面试题：Python分布式实现圆周率生日查找

Question

如果需要在分布式环境下用Python实现从圆周率中查找生日，你会如何设计架构？请描述整体架构思路、涉及的关键技术（如分布式计算框架、数据存储等），并给出核心代码片段说明如何进行任务分发与结果汇总。

Answer 1

整体架构思路

1. 数据分割：将圆周率数据分割成多个部分，每部分分配给不同的计算节点处理。
2. 任务分发：通过分布式计算框架将查找生日的任务分发给各个节点。
3. 并行计算：各节点并行在自己的数据段中查找生日。
4. 结果汇总：将各节点的查找结果汇总到一个中心节点，判断是否找到生日。

关键技术

1. 分布式计算框架：可以使用Dask或Celery。Dask适用于大数据集的并行计算，Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式任务队列。
2. 数据存储：圆周率数据量较大，可存储在分布式文件系统如Hadoop Distributed File System（HDFS）中，方便各节点读取。

核心代码片段（以Dask为例）

1. 安装必要库：

pip install dask distributed

2. 任务分发与结果汇总代码：

import dask
from dask.distributed import Client, LocalCluster

# 假设圆周率数据存储在文件中，按行分割数据
def read_pi_data(file_path, start, end):
    with open(file_path) as f:
        lines = f.readlines()
        return ''.join(lines[start:end])

# 在数据段中查找生日
def find_birthday(data, birthday):
    if birthday in data:
        return True
    return False

if __name__ == '__main__':
    cluster = LocalCluster()
    client = Client(cluster)

    pi_file_path = 'pi.txt'
    num_parts = 10  # 分割成10部分
    part_size = 10000  # 假设每部分10000行
    birthday = '19900101'

    futures = []
    for i in range(num_parts):
        start = i * part_size
        end = start + part_size
        data_future = client.submit(read_pi_data, pi_file_path, start, end)
        find_future = client.submit(find_birthday, data_future, birthday)
        futures.append(find_future)

    results = client.gather(futures)
    if any(results):
        print("生日在圆周率中找到")
    else:
        print("生日未在圆周率中找到")

    client.close()
    cluster.close()

核心代码片段（以Celery为例）

1. 安装必要库：

pip install celery

2. 任务分发与结果汇总代码：

from celery import Celery
import time

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

# 假设圆周率数据存储在文件中，按行分割数据
def read_pi_data(file_path, start, end):
    with open(file_path) as f:
        lines = f.readlines()
        return ''.join(lines[start:end])

# 在数据段中查找生日
@app.task
def find_birthday(file_path, start, end, birthday):
    data = read_pi_data(file_path, start, end)
    if birthday in data:
        return True
    return False

if __name__ == '__main__':
    pi_file_path = 'pi.txt'
    num_parts = 10  # 分割成10部分
    part_size = 10000  # 假设每部分10000行
    birthday = '19900101'

    futures = []
    for i in range(num_parts):
        start = i * part_size
        end = start + part_size
        future = find_birthday.delay(pi_file_path, start, end, birthday)
        futures.append(future)

    results = [future.get() for future in futures]
    if any(results):
        print("生日在圆周率中找到")
    else:
        print("生日未在圆周率中找到")

以上代码示例展示了在分布式环境下使用Dask和Celery两种方式实现从圆周率中查找生日的任务分发与结果汇总逻辑。实际应用中需根据具体需求和场景对代码进行调整优化。