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常開心，解決了很久都沒有解決的問題

使用的語言： Python3.5 
分散式機器： windows7

注意到，其實，通過這工具搭建分散式不需要管使用的電腦是什麼系統。

分散式使用流程

分散式結構

• 由Scheduler跟Worker1，Worker2…構成了整個分散式系統的結構
• 使用者可以變，使用者的任務也可以變。但只要分散式叢集的結構搭建起來之後，要做的事情就可以用很多了。
• 關鍵的一點：，使用的時候不要去改變分散式系統。
• 使用者將任務發出來，也就是說，使用者自己單獨在一臺電腦上執行程式碼就好了。 交給搭建好的分散式集群系統！

上面是關於分散式系統的基本概念（或者必要知識。

下面開始講述搭建過程

搭建分散式

• 這裡使用的是Python的分散式庫Dask。
• 先安裝這個庫。具體方法：在命令列下輸入pip install dask[complete] （如果已經安裝好這個庫了就會提示已經安裝好了）

庫是一定要安裝的。而且這個庫特別小。1MB左右？？？大膽下吧

• 之前流程圖中每一個單位，其實都是一臺電腦來的。（當然，你開多個視窗，在一臺電腦上，其實也是可以的。

• 首先，在一臺電腦上（命令列條件下， 輸入dask-scheduler。就會爆出一堆的資訊。其中有個地方很關鍵

  

• 在我這，就是使用那個tcp://，後面的那個地址，加上埠號。

• 而這個地址，就是未來要給，使用者使用的地址
• 在 多臺電腦上，同樣開啟電腦。開啟命令列模式， 輸入：dask-worker 192.168.0.199:8786。注意到，這裡的這個地址其實就是剛剛說到的那個地址，每個人的結果都會是不一樣的。大家根據自己的情況來決定。
• 每個電腦根據自己的身份輸入上面的程式碼，之後。 在scheduler電腦，上的資訊出現了別的資訊之後。就連線成功了。
• 如果不成功，請再輸入一次之前的程式碼。你肯定是哪裡輸入錯了！！！

到這裡，分散式系統，其實已經搭建好了。下面，模擬使用者來使用

使用者是一臺新的電腦（當然，也可以是任何的一臺電腦。但是必須要跟這些電腦都在同樣的一個區域網下。在這樣的條件下，開始使用，我們之前搭建好的伺服器。

下面是我在一個一臺電腦上執行的寫的程式碼 
記得！，要把client上的IP地址跟埠號都寫成之前Scheduler的IP地址跟埠號。

• 可以理解，Scheduler是整個分散式系統的給使用者的介面。

下面是我用程式碼：

from dask.distributed import Client
from time import time


def square(x):
    return x ** 2


if __name__ == '__main__':
    MAX = 1000
    st = time()
    client = Client('192.168.0.199:8786')   # 這裡的地址記得根據我上面說的修改掉。
    A = client.map(square, range(MAX))
    total = client.submit(sum, A)
    print(total.result())
    et = time()
    print(et - st)

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