Computación Distribuida con Python

Paralelismo frente a concurrencia

El paralelismo implica llevar a cabo múltiples tareas al mismo tiempo, mientras que la concurrencia se refiere a manejar muchas tareas que pueden seguir adelante concurrentemente pero no necesariamente simultáneamente. Tanto el paralelismo como la concurrencia están cubiertos por el Python distribuido, dependiendo de las tareas en cuestión y del diseño del sistema.

Distribución de tareas

Un componente clave de la computación paralela y distribuida es la distribución del trabajo entre varios nodos o unidades de procesamiento. Una distribución de trabajo efectiva es crucial para optimizar el rendimiento general, la eficiencia y el uso de recursos, ya sea que la ejecución de funciones en un programa computacional se paralelice en múltiples núcleos o que una tubería de procesamiento de datos se divida en etapas más pequeñas.

Comunicación y coordinación

La comunicación y coordinación efectivas entre nodos son esenciales en sistemas distribuidos para facilitar la orquestación de la ejecución de funciones remotas, flujos de trabajo complejos, intercambio de datos y sincronización del cómputo.

Los programas de Python distribuido se benefician de tecnologías como las colas de mensajes, estructuras de datos distribuidas y llamadas a procedimientos remotos (RPC) que permiten una coordinación y comunicación fluida entre la ejecución de funciones remotas y reales.

Fiabilidad y prevención de errores

La capacidad de un sistema para acomodar cargas de trabajo crecientes al agregar nodos o unidades de procesamiento en diferentes máquinas se refiere a la escalabilidad. Por el contrario, la tolerancia a fallas se refiere al diseño de sistemas que pueden soportar malfuncionamientos tales como fallos de máquinas, particiones de red y caídas de nodos y aún así funcionar de manera confiable.

Para garantizar la estabilidad y resiliencia de las aplicaciones distribuidas a lo largo de múltiples máquinas, los marcos de Python distribuido frecuentemente incluyen características de tolerancia a fallas y escalado automático.

Aplicaciones de Python distribuido

Procesamiento de Datos y Analítica: Grandes conjuntos de datos se pueden procesar en paralelo utilizando marcos de Python distribuido como Apache Spark y Dask, lo que permite que las aplicaciones de Python distribuido realicen actividades como el procesamiento por lotes, el procesamiento de flujo en tiempo real y el aprendizaje automático a gran escala.

Desarrollo Web con Microservicios: Aplicaciones web escalables y arquitecturas de microservicios se pueden crear con marcos web de Python como Flask y Django en conjunto con colas de tareas distribuidas como Celery. Las aplicaciones web pueden incorporar fácilmente características como almacenamiento en caché distribuido, manejo de solicitudes asincrónicas y procesamiento de trabajos en segundo plano.

Computación Científica y Simulación: La computación de alto rendimiento (HPC) y la simulación paralela sobre clusters de máquinas son posibles gracias al robusto ecosistema de Python de bibliotecas científicas y marcos de computación distribuida. Las aplicaciones incluyen análisis de riesgo financiero, modelado climático, aplicaciones de aprendizaje automático y simulaciones de física y biología computacional.

Computación en el Borde y el Internet de las Cosas (IoT): A medida que proliferen los dispositivos IoT y los diseños de computación en el borde, Python Distribuido se vuelve cada vez más importante para manejar datos de sensores, coordinar procesos de computación en el borde, construir aplicaciones distribuidas en conjunto y poner en práctica modelos de aprendizaje automático distribuidos para aplicaciones modernas en el borde.

Aprendizaje automático distribuido con Dask-ML

Una fuerte biblioteca llamada Dask-ML expande el marco de computación paralela Dask para trabajos que involucran aprendizaje automático. Dividir la tarea entre varios núcleos o procesadores en un cluster de máquinas permite a los desarrolladores de Python entrenar y aplicar modelos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos de manera distribuida y efectiva.

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}")

Llamadas a funciones paralelas con Ray

Con la ayuda del robusto marco de computación distribuida Ray, puede ejecutar funciones o tareas Python concurrentemente en los múltiples núcleos o computadoras de un cluster. Al utilizar el decorador @ray.remote, Ray le permite especificar funciones como remotas. Después de eso, estas tareas u operaciones remotas pueden ejecutarse asincrónicamente en los trabajadores de Ray del cluster.

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()

¿Qué es IronPDF?

Podemos crear, modificar y renderizar documentos PDF dentro de programas .NET con la ayuda del conocido paquete IronPDF for .NET. Trabajar con PDFs se puede hacer de muchas maneras diferentes: desde crear nuevos documentos PDF a partir de contenido HTML, fotografías o datos en bruto, hasta extraer texto e imágenes de documentos existentes, convertir páginas HTML a PDFs y agregar texto, imágenes y formas a los que ya existen.

La simplicidad y facilidad de uso de IronPDF son dos de sus principales beneficios. Los desarrolladores pueden comenzar a producir PDFs dentro de sus aplicaciones .NET con facilidad gracias a su API fácil de usar y documentación extensa. La velocidad y eficiencia de IronPDF son dos características más que facilitan a los desarrolladores la producción de documentos PDF de alta calidad rápidamente.

Algunas ventajas de IronPDF:

• Creación de PDFs a partir de datos en bruto, imágenes y HTML.
• Extracción de imágenes y texto de archivos PDF.
• Incluir encabezados, pies de página y marcas de agua en los archivos PDF.
• Los archivos PDF están protegidos con contraseña y cifrado.
• La capacidad de llenar y firmar documentos electrónicamente.

Generación distribuida de PDF con IronPDF

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()