Python高性能分布式執(zhí)行框架-Ray

這是別人說的，咱也不敢說，咱也不敢問 ! 了解大致的邏輯就好.你只需要知道他超級(jí)牛逼,超級(jí)方便

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括北林網(wǎng)站建設(shè)、北林網(wǎng)站制作、北林網(wǎng)頁制作以及北林網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，北林網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到北林省份的部分城市，未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

安裝就是簡單的 pip install ray , 需要提醒的就是ray現(xiàn)在只有l(wèi)inux編譯版本, windows就別想著用了,為了這,我硬生生把開發(fā)環(huán)境從windows切到了linux.

首先來看一下最簡單的Ray程序是如何編寫的。

在Ray里，通過Python注解@ray.remote定義remote函數(shù)。使用此注解聲明的函數(shù)都會(huì)自帶一個(gè)默認(rèn)的方法remote，通過此方法發(fā)起的函數(shù)調(diào)用都是以提交分布式任務(wù)的方式異步執(zhí)行的，函數(shù)的返回值是一個(gè)對象id，使用ray.get內(nèi)置操作可以同步獲取該id對應(yīng)的對象

參考:

高性能分布式執(zhí)行框架——Ray

取代 Python 多進(jìn)程！伯克利開源分布式框架 Ray

官方文檔

基于python的高性能實(shí)時(shí)并行機(jī)器學(xué)習(xí)框架之Ray介紹

Python的函數(shù)都有哪些

【常見的內(nèi)置函數(shù)】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個(gè)可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個(gè)索引序列，利用它可以同時(shí)獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號(hào)操作符，可以將元組解壓為列表。

3、filter(function,iterable)

filter是將一個(gè)序列進(jìn)行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來判斷某一個(gè)變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個(gè)函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實(shí)例，或者object是classinfo類的子類的一個(gè)實(shí)例，

返回True。如果object不是一個(gè)給定類型的的對象， 則返回結(jié)果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來將字符串str當(dāng)成有效的表達(dá)式來求值并返回計(jì)算結(jié)果，表達(dá)式解析參數(shù)expression并作為Python表達(dá)式進(jìn)行求值(從技術(shù)上說是一個(gè)條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串當(dāng)成一個(gè)模板，通過傳入的參數(shù)進(jìn)行格式化，非常實(shí)用且強(qiáng)大。

2、連接字符串

常使用+連接兩個(gè)字符串。

3、if...else條件語句

Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語句

循環(huán)語句就是遍歷一個(gè)序列，循環(huán)去執(zhí)行某個(gè)操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。

5、import導(dǎo)入其他腳本的功能

有時(shí)需要使用另一個(gè)python文件中的腳本，這其實(shí)很簡單，就像使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入任何模塊一樣。

[Django] celery的替代品 funboost

Django開發(fā)web應(yīng)用的過程中，一個(gè)老大難問題是異步調(diào)度問題。例如用戶傳來一個(gè)非常耗時(shí)的請求，這時(shí)候最好的處理方式是先把這個(gè)操作請求記錄下來，先響應(yīng)請求，等后面有空的時(shí)候再去計(jì)算，而不是讓用戶干等著著急。

這種優(yōu)化方式就是典型的生產(chǎn)者+消息隊(duì)列+消費(fèi)者設(shè)計(jì)模式，而Django框架本身并沒有直接提供該設(shè)計(jì)模式的實(shí)現(xiàn)，大多教程都是利用第三方組件celery+redis來實(shí)現(xiàn)這個(gè)調(diào)度。

遺憾的是celery和redis官方都不支持windows，而我習(xí)慣的開發(fā)環(huán)境還是win10，所以需要找一個(gè)替代品。經(jīng)過調(diào)研，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很好的【python分布式函數(shù)調(diào)度框架——funboost】. 它的優(yōu)點(diǎn)很多，對Django開發(fā)來說，最大的亮點(diǎn)是完全無需啟動(dòng)第三方服務(wù)，即可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)消費(fèi)設(shè)計(jì)模式。一個(gè) pip install funboost 即可干活，開箱即用。它可以使用SQLite文件來做消息隊(duì)列，足以應(yīng)對小型應(yīng)用開發(fā)。當(dāng)然也可以使用Kafka這種高級(jí)的消息中間件，實(shí)現(xiàn)高可用。

