L'informatique distribuée avec Python

Python distribué

Le besoin de solutions informatiques évolutives et efficaces est plus grand que jamais dans le domaine de la technologie, qui évolue rapidement. L'informatique distribuée devient de plus en plus nécessaire pour les travaux impliquant de grands volumes de traitement de données distribuées, des demandes simultanées d'utilisateurs et des tâches exigeantes en termes de calcul. Afin de permettre aux développeurs d'utiliser pleinement Python distribué, nous allons examiner ses applications, ses principes et ses outils dans ce billet.

La production et la modification dynamiques de documents PDF est une exigence courante dans le domaine du développement web. La possibilité de créer des PDF par programmation est très utile pour créer des factures, des rapports et des certificats à la volée.

L'écologie étendue de Python et sa polyvalence permettent de traiter une multitude de bibliothèques PDF. IronPDF est une solution formidable qui aide les développeurs à tirer pleinement parti de leur infrastructure en simplifiant le processus de création de PDF et en permettant également le parallélisme des tâches et l'informatique distribuée.

Comprendre Python distribué

Fondamentalement, le Python distribué consiste à diviser le travail de calcul en plus petits morceaux et à les répartir entre plusieurs nœuds, ou unités de traitement. Ces nœuds peuvent être des machines individuelles connectées à un réseau, des cœurs de CPU individuels au sein d'un système, des objets distants, des fonctions distantes, l'exécution d'appels de fonction ou à distance, ou même des threads individuels au sein d'un processus unique. L'objectif est d'améliorer les performances, l'évolutivité et la tolérance aux pannes en parallélisant la charge de travail.

Python est un excellent choix pour les charges de travail informatiques distribuées en raison de sa facilité d'utilisation, de son adaptabilité et d'un solide écosystème de bibliothèques. Python offre une abondance d'outils pour le calcul distribué à toutes les échelles et pour tous les cas d'utilisation, allant de cadres puissants comme Celery, Dask et Apache Spark à des modules intégrés comme multiprocessing et threading.

Avant d'entrer dans les détails, examinons les idées et les préceptes de base sur lesquels repose Python distribué :

Parallélisme et simultanéité

Le parallélisme implique l'exécution de plusieurs tâches en même temps, tandis que la concurrence concerne le traitement de plusieurs tâches qui peuvent avancer simultanément, mais pas nécessairement en même temps. Le Python distribué couvre à la fois le parallélisme et la concurrence, en fonction des tâches à accomplir et de la conception du système.

Répartition des tâches

Un élément clé de l'informatique parallèle et distribuée est la répartition du travail entre plusieurs nœuds ou unités de traitement. Une répartition efficace du travail est essentielle pour optimiser les performances globales, l'efficacité et l'utilisation des ressources, que l'exécution d'une fonction dans un programme informatique soit parallélisée sur plusieurs cœurs ou qu'un pipeline de traitement de données soit divisé en étapes plus petites.

Communication et coordination

Une communication et une coordination efficaces entre les nœuds sont essentielles dans les systèmes distribués pour faciliter l'orchestration de l'exécution des fonctions à distance, les flux de travail complexes, l'échange de données et la synchronisation des calculs.

Les programmes Python distribués bénéficient de technologies telles que 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 de fonctions distantes et réelles.

Fiabilité et prévention des erreurs

La capacité d'un système à s'adapter à des charges de travail croissantes en ajoutant des nœuds ou des unités de traitement sur différentes machines est appelée évolutivité. À l'inverse, la tolérance aux pannes fait référence à la conception de systèmes qui peuvent résister à des dysfonctionnements tels que des pannes de machines, des partitions de réseau et des pannes de nœuds, tout en continuant à fonctionner de manière fiable.

Pour garantir la stabilité et la résilience des applications distribuées sur plusieurs machines, les frameworks Python distribués intègrent fréquemment des fonctions de tolérance aux pannes et de mise à l'échelle automatique.

Applications de Python distribué

Traitement et analyse des données : Les grands jeux de données peuvent être traités en parallèle en utilisant des frameworks Python distribués comme Apache Spark et Dask, ce qui permet à des applications Python distribuées d'effectuer des activités telles que le traitement par lots, le traitement de 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 des frameworks web Python comme Flask et Django en conjonction avec des files d'attente de tâches distribuées comme Celery. Les applications web peuvent facilement intégrer des fonctionnalités telles que la mise en cache distribuée, le traitement asynchrone des demandes et le traitement des tâches en arrière-plan.

