Jug: 基于任务的并行化框架技术文档

1. 安装指南

Jug 是一个基于任务的并行化框架，允许用户将代码分解为多个任务，并在不同的处理器上运行这些任务。以下是安装 Jug 的步骤：

使用 pip 进行安装：

pip install Jug

如果您使用 conda，可以通过以下命令从 conda-forge 安装 jug：

conda config --add channels conda-forge
conda install jug

2. 项目使用说明

Jug 使用文件系统在不同进程间进行通信，并且支持在 NFS 上正确运行，因此可以跨不同机器协调进程。Jug 是纯 Python 实现，应该在任何平台上都可以运行。支持的 Python 版本为 3.5 及以上。

简短示例：以下是一个简短的示例，将以下代码保存为名为 primes.py 的文件：

from jug import TaskGenerator
from time import sleep

@TaskGenerator
def is_prime(n):
    sleep(1.)
    for j in range(2, n - 1):
        if (n % j) == 0:
            return False
    return True

primes100 = [is_prime(n) for n in range(2, 101)]

这是一个查找 100 以内所有素数的简单示例，虽然这个方法效率不高，但展示了 Jug 在处理分布式并行任务时的基本功能。

• 使用 jug status primes.py 查看任务状态。
• 使用 jug execute primes.py & 执行任务。
• 任务完成后，使用 jug shell primes.py 查看结果。

在 jug shell 中，可以通过调用 value() 函数获取实际结果：

primes100 = value(primes100)
print(primes100[:10])

3. 项目 API 使用文档

Jug 的详细 API 文档可以在其官方文档网站查看。这里仅提供一个简单的 API 使用示例。

使用 TaskGenerator 装饰器来定义任务：

@TaskGenerator
def my_task(param):
    # 执行一些操作
    return result

创建任务列表：

tasks = [my_task(i) for i in range(10)]

4. 项目安装方式

项目的安装方式已在安装指南中详细说明。您可以通过 pip 或 conda 进行安装。确保您的 Python 环境中已安装 pip 或 conda，然后按照上述步骤执行安装命令。