要說缺點(diǎn)吧，這個(gè)組件的日志打印太啰嗦，而且沒有提供關(guān)閉選項(xiàng)，控制臺(tái)已被它刷屏。

如何用 Python 構(gòu)建一個(gè)簡單的分布式系統(tǒng)

分布式爬蟲概覽

何謂分布式爬蟲？

通俗的講，分布式爬蟲就是多臺(tái)機(jī)器多個(gè)

spider

對多個(gè)

url

的同時(shí)處理問題，分布式的方式可以極大提高程序的抓取效率。

構(gòu)建分布式爬蟲通暢需要考慮的問題

（1）如何能保證多臺(tái)機(jī)器同時(shí)抓取同一個(gè)URL？

（2）如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)掛掉，會(huì)不會(huì)影響其它節(jié)點(diǎn)，任務(wù)如何繼續(xù)？

（3）既然是分布式，如何保證架構(gòu)的可伸縮性和可擴(kuò)展性？不同優(yōu)先級(jí)的抓取任務(wù)如何進(jìn)行資源分配和調(diào)度？

基于上述問題，我選擇使用celery作為分布式任務(wù)調(diào)度工具，是分布式爬蟲中任務(wù)和資源調(diào)度的核心模塊。它會(huì)把所有任務(wù)都通過消息隊(duì)列發(fā)送給各個(gè)分布式節(jié)點(diǎn)進(jìn)行執(zhí)行，所以可以很好的保證url不會(huì)被重復(fù)抓??；它在檢測到worker掛掉的情況下，會(huì)嘗試向其他的worker重新發(fā)送這個(gè)任務(wù)信息，這樣第二個(gè)問題也可以得到解決；celery自帶任務(wù)路由，我們可以根據(jù)實(shí)際情況在不同的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行不同的抓取任務(wù)（在實(shí)戰(zhàn)篇我會(huì)講到）。本文主要就是帶大家了解一下celery的方方面面(有celery相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)和大牛可以直接跳過了)

Celery知識(shí)儲(chǔ)備

celery基礎(chǔ)講解

按celery官網(wǎng)的介紹來說

Celery

是一個(gè)簡單、靈活且可靠的，處理大量消息的分布式系統(tǒng)，并且提供維護(hù)這樣一個(gè)系統(tǒng)的必需工具。它是一個(gè)專注于實(shí)時(shí)處理的任務(wù)隊(duì)列，同時(shí)也支持任務(wù)調(diào)度。

下面幾個(gè)關(guān)于celery的核心知識(shí)點(diǎn)

broker：翻譯過來叫做中間人。它是一個(gè)消息傳輸?shù)闹虚g件，可以理解為一個(gè)郵箱。每當(dāng)應(yīng)用程序調(diào)用celery的異步任務(wù)的時(shí)候，會(huì)向broker傳遞消息，而后celery的worker將會(huì)取到消息，執(zhí)行相應(yīng)程序。這其實(shí)就是消費(fèi)者和生產(chǎn)者之間的橋梁。

backend:

通常程序發(fā)送的消息，發(fā)完就完了，可能都不知道對方時(shí)候接受了。為此，celery實(shí)現(xiàn)了一個(gè)backend，用于存儲(chǔ)這些消息以及celery執(zhí)行的一些消息和結(jié)果。

worker:

Celery類的實(shí)例，作用就是執(zhí)行各種任務(wù)。注意在celery3.1.25后windows是不支持celery

worker的！

producer:

發(fā)送任務(wù)，將其傳遞給broker

beat:

celery實(shí)現(xiàn)的定時(shí)任務(wù)?？梢詫⑵淅斫鉃橐粋€(gè)producer，因?yàn)樗彩峭ㄟ^網(wǎng)絡(luò)調(diào)用定時(shí)將任務(wù)發(fā)送給worker執(zhí)行。注意在windows上celery是不支持定時(shí)任務(wù)的！

下面是關(guān)于celery的架構(gòu)示意圖，結(jié)合上面文字的話應(yīng)該會(huì)更好理解

由于celery只是任務(wù)隊(duì)列，而不是真正意義上的消息隊(duì)列，它自身不具有存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的功能，所以broker和backend需要通過第三方工具來存儲(chǔ)信息，celery官方推薦的是