Calcul scientifique et simulation : L'informatique haute performance (HPC) et la simulation parallèle sur des clusters de machines sont rendues possibles grâce à l'écosystème robuste de bibliothèques scientifiques et de frameworks de calcul distribué de Python. Les applications comprennent l'analyse des risques financiers, la modélisation du climat, les applications d'apprentissage automatique et les simulations de physique et de biologie informatique.

Edge Computing et l'Internet des objets (IoT) : Alors que les appareils IoT et les conceptions d'edge computing se multiplient, Distributed Python devient de plus en plus important pour gérer les données des capteurs, coordonner les processus d'edge computing, construire ensemble des applications distribuées et mettre en pratique des modèles d'apprentissage automatique distribués pour les applications modernes à la périphérie.

Création et utilisation de Python distribué

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 répartissant la tâche sur plusieurs cœurs ou processeurs d'un cluster de machines, les développeurs Python peuvent former et appliquer des modèles d'apprentissage automatique sur d'énormes ensembles de données de manière distribuée et efficace.

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}")

python

Appels de fonctions parallèles avec Ray

Avec l'aide du cadre de calcul distribué robuste Ray, vous pouvez exécuter des fonctions ou des tâches Python simultanément sur les 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 à distance peuvent être exécutées de manière asynchrone sur les travailleurs Ray 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()

python

Pour commencer

Qu'est-ce qu'IronPDF ?

Nous pouvons créer, modifier et rendre des documents PDF au sein des programmes .NET grâce au célèbre package IronPDF for .NET. Il existe de nombreuses façons de travailler avec les PDF : création de nouveaux documents PDF à partir de contenu HTML, de photographies ou de données brutes, extraction de texte et d'images à partir de documents existants, conversion de pages HTML en PDF et ajout de texte, d'images et de formes à des documents préexistants.

La simplicité et la facilité d'utilisation de IronPDF sont deux de ses principaux avantages. Les développeurs peuvent commencer à produire des PDF dans leurs applications .NET en toute simplicité grâce à son API conviviale et à sa documentation complète. La vitesse et l'efficacité d'IronPDF sont deux autres caractéristiques qui facilitent la production de documents PDF de haute qualité rapidement par les développeurs.

Quelques avantages d'IronPDF

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

Génération distribuée de PDF avec IronPDF

La distribution des tâches sur de nombreux cœurs ou ordinateurs au sein d'un cluster est rendue possible par des frameworks Python distribués tels que Dask et Ray. Il est ainsi possible d'exécuter des tâches complexes telles que la génération de PDF en parallèle sur un cluster et d'exploiter plusieurs cœurs au sein de celui-ci, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire à la création d'un lot important de PDF.

Commencez par installer IronPDF et la bibliothèque ray en utilisant pip :

pip install ironpdf
pip install celery

pip install ironpdf
pip install celery

Voici un exemple de code conceptuel en Python qui démontre deux méthodes utilisant IronPDF et Python pour la génération répartie de PDF :

File d'attente de tâches avec un travailleur central

Central Worker (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'])

python

Script Client (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()

python

Celery est le système de file d'attente de tâches que nous utilisons. Les tâches sont envoyées au travailleur central (worker.py) avec des dictionnaires de données qui contiennent du contenu HTML. La fonction Python crée un PDF en utilisant IronPDF et le sauvegarde avec un nom de fichier spécial.

Une tâche contenant des données d'échantillon est envoyée à la file d'attente par le script client (client.py). Ce script peut être modifié pour envoyer d'autres tâches à partir de différents ordinateurs.

Voici le PDF généré à partir du code ci-dessus.

Conclusion

Les utilisateurs d'IronPDF qui gèrent des activités de création de PDF à grande échelle peuvent libérer un potentiel énorme en utilisant Python distribué et des bibliothèques comme Ray ou Dask. Par rapport à l'exécution du code sur une seule machine, vous pouvez obtenir des améliorations significatives de la vitesse en répartissant la même charge de travail sur plusieurs cœurs et en l'utilisant sur plusieurs machines.

IronPDF peut être amélioré d'un outil puissant pour créer des PDF sur un seul système à une solution fiable pour gérer efficacement de grands ensembles de données en utilisant le langage de programmation distribué Python. Pour profiter pleinement d'IronPDF dans votre prochain projet de création de PDF à grande échelle, examinez les bibliothèques Python proposées et essayez ces méthodes !

IronPDF est proposé à un prix raisonnable lorsqu'il est acheté en package et est livré avec une licence à vie. Le package offre une valeur formidable et, pour de nombreux systèmes, il peut être acheté pour seulement $749. Il fournit un support technique en ligne 24h/24 et 7j/7 aux titulaires de licence. Pour plus d'informations sur la redevance, veuillez consulter le site web. Pour en savoir plus sur les produits fabriqués par Iron Software, rendez-vous sur cette page.