PYTHON 幫助

分佈式 Python（開發人員如何運作）

發佈 2024年7月1日

分佈式 Python

在快速變化的技術領域中，對於可擴展且有效的計算解決方案的需求比以往任何時候都要大。分佈式計算在涉及大量分佈式數據處理、並發用戶請求和計算密集型任務的工作中變得越來越必要。為了使開發人員能夠充分利用分佈式 Python，我們將在本文中探討其應用、原理和工具。

在網頁開發領域中，動態生成和修改 PDF 文件是常見需求。能夠以編程方式創建 PDF 對於即時生成發票、報告和證書非常有用。

Python 的廣泛生態系統和多功能性使其能夠處理多種 PDF 庫。IronPDF 是一個強大的解決方案，它通過簡化創建 PDF 的過程並啟用任務並行和分佈式計算，幫助開發人員充分利用其基礎設施。

理解分布式 Python

從根本上說，分布式 Python 是將計算工作分解成較小的塊，並將它們分配到若干節點或處理單元中。這些節點可以是連接到網絡的單個機器、系統內的單個 CPU 核心、遠程對象、遠程函數、遠程或函數調用執行，甚至是單個進程中的個別線程。目標是通過並行化工作負載來提高性能、可擴展性和容錯性。

Python 是分布式計算工作負載的一個極佳選擇，因為它易於使用、適應性強，並且擁有強大的庫生態系統。在所有規模和用例中，Python 為分布式計算提供了大量工具，從強大的框架如 Celery、Dask 和 Apache Spark 到內建模組如 multiprocessing 和 threading。

在深入了解具體細節之前，讓我們來看看分布式 Python 所建立的基本理念和前提：

平行與並發

平行是指同時執行多個任務，而並發則是處理許多可能同時進行但不一定同步的任務。Distributed Python 涵蓋了平行和並發，具體依任務和系統設計而定。

任務分配

平行和分佈式計算的一個關鍵組成部分是將工作分配給多個節點或處理單元。有效的工作分配對於優化整體性能、效率和資源使用至關重要，無論是計算程序中的函數執行並行化到多個核心，還是將數據處理管道分為更小的階段。

通信與協調

在分散式系統中，有效的通信與協調對於促進遠端函數執行、複雜工作流程、數據交換和計算同步至關重要。

分散式 Python 程序受益於消息隊列、分散式數據結構和遠端過程調用等技術 (遠端程序呼叫) 實現遠端與實際功能執行之間的順暢協調和溝通。

可靠性和錯誤預防

系統通過在不同機器上增加節點或處理單元以適應不斷增長的工作負載的能力被稱為可擴展性。相反，容錯性是指能夠承受如機器故障、網絡分區和節點崩潰等故障並仍然可靠運行的系統設計。

為了保證跨多台機器的分佈式應用程序的穩定性和韌性，分佈式 Python 框架經常包含容錯和自動擴展功能。

分佈式 Python 的應用

數據處理和分析： 可以使用分佈式 Python 框架如 Apache Spark 和 Dask 並行處理大型數據集，使得分佈式 Python 應用能夠執行批處理、實時流處理和大規模機器學習等活動。

使用微服務進行網頁開發： 可以使用 Python 網頁框架如 Flask 和 Django 結合分佈式任務隊列如 Celery 創建可擴展的網頁應用和微服務架構。網頁應用可以輕鬆整合分佈式緩存、異步請求處理和後台作業處理等功能。

科學計算和模擬： 高性能計算 (高效能計算) 並行模擬在機群中的可能性得益於Python強大的科學庫和分布式計算框架生態系統。應用範圍包括金融風險分析、氣候建模、機器學習應用、以及物理和計算生物學的模擬。

邊緣計算與物聯網 (物聯網)隨著物聯網裝置和邊緣計算設計的普及，分佈式 Python 在處理感測器數據、協調邊緣計算過程、建立分佈式應用程序以及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。

分佈式 Python 的創建與使用

分布式機器學習與 Dask-ML

Dask-ML 是一個強大的程式庫，它擴展了平行計算框架 Dask 以用於機器學習工作。透過在多個核心或多台機器的群集上分割任務，Python 開發者可以有效地以分布式方式訓練和應用大型數據集上的機器學習模型。

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}")

PYTHON

與 Ray 平行函數調用

在強大的分佈式計算框架 Ray 的幫助下，您可以在集群的多個內核或計算機上同時執行 Python 函數或任務。通過使用 @ray.remote 裝飾器，Ray 使您能夠將函數指定為遠程函數。之後，這些遠程任務或操作可以在集群的 Ray 工作節點上異步執行。

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()

PYTHON

入門

什麼是 IronPDF？

我們可以透過著名的 IronPDF for .NET 套件，在 .NET 程式中建立、修改和呈現 PDF 文件。處理 PDF 文件有許多不同的方法：從從 HTML 內容、照片或原始數據創建新的 PDF 文件，到從現有文件中提取文字和圖像，將 HTML 頁面轉換為 PDF，並向現有文件中添加文字、圖像和形狀。

IronPDF 的簡單易用是其主要優點之一。由於其用戶友好的 API 和詳盡的文件說明，開發人員可以輕鬆地在自己的 .NET 應用程式中開始生成 PDF 文件。IronPDF 的速度和效率也是其特色之一，使開發人員能夠快速生成高質量的 PDF 文件。

IronPDF 的一些優點

從原始數據、圖像和 HTML 創建 PDF 文件。
從 PDF 文件中提取圖像和文字。
在 PDF 文件中包含頁眉、頁腳和浮水印。
PDF 文件受到密碼和加密的保護。
具備電子填表和簽名的功能。

使用 IronPDF 進行分散式 PDF 生成

分散式 Python 框架如 Dask 和 Ray 使得可以在叢集中跨多個核心或電腦分配任務。這使得可以在叢集中平行執行諸如 PDF 生成等複雜任務，並利用其內部的多個核心，從而大大減少生成大量 PDF 所需的時間。

首先，使用 pip 安裝 IronPDF 和 ray 庫：

pip install ironpdf
pip install celery

以下是一些概念性的 Python 代碼，展示了使用 IronPDF 和 Python 進行分佈式 PDF 生成的兩種方法：

中央工作者的任務隊列

中央工作者 (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'])

PYTHON

客戶腳本 (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()

PYTHON

Celery 是我們使用的任務佇列系統。工作被發送到中央工作者 (worker.py) 以及包含 HTML 內容的數據字典。此 Python 函數使用 IronPDF 創建 PDF 並以特殊檔名保存。

包含樣本數據的任務由用戶端腳本發送到佇列中。 (client.py)可更改此腳本，以從不同的電腦發送其他任務。

分佈式 Python（對開發人員的運作方式）：圖1