RabbitMQ和Redis，另外mongodb等也可以作為broker或者backend，可能不會(huì)很穩(wěn)定，我們這里選擇Redis作為broker兼backend。

實(shí)際例子

先安裝celery

pip

install

celery

我們以官網(wǎng)給出的例子來做說明，并對其進(jìn)行擴(kuò)展。首先在項(xiàng)目根目錄下，這里我新建一個(gè)項(xiàng)目叫做celerystudy，然后切換到該項(xiàng)目目錄下，新建文件tasks.py，然后在其中輸入下面代碼

這里我詳細(xì)講一下代碼：我們先通過app=Celery()來實(shí)例化一個(gè)celery對象，在這個(gè)過程中，我們指定了它的broker，是redis的db

2,也指定了它的backend,是redis的db3,

broker和backend的連接形式大概是這樣

redis://:password@hostname:port/db_number

然后定義了一個(gè)add函數(shù)，重點(diǎn)是@app.task，它的作用在我看來就是將add()

注冊為一個(gè)類似服務(wù)的東西，本來只能通過本地調(diào)用的函數(shù)被它裝飾后，就可以通過網(wǎng)絡(luò)來調(diào)用。這個(gè)tasks.py中的app就是一個(gè)worker。它可以有很多任務(wù)，比如這里的任務(wù)函數(shù)add。我們再通過在命令行切換到項(xiàng)目根目錄，執(zhí)行

celery

-A

tasks

worker

-l

info

啟動(dòng)成功后就是下圖所示的樣子

這里我說一下各個(gè)參數(shù)的意思，-A指定的是app(即Celery實(shí)例)所在的文件模塊，我們的app是放在tasks.py中，所以這里是

tasks；worker表示當(dāng)前以worker的方式運(yùn)行，難道還有別的方式？對的，比如運(yùn)行定時(shí)任務(wù)就不用指定worker這個(gè)關(guān)鍵字;

-l

info表示該worker節(jié)點(diǎn)的日志等級(jí)是info，更多關(guān)于啟動(dòng)worker的參數(shù)(比如-c、-Q等常用的)請使用

celery

worker

--help

進(jìn)行查看

將worker啟動(dòng)起來后，我們就可以通過網(wǎng)絡(luò)來調(diào)用add函數(shù)了。我們在后面的分布式爬蟲構(gòu)建中也是采用這種方式分發(fā)和消費(fèi)url的。在命令行先切換到項(xiàng)目根目錄，然后打開python交互端

from

tasks

import

addrs

=

add.delay(2,

2)

這里的add.delay就是通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)用將任務(wù)發(fā)送給add所在的worker執(zhí)行，這個(gè)時(shí)候我們可以在worker的界面看到接收的任務(wù)和計(jì)算的結(jié)果。

這里是異步調(diào)用，如果我們需要返回的結(jié)果，那么要等rs的ready狀態(tài)true才行。這里add看不出效果，不過試想一下，如果我們是調(diào)用的比較占時(shí)間的io任務(wù)，那么異步任務(wù)就比較有價(jià)值了

上面講的是從Python交互終端中調(diào)用add函數(shù)，如果我們要從另外一個(gè)py文件調(diào)用呢？除了通過import然后add.delay()這種方式，我們還可以通過send_task()這種方式，我們在項(xiàng)目根目錄另外新建一個(gè)py文件叫做

excute_tasks.py，在其中寫下如下的代碼

from

tasks

import

addif

__name__

==

'__main__':

add.delay(5,

10)

這時(shí)候可以在celery的worker界面看到執(zhí)行的結(jié)果

此外，我們還可以通過send_task()來調(diào)用，將excute_tasks.py改成這樣

這種方式也是可以的。send_task()還可能接收到為注冊（即通過@app.task裝飾）的任務(wù)，這個(gè)時(shí)候worker會(huì)忽略這個(gè)消息

定時(shí)任務(wù)

上面部分講了怎么啟動(dòng)worker和調(diào)用worker的相關(guān)函數(shù)，這里再講一下celery的定時(shí)任務(wù)。

