目录¹

^{介绍篇

线程篇

进程篇

异步篇

GPU篇

分布式篇}

^简述

^{分布式计算的基本理念是将工作划分为一个一个小任务，分发给多台设备处理，再汇总结果。在分布式计算中，网络中的机器必须要保持可用（延迟误差、意外宕机等等），需要一个持续监控架构}

^{分布式多进程²}

^{multiprocessing的子模块managers还支持把多进程分布在多台机器上，managers模块已经封装好了网络通信的细节}

^{实现方法：我们可以使用managers模块将queue队列通过网络暴露出去，让其它机器访问到这个队列，然后就可以通过它实现数据交换}

^{示例：

服务器通过暴露queue到网络，放入数据到队列，让客户端取出数据处理，再放回结果

服务器代码}

^{# task_master.pyimport random, time, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager# 发送任务的队列:
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = queue.Queue()# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):pass# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)
# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc')
# 启动Queue:
manager.start()
# 获得通过网络访问的Queue对象:
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 放几个任务进去:
for i in range(10):n = random.randint(0, 10000)print('Put task %d...' % n)task.put(n)
# 从result队列读取结果:
print('Try get results...')
for i in range(10):r = result.get(timeout=10)print('Result: %s' % r)
# 关闭:
manager.shutdown()
print('master exit.')}

^{客户端代码}

^{# task_worker.pyimport time, sys, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager# 创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):pass# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')# 连接到服务器，也就是运行task_master.py的机器:
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc')
# 从网络连接:
m.connect()
# 获取Queue的对象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 从task队列取任务,并把结果写入result队列:
for i in range(10):try:n = task.get(timeout=1)print('run task %d * %d...' % (n, n))r = n*ntime.sleep(1)result.put(r)except Queue.Empty:print('task queue is empty.')
# 处理结束:
print('worker exit.')}

^{分布式架构库}

^{这篇仅是简单的分布式的简单操作，更多详情，搜索以下的内容作为关键字}

^{使用面向对象模式和远程调用模式实现分布式框架的库，如Celery、SCOOP、Pyro4、RPyC，还有使用MapReduce实现的PyCSP、Disco}

^{Celery：是一个用于管理分布式任务的Python框架

SCOOP：（Scalable Concurrent Operations in Python）用于进行科学计算

Pyro4：（Python Remote Object）远程调用方法，类似于java中远程方法调用(RMI)的库，支持调用远程对象（属于不同进程，或不同机器上）的方法，就好像它是本地对象

PyCSP：是基于通信的顺序进程（communicating sequential processes，简称CSP）的一个Python模块，它是通过消息传递方式构建并发程序的一种编程范式，特点：进程间的消息交换、通过线程使用共享内存、通过通道完成信息交换

Disco：是一个基于谷歌推出的MapReduce框架的Python模块，支持在计算机集群中管理大规模分布式数据}

^{参考书籍：《Python并行编程手册》 ↩︎}
^{这段代码完全参考：廖雪峰 -分布式进程 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431929340191970154d52b9d484b88a7b343708fcc60000 ↩︎}

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