分布式Python在多机集群上

要在多机集群上使用分布式Python，可以使用一些流行的库和框架，如Dask、PySpark和Celery。下面是使用这些库和框架的代码示例。

1. 使用Dask：

from dask.distributed import Client, LocalCluster

# 创建本地集群
cluster = LocalCluster()

# 创建客户端
client = Client(cluster)

# 在集群上执行任务
def square(x):
    return x**2

futures = client.map(square, range(10))
results = client.gather(futures)

print(results)

# 关闭客户端和集群
client.close()
cluster.close()

2. 使用PySpark：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("distributed_python").setMaster("spark://localhost:7077")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 在集群上执行任务
rdd = sc.parallelize(range(10))
squared_rdd = rdd.map(lambda x: x**2)
results = squared_rdd.collect()

print(results)

# 关闭SparkContext
sc.stop()

3. 使用Celery：

from celery import Celery

# 创建Celery应用
app = Celery('distributed_python', backend='rpc://', broker='pyamqp://guest@localhost//')

# 定义任务
@app.task
def square(x):
    return x**2

# 在集群上执行任务
results = []
for i in range(10):
    result = square.delay(i).get()
    results.append(result)

print(results)

这些示例代码演示了如何在多机集群上使用分布式Python。你可以根据自己的需求和具体的集群设置进行调整和扩展。