在 Python 中，当你使用 Ray 框架运行分布式任务时

在 Python 中，当你使用 Ray 框架运行分布式任务时，通常会通过 ray.get() 来获取任务的输出结果。下面是一个简单的示例，展示如何使用 Ray 在分布式环境中计算一个数组的和，并输出结果。

示例代码

python

import

# 初始化 Ray 运行时

ray.init()

# 定义一个远程函数，用于计算数组的一部分的和

@ray.remote

def compute_chunk_sum(array, start, end):

return sum(array[start:end])

# 定义一个数组

array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

array_size = len(array)

# 假设我们使用两个 worker 进程

num_workers = 2

chunk_size = array_size // num_workers

# 定义一个数组来存储每个 worker 的结果

results = []

# 分配任务给各个 worker

for i in range(num_workers):

start = i * chunk_size

end = start + chunk_size if i != num_workers - 1 else array_size

results.append(compute_chunk_sum.remote(array, start, end))

# 汇总结果

global_sum = 0

for result in results:

global_sum += ray.get(result)

# 输出最终结果

print("Total sum:", global_sum)

# 关闭 Ray 运行时

ray.shutdown()

输出解释

初始化 Ray 运行时：

ray.init() 初始化 Ray 运行时环境。

定义远程函数：

@ray.remote 装饰器将 compute_chunk_sum 函数标记为远程函数，可以在分布式环境中执行。

分配任务：

将数组分成若干块，每块由一个 Worker 节点计算。

compute_chunk_sum.remote(array, start, end) 调用远程函数，并将结果存储在 results 列表中。

获取结果：

使用 ray.get(result) 获取每个远程任务的输出，并将结果累加到 global_sum。

输出结果：

print("Total sum:", global_sum) 输出最终计算结果。

关闭 Ray 运行时：

ray.shutdown() 关闭 Ray 运行时，释放资源。

运行结果

运行上述代码后，输出应该是：

Total sum: 55

这是因为数组 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 的和确实是 55。

通过这种方式，你可以在 Python 中使用 Ray 框架进行分布式计算，充分利用多台机器的计算资源来加速任务的执行。