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。
