Coding养成--Python(16)

GLM-5.1 Lite Coding Plan:面向开发者的极简代码生成API 大语言模型API正从‘能力优先’转向‘体验优先’,轻量级代码生成接口成为开发者高频刚需。其核心原理在于服务端能力按需调度与客户端交互极简化——通过固定输入输出结构、预置场景化提示模板、FP16+INT4混合推理及弱状态hint机制,在保障亚秒级响应与高确定性的同时,大幅降低接入门槛。该技术路径显著提升中小团队在CI/CD自动化、低代码集成、内部工具快速搭建等场景下的工程效率,尤其适用于Python/SQL/正则等结构化文本到代码的确定性转换任务。GLM-5.1 Lite Coding Plan正是这一趋势的 阅读详情

#The diary of a Python learner

Date:23.01.2025


Focus:分布式进程

Key:通过manager发布服务器进程,将运行进程分布到子服务器上

服务器启动queue,注册到网络然后写入任务。

# task_master.py

import 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.')

managers模块提供了一种机制,能将本地的Queue对象包装并注册到网络上。

 在task_master.py中,首先创建了两个Queue对象,task_queue用于发送任务,result_queue用于接收结果。然后定义了一个继承自BaseManager的QueueManager类。通过QueueManager.register方法,将这两个Queue对象注册到网络上,并分别给它们命名为get_task_queue和get_result_queue。接着创建QueueManager实例,绑定到端口 5000 并设置验证码abc,启动manager后,就可以通过manager.get_task_queue()和manager.get_result_queue()获取到可以在网络上访问的Queue对象接口。

必须使用manager.get_task_queue()获得的接口来添加任务,这样QueueManager才能通过网络将任务正确地发送到其他机器上的进程。

# task_worker.py

import 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 = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)
        time.sleep(1)
        result.put(r)
    except Queue.Empty:
        print('task queue is empty.')
# 处理结束:
print('worker exit.')

authkey作为保证传输通信的工具


Practice:

1.

# -*- coding: utf-8 -*-
import 

2.

# -*- coding: utf-8 -*-
import


Difficulty?


Addition:必须使用manager.get_task_queue()获得的接口来添加任务,这样QueueManager才能通过网络将任务正确地发送到其他机器上的进程。

参考:分布式进程 - Python教程 - 廖雪峰的官方网站

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