爬蟲由于其特殊性，可能需要定時(shí)做增量抓取，也可能需要定時(shí)做模擬登陸，以防止cookie過期，而celery恰恰就實(shí)現(xiàn)了定時(shí)任務(wù)的功能。在上述基礎(chǔ)上，我們將tasks.py文件改成如下內(nèi)容

然后先通過ctrl+c停掉前一個(gè)worker，因?yàn)槲覀兇a改了，需要重啟worker才會(huì)生效。我們再次以celery

-A

tasks

worker

-l

info這個(gè)命令開啟worker。

這個(gè)時(shí)候我們只是開啟了worker，如果要讓worker執(zhí)行任務(wù)，那么還需要通過beat給它定時(shí)發(fā)送，我們再開一個(gè)命令行，切換到項(xiàng)目根目錄，通過

這樣就表示定時(shí)任務(wù)已經(jīng)開始運(yùn)行了。

眼尖的同學(xué)可能看到我這里celery的版本是3.1.25，這是因?yàn)閏elery支持的windows最高版本是3.1.25。由于我的分布式微博爬蟲的worker也同時(shí)部署在了windows上，所以我選擇了使用

3.1.25。如果全是linux系統(tǒng)，建議使用celery4。

此外，還有一點(diǎn)需要注意，在celery4后，定時(shí)任務(wù)（通過schedule調(diào)度的會(huì)這樣，通過crontab調(diào)度的會(huì)馬上執(zhí)行）會(huì)在當(dāng)前時(shí)間再過定時(shí)間隔執(zhí)行第一次任務(wù)，比如我這里設(shè)置的是60秒的間隔，那么第一次執(zhí)行add會(huì)在我們通過celery

beat

-A

tasks

-l

info啟動(dòng)定時(shí)任務(wù)后60秒才執(zhí)行；celery3.1.25則會(huì)馬上執(zhí)行該任務(wù)

Python中的多進(jìn)程與多線程/分布式該如何使用

Python提供了非常好用的多進(jìn)程包multiprocessing，你只需要定義一個(gè)函數(shù)，Python會(huì)替你完成其他所有事情。

借助這個(gè)包，可以輕松完成從單進(jìn)程到并發(fā)執(zhí)行的轉(zhuǎn)換。

1、新建單一進(jìn)程

如果我們新建少量進(jìn)程，可以如下：

import multiprocessing

import time

def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":

p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))

p.start()

p.join()

print "Sub-process done."12345678910111213

2、使用進(jìn)程池

是的，你沒有看錯(cuò)，不是線程池。它可以讓你跑滿多核CPU，而且使用方法非常簡單。

注意要用apply_async，如果落下async，就變成阻塞版本了。

processes=4是最多并發(fā)進(jìn)程數(shù)量。

import multiprocessing

import time

def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

for i in xrange(10):

msg = "hello %d" %(i)

pool.apply_async(func, (msg, ))

pool.close()

pool.join()

print "Sub-process(es) done."12345678910111213141516

3、使用Pool，并需要關(guān)注結(jié)果

更多的時(shí)候，我們不僅需要多進(jìn)程執(zhí)行，還需要關(guān)注每個(gè)進(jìn)程的執(zhí)行結(jié)果，如下：

import multiprocessing

import time

def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

time.sleep(1)

return "done " + msg

if __name__ == "__main__":

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

result = []

for i in xrange(10):

msg = "hello %d" %(i)

result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))

pool.close()

pool.join()

for res in result:

print res.get()

print "Sub-process(es) done."1234567891011121314151617181920

2014.12.25更新

根據(jù)網(wǎng)友評論中的反饋，在Windows下運(yùn)行有可能崩潰(開啟了一大堆新窗口、進(jìn)程)，可以通過如下調(diào)用來解決：

multiprocessing.freeze_support()1

附錄（自己的腳本）：

#!/usr/bin/python

import threading

import subprocess

import datetime

import multiprocessing

def dd_test(round, th):

test_file_arg = 'of=/zbkc/test_mds_crash/1m_%s_%s_{}' %(round, th)

command = "seq 100 | xargs -i dd if=/dev/zero %s bs=1M count=1" %test_file_arg

print command

subprocess.call(command,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocess.STDOUT)

def mds_stat(round):

