搭載したサーバーに計算を分散し、他の計算はより多くのメモリを搭載したサーバーで行うといった使い方もできます。インターフェースは少し難しいので、ゼロから構築してみましょう。以下は、最初のスクリプトです。単一プロセスで実行した後、複数プロセスに移行します。print(result)もう、このスクリプトを見ても、それほど怖がる必要はありません。つの基本方程式があります。最後に結果(238)が出力されます。サーバー/クライアントモデルのように動作します。これは、力仕事をこなすワーカーを量産するということです。つにセッションを作成してグラフを計算、場合によっては、一部をサーバー上の他のクラスタに分散させることもあります。これを行うためには、メインワーカーであるマスターが他のワーカーについて知る必要があります。作成によって行われ、全てのワーカーに渡す必要があります。辞書を使用して作成され、キーは「ジョブ名」で、各ジョブには多数のワーカーが含まれます。以下は、そのイメージ図です。これらのプロセスはこのコードで開始されるのではなく、開始されるという参照が作成されるだけであることに注意してください。"localhost:2223"]})次に、プロセスを開始します。つをグラフ化して開始します。task_index=1)上記のコードは、「local」ジョブの下で「localhost:2223」ワーカーを起動します。つのプロセスを開始するためにコマンドラインから実行できるスクリプトです。スクリプトはそのままでは終了しない(指示を待機)ため、これを行うには別のターミナルが必要です。つのターミナルで実行されていることがわかるでしょう。つにセッションを作成し、そこでグラフを実行することです。上記の「Session」の行を、次のように変更するだけです。sess:これは、サーバーにジョブを送信するだけで、実際には分散していません。プロセスをクラスタ内の他のリソースに分散させることができますが、分散できないこともあります。行ったことと似ています)。print(result)これで分散を開始します!名前とタスク番号に基づいて、ワーカーにタスクを割り当てることで機能します。フォーマットは、次のとおりです。搭載したコンピュータを特定するため)を使用すると、さまざまな方法でプロセスを分散できます。大規模な処理を実行するための一般的なパラダイムです。つのステップ(実際には、さらにいくつかのステップがあります)で構成されています。呼ばれるもので、「リストを取得し、それぞれに関数を適用する」ことを意味します。