《Python分布式计算》 0 序言 （Distributed Computing with Python）

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序言
第1章 并行和分布式计算介绍
第2章 异步编程
第3章 Python的并行计算
第4章 Celery分布式应用
第5章 云平台部署Python
第6章 超级计算机群使用Python
第7章 测试和调试分布式应用
第8章 继续学习

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Python分布式计算

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作者简介

Francesco Pierfederici是一名喜爱Python的软件工程师。过去20年间，他的工作领域涉及天文学、生物学和气象预报。

他搭建过上万CPU核心的大型分布式系统，并在世界上最快的超级计算机上运行过。他还写过用处不大，但极为有趣的应用。他总是喜欢创造新事物。

“我要感谢我的妻子Alicia，感谢她在成书过程中的耐心。我还要感谢Packt出版社的Parshva Sheth和Aaron Lazar，以及技术审稿人James King，他们让这本书变得更好。” —— Francesco Pierfederici

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审稿人简介

James King 是一名有丰富分布式系统开发经验的工程师。他是许多开源项目的贡献者，包括OpenStack和Mozilla Firefox。他喜欢数学、与孩子们骑马、游戏和艺术。

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序言

并行和分布式计算是一个具有吸引力的课题，几年之前，只有大公司和国家实验室的开发者才能接触到。这十年间，情况发生了改变：现在所有人都可以使用各种语言搭建中小型的分布式应用，这些语言中自然包括我们的最爱：Python。

这本书是为搭建分布式系统的Python开发者而写的实践指导。它首先介绍了关于并行和分布式计算的基础理论。然后，用Python的标准库做了几个并行计算示例。接着，不再使用一台计算机，而是使用第三方库，包括Celery和Pyro，扩展到更多节点。

剩下的章节探讨了分布式应用的部署方案，包括云平台和超级计算机群（High Performance Computing，HPC），分析了各自的优势和难点。

最后，分析了一些难点，监控、登录、概述和调试。

总之，这是一本关注实践的书，它将教会你使用一些流行的框架和方法，使用Python搭建并行分布系统。

本书的内容

第1章，并行和分布式计算介绍，介绍基础理论。
第2章，异步编程，介绍两种分布式应用的编程风格：同步和异步。
第3章，Python的并行计算，介绍使用Python的标准库，实现同一时间完成多项任务。
第4章，Celery分布式应用，介绍如何使用Celery搭建最简单的分布式应用，以及Celery的竞争对手Python-RQ和Pyro。
第5章，云平台使用Python，展示如何使用AWS将Python应用部署到云平台。
第6章，超级计算机群使用Python，介绍将Python应用部署到超级计算机群，多应用于大学和国家实验室。
第7章，测试和调试分布式应用，讲解了Python分布式应用在测试、概述和调试中的难点。
第8章，继续学习，回顾前面所学，向感兴趣的读者介绍继续学习的路径。

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序言
第1章 并行和分布式计算介绍
第2章 异步编程
第3章 Python的并行计算
第4章 Celery分布式应用
第5章 云平台部署Python
第6章 超级计算机群使用Python
第7章 测试和调试分布式应用
第8章 继续学习

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