efficaces entre les nœuds sont essentielles dans les systèmes distribués pour faciliter l'orchestration de l'exécution de fonctions distantes, des workflows complexes, des échanges de données et la synchronisation des calculs.

Les programmes Python Distribués bénéficient de technologies comme les files de messages, les structures de données distribuées, et les appels de procédure à distance (RPC) qui permettent une coordination et une communication fluides entre l'exécution des fonctions distantes et réelles.

Fiabilité et Prévention des Erreurs

La capacité d'un système à accueillir une charge de travail croissante en ajoutant des nœuds ou des unités de traitement sur différentes machines est appelée évolutivité. En revanche, la tolérance aux pannes se réfère à la conception de systèmes pouvant supporter des dysfonctionnements tels que des pannes de machines, des partitions de réseau et des pannes de nœuds tout en continuant de fonctionner de manière fiable.

Pour garantir la stabilité et la résilience des applications distribuées sur plusieurs machines, les cadres Python Distribués incluent fréquemment des fonctionnalités de tolérance aux pannes et de mise à l'échelle automatique.

Applications de Python Distribué

Traitement et Analyse des Données : Les ensembles de données volumineux peuvent être traités en parallèle à l'aide de cadres Python Distribués comme Apache Spark et Dask, rendant possible aux applications Python Distribuées d'effectuer des tâches comme le traitement par lots, le traitement en flux en temps réel et l'apprentissage automatique à grande échelle.

Développement Web avec Microservices : Des applications Web évolutives et des architectures de microservices peuvent être créées avec les cadres Web Python comme Flask et Django en conjonction avec des files de tâches distribuées comme Celery Les applications Web peuvent facilement intégrer des fonctions telles que la mise en cache distribuée, la gestion asynchrone des requêtes et le traitement des tâches en arrière-plan.

Calcul Scientifique et Simulation : Le calcul à haute performance (HPC) et la simulation parallèle sur des clusters de machines sont rendus possibles par l'écosystème robuste de Python de bibliothèques scientifiques et de cadres d'informatique distribuée. Les applications incluent l'analyse de risque financier, la modélisation climatique, les applications d'apprentissage automatique, et les simulations de physique et de biologie computationnelle.

Informatique à la périphérie et Internet des Objets (IoT) : Alors que les appareils IoT et les conceptions d'informatique à la périphérie prolifèrent, le Python Distribué devient de plus en plus important pour gérer les données des capteurs, coordonner les processus d'informatique à la périphérie, construire des applications distribuées ensemble, et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique distribués pour les applications modernes à la périphérie.

Apprentissage Automatique Distribué avec Dask-ML

Une bibliothèque puissante appelée Dask-ML étend le cadre de calcul parallèle Dask pour les tâches impliquant l'apprentissage automatique. En divisant la tâche sur plusieurs cœurs ou processeurs dans un cluster de machines, les développeurs Python peuvent former et appliquer des modèles d'apprentissage automatique sur de vastes ensembles de données de manière efficace et distribuée.

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}")

Appels de Fonctions en Parallèle avec Ray

Avec l'aide du cadre solide de calcul distribué Ray, vous pouvez exécuter des fonctions ou tâches Python simultanément sur de nombreux cœurs ou ordinateurs d'un cluster. En utilisant le décorateur @ray.remote, Ray vous permet de spécifier des fonctions comme distantes. Ensuite, ces tâches ou opérations distantes peuvent être exécutées de manière asynchrone sur les Ray workers du cluster.

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()

Qu'est-ce qu'IronPDF ?

Nous pouvons créer, modifier et rendre des documents PDF au sein des programmes .NET avec l'aide du célèbre package IronPDF for .NET. Travailler avec des PDFs peut se faire de nombreuses façons : de la création de nouveaux documents PDF à partir de contenu HTML, de photographies, ou de données brutes, à l'extraction de texte et d'images de ceux existants, la conversion de pages HTML en PDFs, et l'ajout de texte, images et formes à ceux préexistants.

La simplicité et la facilité d'utilisation de IronPDF sont deux de ses principaux avantages. Les développeurs peuvent commencer à produire des PDFs au sein de leurs applications .NET avec facilité grâce à son API conviviale et sa documentation exhaustive. La rapidité et l'efficacité de IronPDF sont deux autres fonctionnalités qui facilitent aux développeurs la production rapide de documents PDF de haute qualité.

Quelques avantages de IronPDF :

• Création de PDFs à partir de données brutes, d'images, et de HTML.
• Extraction d'images et de texte des fichiers PDF.
• Inclure en-têtes, pieds de page, et filigranes dans les fichiers PDF.
• Les fichiers PDF sont protégés par mot de passe et encryption.
• La capacité de remplir et signer électroniquement des documents.

Génération de PDF Distribuée avec 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()