31、分布式处理与大型数据集处理

分布式处理与大型数据集处理

在处理自然语言处理任务时，有时我们会面临大量数据需要处理的情况，并且希望利用多核 CPU 甚至多台计算机的计算资源。同时，我们可能还需要将频率和概率存储在一个持久的、共享的数据库中，以便多个进程可以同时访问。本文将介绍如何使用 execnet 进行并行和分布式处理，以及如何使用 Redis 存储频率分布等内容。

1. 使用 execnet 进行分布式标注

execnet 是一个用于 Python 的分布式执行库，它允许我们创建网关和通道来执行远程代码。网关是从调用进程到远程环境的连接，远程环境可以是本地子进程或通过 SSH 连接到的远程节点。通道则用于处理通道创建者与远程代码之间的通信。

1.1 准备工作

要使用 execnet ，需要先安装它，可以使用以下命令进行安装：

sudo pip install execnet

或者

sudo easy_install execnet

当前 execnet 的版本是 1.2，其主页为 http://codespeak.net/execnet/，上面有 API 文档和示例。

1.2 操作步骤

以下是使用 execnet 进行分布式标注的具体步骤：
1. 导入所