使用Python的分佈式計算

並行與並發

並行性是指同時執行多個任務，而並發性是指處理多個可能同時進行但不一定同時執行的任務。 分散式 Python 既支援並行性也支援並發性，取決於手邊的任務和系統設計。

任務分配

平行和分散式運算的關鍵組成部分是將工作分配到多個節點或處理單元上。 有效的工作分配對於優化整體效能、效率和資源利用至關重要，無論是計算程式中的函數執行在多個核心上並行化，還是資料處理管道被分成更小的階段。

溝通與協調

在分散式系統中，節點間有效的溝通與協調至關重要，它有助於協調遠端功能執行、複雜的工作流程、資料交換和計算同步。

分散式 Python 程式受益於訊息佇列、分散式資料結構和遠端過程呼叫 (RPC) 等技術，這些技術能夠實現遠端和實際函數執行之間的順暢協調和通訊。

可靠性和錯誤預防

系統透過在不同機器上添加節點或處理單元來適應不斷增長的工作負載的能力稱為可擴展性。 相反，容錯性是指系統設計能夠承受諸如機器故障、網路分區和節點崩潰等故障，並且仍然能夠可靠地運作。

為了確保分散式應用程式在多台機器上的穩定性和彈性，分散式 Python 框架通常包含容錯和自動擴展功能。

分散式 Python 的應用

資料處理與分析：可以使用Apache Spark和Dask等分散式 Python 框架並行處理大型資料集，這使得分散式 Python 應用程式能夠大規模地執行批次、即時串流處理和機器學習等活動。

使用微服務進行 Web 開發：可擴展的 Web 應用程式和微服務架構可以透過 Python Web 框架（如Flask和Django與分散式任務佇列（如Celery結合使用來建立。 Web 應用程式可以輕鬆整合分散式快取、非同步請求處理和後台作業處理等功能。

科學運算與模擬： Python 強大的科學函式庫和分散式運算框架生態系統使得在機器叢集上進行高效能運算 (HPC) 和平行模擬成為可能。 應用領域包括金融風險分析、氣候建模、機器學習應用以及物理和計算生物學模擬。

邊緣運算與物聯網 (IoT)：隨著物聯網設備和邊緣運算設計的普及，分散式 Python 對於處理感測器資料、協調邊緣運算流程、建立分散式應用程式以及將分散式機器學習模型應用於現代邊緣應用程式變得越來越重要。

使用 Dask-ML 進行分散式機器學習

Dask-ML是一個強大的函式庫，它擴展了平行運算框架Dask ，使其能夠處理涉及機器學習的任務。 將任務拆分到機器叢集中的多個核心或處理器上，使得 Python 開發人員能夠以有效的分散式方式在龐大的資料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 進行平行函數調用

透過強大的分散式運算框架Ray ，您可以在叢集的多個核心或電腦上並發執行 Python 函數或任務。 透過使用@ray.remote裝飾器，Ray 允許您將函數指定為遠端函數。 之後，這些遠端任務或操作可以在叢集的 Ray 工作節點上非同步執行。

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？

我們可以藉助著名的IronPDF for .NET程式包，在 .NET 程式中建立、修改和渲染 PDF 文件。 處理 PDF 文件的方式有很多種：從 HTML 內容、照片或原始資料創建新的 PDF 文檔，到從現有文檔中提取文字和圖像，將 HTML 頁面轉換為 PDF，以及向現有文檔添加文字、圖像和形狀。

IronPDF的簡潔性和易用性是其兩大主要優點。 由於 .NET 具有用戶友好的 API 和豐富的文檔，開發人員可以輕鬆地在其 .NET 應用程式中產生 PDF 文件。 IronPDF的速度和效率是另外兩個特點，讓開發人員更輕鬆地快速產生高品質的 PDF 文件。

IronPDF的一些優點：

• 從原始資料、圖像和 HTML 建立 PDF。
• 從PDF文件中提取圖像和文字。
• 在 PDF 檔案中新增頁首、頁尾和浮水印。
• PDF 檔案受密碼和加密保護。
• 具備以電子方式填寫和簽署文件的能力。

使用 IronPDF 進行分散式 PDF 生成

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()