如何提高分布式机器学习系统的执行效率

Posted 2023-05-12

参考技术A 对于这个问题……直接说网络渲染的要求吧（这可是秘密资料，照着笔记给你打出来，好好看哦）1.不支持中文（包括材质名称，贴图名称，模型名称以及路径名称）2.不支持深路径（文件名称，不宜过长）。3.场景贴图，光度学文件，光子文件，必须在同一文件夹下。4.操作系统必须统一，并且SP必须相同。5.必须有相互可以访问的局域网。6.必须有一台主机并且所有服务器可以访问。7.max版本必须相同，并且sp相同。8.max插件版本必须相同。9.vr的版本必须相同并且必须要有网渲功能。10.渲染时不可弹出任何信息窗口。11.必须共享项目文件，并且所有服务器及主机可以访问。这些问题相信你大部分都已经解决了，主要是细节部分一定注意，尤其是路径名称，还有渲染时别玩QQ哦，不过也静止弹出消息。祝你好运！

如何用 Python 构建一个简单的分布式系统

分布式爬虫概览
何谓分布式爬虫？
通俗的讲，分布式爬虫就是多台机器多个
spider
对多个
url
的同时处理问题，分布式的方式可以极大提高程序的抓取效率。
构建分布式爬虫通畅需要考虑的问题
（1）如何能保证多台机器同时抓取同一个URL？
（2）如果某个节点挂掉，会不会影响其它节点，任务如何继续？
（3）既然是分布式，如何保证架构的可伸缩性和可扩展性？不同优先级的抓取任务如何进行资源分配和调度？
基于上述问题，我选择使用celery作为分布式任务调度工具，是分布式爬虫中任务和资源调度的核心模块。它会把所有任务都通过消息队列发送给各个分布式节点进行执行，所以可以很好的保证url不会被重复抓取；它在检测到worker挂掉的情况下，会尝试向其他的worker重新发送这个任务信息，这样第二个问题也可以得到解决；celery自带任务路由，我们可以根据实际情况在不同的节点上运行不同的抓取任务（在实战篇我会讲到）。本文主要就是带大家了解一下celery的方方面面(有celery相关经验的同学和大牛可以直接跳过了)
Celery知识储备
celery基础讲解
按celery官网的介绍来说
Celery
是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。
下面几个关于celery的核心知识点
broker：翻译过来叫做中间人。它是一个消息传输的中间件，可以理解为一个邮箱。每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，执行相应程序。这其实就是消费者和生产者之间的桥梁。
backend:
通常程序发送的消息，发完就完了，可能都不知道对方时候接受了。为此，celery实现了一个backend，用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。
worker:
Celery类的实例，作用就是执行各种任务。注意在celery3.1.25后windows是不支持celery
worker的！
producer:
发送任务，将其传递给broker
beat:
celery实现的定时任务。可以将其理解为一个producer，因为它也是通过网络调用定时将任务发送给worker执行。注意在windows上celery是不支持定时任务的！
下面是关于celery的架构示意图，结合上面文字的话应该会更好理解
由于celery只是任务队列，而不是真正意义上的消息队列，它自身不具有存储数据的功能，所以broker和backend需要通过第三方工具来存储信息，celery官方推荐的是
RabbitMQ和Redis，另外mongodb等也可以作为broker或者backend，可能不会很稳定，我们这里选择Redis作为broker兼backend。
实际例子
先安装celery
pip
install
celery
我们以官网给出的例子来做说明，并对其进行扩展。首先在项目根目录下，这里我新建一个项目叫做celerystudy，然后切换到该项目目录下，新建文件tasks.py，然后在其中输入下面代码
这里我详细讲一下代码：我们先通过app=Celery()来实例化一个celery对象，在这个过程中，我们指定了它的broker，是redis的db
2,也指定了它的backend,是redis的db3,
broker和backend的连接形式大概是这样
redis://:password@hostname:port/db_number
然后定义了一个add函数，重点是@app.task，它的作用在我看来就是将add()
注册为一个类似服务的东西，本来只能通过本地调用的函数被它装饰后，就可以通过网络来调用。这个tasks.py中的app就是一个worker。它可以有很多任务，比如这里的任务函数add。我们再通过在命令行切换到项目根目录，执行
celery
-A
tasks
worker
-l
info
启动成功后就是下图所示的样子
这里我说一下各个参数的意思，-A指定的是app(即Celery实例)所在的文件模块，我们的app是放在tasks.py中，所以这里是
tasks；worker表示当前以worker的方式运行，难道还有别的方式？对的，比如运行定时任务就不用指定worker这个关键字;
-l
info表示该worker节点的日志等级是info，更多关于启动worker的参数(比如-c、-Q等常用的)请使用
celery
worker
--help
进行查看
将worker启动起来后，我们就可以通过网络来调用add函数了。我们在后面的分布式爬虫构建中也是采用这种方式分发和消费url的。在命令行先切换到项目根目录，然后打开python交互端
from
tasks
import
addrs
=
add.delay(2,
2)
这里的add.delay就是通过网络调用将任务发送给add所在的worker执行，这个时候我们可以在worker的界面看到接收的任务和计算的结果。
这里是异步调用，如果我们需要返回的结果，那么要等rs的ready状态true才行。这里add看不出效果，不过试想一下，如果我们是调用的比较占时间的io任务，那么异步任务就比较有价值了
上面讲的是从Python交互终端中调用add函数，如果我们要从另外一个py文件调用呢？除了通过import然后add.delay()这种方式，我们还可以通过send_task()这种方式，我们在项目根目录另外新建一个py文件叫做
excute_tasks.py，在其中写下如下的代码
from
tasks
import
addif
__name__
==
'__main__':
add.delay(5,
10)
这时候可以在celery的worker界面看到执行的结果
此外，我们还可以通过send_task()来调用，将excute_tasks.py改成这样
这种方式也是可以的。send_task()还可能接收到为注册（即通过@app.task装饰）的任务，这个时候worker会忽略这个消息
定时任务
上面部分讲了怎么启动worker和调用worker的相关函数，这里再讲一下celery的定时任务。
爬虫由于其特殊性，可能需要定时做增量抓取，也可能需要定时做模拟登陆，以防止cookie过期，而celery恰恰就实现了定时任务的功能。在上述基础上，我们将tasks.py文件改成如下内容
然后先通过ctrl+c停掉前一个worker，因为我们代码改了，需要重启worker才会生效。我们再次以celery
-A
tasks
worker
-l
info这个命令开启worker。
这个时候我们只是开启了worker，如果要让worker执行任务，那么还需要通过beat给它定时发送，我们再开一个命令行，切换到项目根目录，通过
这样就表示定时任务已经开始运行了。
眼尖的同学可能看到我这里celery的版本是3.1.25，这是因为celery支持的windows最高版本是3.1.25。由于我的分布式微博爬虫的worker也同时部署在了windows上，所以我选择了使用
3.1.25。如果全是linux系统，建议使用celery4。
此外，还有一点需要注意，在celery4后，定时任务（通过schedule调度的会这样，通过crontab调度的会马上执行）会在当前时间再过定时间隔执行第一次任务，比如我这里设置的是60秒的间隔，那么第一次执行add会在我们通过celery
beat
-A
tasks
-l
info启动定时任务后60秒才执行；celery3.1.25则会马上执行该任务 参考技术A ython使用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统介绍Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把本回答被提问者采纳