使用Ray轻松进行Python分布式计算

大家好，在实际研究中，即使是具有多个CPU核心的单处理器计算机，也会给人一种能够同时运行多个任务的错觉。当我们拥有多个处理器时，就可以真正以并行的方式执行计算，本文将简要介绍Python分布式计算。

1.并行计算与分布式计算的区别

并行计算在现代计算中非常有用，几乎是必需的，目的是实现最大性能。开发者将运行时间较长的计算任务分成较小的块，并将其分配给不同的处理器，这种策略使开发者能够在相同的时间内进行更多的计算。对于构建基于GUI的应用程序，总是需要对系统进行并行设计，以便一个线程可以保持可用状态以更新GUI并响应用户输入。

并行计算和分布式计算的区别在于，对于并行计算，多个处理器位于同一主板上。分布式计算则使用多台计算机同时解决问题，现代分布式系统能够在网络（局域网/广域网）上进行通信。分布式计算的优点在于其价格和可扩展性，如果开发者需要更多的计算能力，那么可以很轻松地添加更多的计算机。

从根本上讲，并行计算和分布式计算的架构非常相似，主要区别在于分布式计算使用的是分布式内存空间，而不是共享内存空间。它具有能够为开发者的应用程序提供统一逻辑（而不是物理）内存空间的软件层，可以帮助开发者将为并行计算编写的代码应用于分布式计算。下面将介绍如何使用开源Python库Ray来帮助开发者进行并行和分布式计算，Ray将Pythonic函数和类转换为分布式设置中的任务和角色。

2.使用pip安装Ray

这将安装支持仪表板+集群启动器的Ray：

pip install 'ray[default]'

如果只想进行最小化安装：

pip install -U ray

3.使用Ray进行并行计算任务

接下来执行一个示例，该示例使用concurrent.futures，并将