分布式計算 Python

並行性 vs. 并发性

並行性涉及同時執行多個任務，而並發性則涉及處理許多可能同步前進但不一定同時進行的任務。 根據手頭的任務和系統的設計，分佈式 Python 覆蓋了並行性和並發性。

任務分配

並行和分佈式計算的一個關鍵組成部分是將工作分配給幾個節點或處理單元。 無論是計算程序中的功能執行在多個核心上並行化，還是數據處理管道被劃分為較小的階段，有效的工作分配對優化整體性能、效率和資源使用至關重要。

通信和協調

在分佈式系統中，節點之間的有效通信和協調對於促進遠程功能執行的編排、複雜的工作流程、數據交換和計算同步至關重要。

分佈式 Python 程序受益於技術，如消息隊列、分佈式數據結構和遠程程序調用（RPC），這些技術使遠程和實際功能執行之間的平穩協調和通信成為可能。

可靠性和錯誤預防

通過在不同機器上添加節點或處理單元來容納不斷增長的工作負載的系統能力被稱為可擴展性。 相反，容錯性是指能夠承受機器故障、網絡分區和節點崩潰等故障，並仍然可靠運行的系統設計。

為了保證分佈式應用在多個機器上的穩定性和韌性，分佈式 Python 框架常常包括容錯和自動擴展功能。

分佈式 Python 的應用

數據處理和分析： 使用分佈式 Python 框架（如 Apache Spark 和 Dask）並行處理大數據集，使分佈式 Python 應用能夠執行批處理、實時流處理、機器學習等規模的活動。

使用微服務的 Web 開發： 與分佈式任務隊列（如 Celery）結合使用 Python Web 框架（如 Flask 和 Django）可創建可擴展的 Web 應用和微服務架構。 Web 應用可以輕鬆地結合特性，如分佈式緩存、異步請求處理和後台任務處理。

科學計算和模擬： 利用 Python 強大的科學庫和分佈式計算框架生態系統，可以在機群上進行高性能計算（HPC）和並行模擬。 應用包括財務風險分析、氣候模型、機器學習應用、物理和計算生物學模擬。

邊緣計算和物聯網（IoT）： 隨著 IoT 設備和邊緣計算設計的激增，分佈式 Python 在處理傳感器數據、協調邊緣計算過程、構建分佈式應用集成和將分佈式機器學習模型應用於現代邊緣應用方面變得越來越重要。

使用 Dask-ML 的分佈式機器學習

一個名為 Dask-ML 的強大庫擴展了平行計算框架 Dask 用於機器學習相關工作的應用。 將任務分割到多個核心或在多台機器組成的群集上，使 Python 開發人員能以有效分佈的方式在大型數據集上訓練和應用機器學習模型。

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}")

使用 Ray 的並行函數調用

利用強大的分佈式計算框架 Ray，你可以在群集的多核或多台計算機上並行執行 Python 函數或任務。 通過使用 @ray.remote 裝飾器，Ray 允許你指定函數為遠程。 然後，這些遠程任務或操作可以很容易的異步地在群集的 Ray 工作者上執行。

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()

什麼是 IronPDF？

使用流行的 IronPDF for .NET 套件，我們可以在 .NET 程序中創建、修改和渲染 PDF 文檔。 處理 PDF 有多種方式：從以 HTML 內容、照片或原始數據創建新的 PDF 文檔，到從現有文檔中提取文本和圖像，將 HTML 頁面轉換為 PDF，再到在已有的 PDF 上添加文本、圖像和形狀。

IronPDF 的簡單性和易用性是它的主要優勢之一。 開發人員可以毫不費力地在其 .NET 應用中開始生成 PDF，因為它具有簡單的 API 和詳細的文檔。 IronPDF 的速度和效率也是開始迅速製作高質量 PDF 文檔的另外兩個特性。

IronPDF 的一些優勢：

• 從原始數據、圖像和 HTML 中創建 PDF。
• 從 PDF 文件中提取圖像和文本。
• 在 PDF 文檔中包含頁眉、頁腳和浮水印。
• PDF 文件具有密碼和加密保護。
• 具有電子填寫和簽署文件的能力。

用 IronPDF 的分佈式 PDF 生產

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()