p = subprocess.Popen("zbkc mds stat", shell = True, stdout = subprocess.PIPE)

out = p.stdout.readlines()

if out[0].find('active') != -1:

command = "echo '0205pm %s round mds status OK, %s' /round_record" %(round, datetime.datetime.now())

command_2 = "time (ls /zbkc/test_mds_crash/) 2/round_record"

command_3 = "ls /zbkc/test_mds_crash | wc -l /round_record"

subprocess.call(command,shell=True)

subprocess.call(command_2,shell=True)

subprocess.call(command_3,shell=True)

return 1

else:

command = "echo '0205 %s round mds status abnormal, %s, %s' /round_record" %(round, out[0], datetime.datetime.now())

subprocess.call(command,shell=True)

return 0

#threads = []

for round in range(1, 1600):

pool = multiprocessing.Pool(processes = 10) #使用進(jìn)程池

for th in range(10):

# th_name = "thread-" + str(th)

# threads.append(th_name) #添加線程到線程列表

# threading.Thread(target = dd_test, args = (round, th), name = th_name).start() #創(chuàng)建多線程任務(wù)

pool.apply_async(dd_test, (round, th))

pool.close()

pool.join()

#等待線程完成

# for t in threads:

# t.join()

if mds_stat(round) == 0:

subprocess.call("zbkc -s",shell=True)

break

Python分布式進(jìn)程中你會(huì)遇到的坑

寫在前面

小驚大怪

你是不是在用Python3或者在windows系統(tǒng)上編程？最重要的是你對進(jìn)程和線程不是很清楚？那么恭喜你，在python分布式進(jìn)程中，會(huì)有坑等著你去挖。。。(hahahaha，此處允許我嚇唬一下你)開玩笑的啦，不過，如果你知道序列中不支持匿名函數(shù)，那這個(gè)坑就和你say byebye了。好了話不多數(shù)，直接進(jìn)入正題。

分布式進(jìn)程

正如大家所知道的Process比Thread更穩(wěn)定，而且Process可以分布到多臺(tái)機(jī)器上，而Thread最多只能分布到同一臺(tái)機(jī)器的多個(gè)CPU上。Python的multiprocessing模塊不但支持多進(jìn)程，其中managers子模塊還支持把多進(jìn)程分布到多臺(tái)機(jī)器上。一個(gè)服務(wù)進(jìn)程可以作為調(diào)度者，將任務(wù)分布到其他多個(gè)進(jìn)程中，依靠網(wǎng)絡(luò)通信。由于managers模塊封裝很好，不必了解網(wǎng)絡(luò)通信的細(xì)節(jié)，就可以很容易地編寫分布式多進(jìn)程程序。

代碼記錄

舉個(gè)例子

如果我們已經(jīng)有一個(gè)通過Queue通信的多進(jìn)程程序在同一臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行，現(xiàn)在，由于處理任務(wù)的進(jìn)程任務(wù)繁重，希望把發(fā)送任務(wù)的進(jìn)程和處理任務(wù)的進(jìn)程分布到兩臺(tái)機(jī)器上，這應(yīng)該怎么用分布式進(jìn)程來實(shí)現(xiàn)呢？你已經(jīng)知道了原有的Queue可以繼續(xù)使用，而且通過managers模塊把Queue通過網(wǎng)絡(luò)暴露出去，就可以讓其他機(jī)器的進(jìn)程來訪問Queue了。好，那我們就這么干！

寫個(gè)task_master.py

我們先看服務(wù)進(jìn)程。服務(wù)進(jìn)程負(fù)責(zé)啟動(dòng)Queue，把Queue注冊到網(wǎng)絡(luò)上，然后往Queue里面寫入任務(wù)。

請注意，當(dāng)我們在一臺(tái)機(jī)器上寫多進(jìn)程程序時(shí)，創(chuàng)建的Queue可以直接拿來用，但是，在分布式多進(jìn)程環(huán)境下，添加任務(wù)到Queue不可以直接對原始的task_queue進(jìn)行操作，那樣就繞過了QueueManager的封裝，必須通過manager.get_task_queue()獲得的Queue接口添加。然后，在另一臺(tái)機(jī)器上啟動(dòng)任務(wù)進(jìn)程（本機(jī)上啟動(dòng)也可以）

