面试题：Python在分布式环境下读取用户生成数据的技巧与实现

整体架构设计

节点代理层：每个节点上部署一个代理程序，负责将本地不同格式的数据读取并转化为统一的数据结构（如Python字典），然后通过网络接口提供数据访问。
协调器：负责管理所有节点代理，分配数据读取任务，收集各个节点返回的数据，并进行汇总处理。

关键技术

数据序列化与反序列化：使用json模块处理JSON数据，对于CSV数据可使用csv模块。将不同格式数据转化为Python通用数据结构。
网络通信：使用Socket或ZeroMQ进行节点间通信。ZeroMQ更适合分布式场景，提供高性能异步通信。
任务调度：协调器需要有任务分配和调度机制，可使用asyncio库实现异步任务管理，提高读取效率。

核心代码示例

节点代理示例（以读取JSON数据为例）

import socket
import json


def read_json_data(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        return json.load(f)


def start_node_agent():
    host = '127.0.0.1'
    port = 5555
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server_socket.bind((host, port))
    server_socket.listen(1)
    print('Node agent is listening on {}:{}'.format(host, port))

    while True:
        conn, addr = server_socket.accept()
        data = conn.recv(1024).decode('utf-8')
        if data =='read':
            json_data = read_json_data('data.json')
            conn.sendall(json.dumps(json_data).encode('utf-8'))
        conn.close()


if __name__ == '__main__':
    start_node_agent()

协调器示例

import asyncio
import socket


async def read_data_from_node(node_addr):
    reader, writer = await asyncio.open_connection(node_addr[0], node_addr[1])
    writer.write('read'.encode('utf-8'))
    await writer.drain()
    data = await reader.read(1024 * 1024)
    writer.close()
    await writer.wait_closed()
    return json.loads(data.decode('utf-8'))


async def coordinator():
    node_addresses = [('127.0.0.1', 5555), ('127.0.0.1', 5556)]
    tasks = [read_data_from_node(addr) for addr in node_addresses]
    all_data = await asyncio.gather(*tasks)
    # 在这里进行数据汇总处理
    result = []
    for data in all_data:
        result.extend(data)
    print('汇总后的数据:', result)


if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(coordinator())

以上代码是一个简单示例，实际应用中需要更多错误处理、性能优化和安全性考虑。

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