寫個(gè)task_worker.py

任務(wù)進(jìn)程要通過網(wǎng)絡(luò)連接到服務(wù)進(jìn)程，所以要指定服務(wù)進(jìn)程的IP。

運(yùn)行結(jié)果

現(xiàn)在，可以試試分布式進(jìn)程的工作效果了。先啟動(dòng)task_master.py服務(wù)進(jìn)程：

task_master.py進(jìn)程發(fā)送完任務(wù)后，開始等待result隊(duì)列的結(jié)果?，F(xiàn)在啟動(dòng)task_worker.py進(jìn)程：

看到?jīng)]，結(jié)果都出錯(cuò)了，我們好好分析一下到底哪出錯(cuò)了。。。

錯(cuò)誤分析

在task_master.py的報(bào)錯(cuò)提示中，我們知道它說lambda錯(cuò)誤，這是因?yàn)樾蛄谢恢С帜涿瘮?shù)，所以我們得修改代碼，重新對queue用QueueManager進(jìn)行封裝放到網(wǎng)絡(luò)中。

其中task_queue和result_queue是兩個(gè)隊(duì)列，分別存放任務(wù)和結(jié)果。它們用來進(jìn)行進(jìn)程間通信，交換對象。

因?yàn)槭欠植际降沫h(huán)境，放入queue中的數(shù)據(jù)需要等待Workers機(jī)器運(yùn)算處理后再進(jìn)行讀取，這樣就需要對queue用QueueManager進(jìn)行封裝放到網(wǎng)絡(luò)中，這是通過上面的2行代碼來實(shí)現(xiàn)的。我們給return_task_queue的網(wǎng)絡(luò)調(diào)用接口取了一個(gè)名get_task_queue,而return_result_queue的名字是get_result_queue，方便區(qū)分對哪個(gè)queue進(jìn)行操作。task.put(n)即是對task_queue進(jìn)行寫入數(shù)據(jù)，相當(dāng)于分配任務(wù)。而result.get()即是等待workers機(jī)器處理后返回的結(jié)果。

值得注意 在windows系統(tǒng)中你必須要寫IP地址，而其他操作系統(tǒng)比如linux操作系統(tǒng)則就不要了。

修改后的代碼

在task_master.py中修改如下：

在task_worker.py中修改如下：

先運(yùn)行task_master.py,然后再運(yùn)行task_worker.py

(1)task_master.py運(yùn)行結(jié)果如下

(2)task_worker.py運(yùn)行結(jié)果如下

知識(shí)補(bǔ)充

這個(gè)簡單的Master/Worker模型有什么用？其實(shí)這就是一個(gè)簡單但真正的分布式計(jì)算，把代碼稍加改造，啟動(dòng)多個(gè)worker，就可以把任務(wù)分布到幾臺(tái)甚至幾十臺(tái)機(jī)器上，比如把計(jì)算n*n的代碼換成發(fā)送郵件，就實(shí)現(xiàn)了郵件隊(duì)列的異步發(fā)送。

Queue對象存儲(chǔ)在哪？注意到task_worker.py中根本沒有創(chuàng)建Queue的代碼，所以，Queue對象存儲(chǔ)在task_master.py進(jìn)程中：

而Queue之所以能通過網(wǎng)絡(luò)訪問，就是通過QueueManager實(shí)現(xiàn)的。由于QueueManager管理的不止一個(gè)Queue，所以，要給每個(gè)Queue的網(wǎng)絡(luò)調(diào)用接口起個(gè)名字，比如get_task_queue。task_worker這里的QueueManager注冊的名字必須和task_manager中的一樣。對比上面的例子，可以看出Queue對象從另一個(gè)進(jìn)程通過網(wǎng)絡(luò)傳遞了過來。只不過這里的傳遞和網(wǎng)絡(luò)通信由QueueManager完成。

authkey有什么用？這是為了保證兩臺(tái)機(jī)器正常通信，不被其他機(jī)器惡意干擾。如果task_worker.py的authkey和task_master.py的authkey不一致，肯定連接不上。

當(dāng)前名稱：Python的分布式函數(shù)的簡單介紹
鏈接地址：http://redsoil1982.com.cn/article46/hsephg.html

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