有没有基于Python的某某数据分布式存储的案例

有很多基于Python的数据分布式存储的案例。以下是其中几个：

Apache Hadoop：Hadoop是一个基于Java的开源框架，但是它也提供了Python API。Hadoop是一个分布式存储和计算平台，用于处理大规模数据集。

Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，可用于大规模数据处理。它支持Python语言，并提供了Python API。

Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库，具有强大的容错能力。Cassandra提供了Python驱动程序，可用于Python应用程序。

Apache HBase：HBase是一个分布式非关系型数据库，可在Hadoop集群上运行。它支持Python API。

PySpark：PySpark是Spark的Python API，它允许您使用Python编写Spark作业。

Python并行运行指的是在同一时间内，可以同时执行多个Python程序的进程或线程。通过并行运行，可以提高程序的效率和运行速度，同时也增加了程序的稳定性和可靠性。Python中有多种实现并行运行的方式，比如使用multiprocessing模块、threading模块、concurrentfutures模块等。这些模块提供了各种方式来运行不同的任务，如多进程、多线程、协程等，并提供了各种工具来管理并控制并行执行的多个实例。在使用并行运行时，需要注意线程安全问题、资源竞争问题等，以确保程序的正确性和稳定性。

感觉你这个没有现成的，到时有个模版推荐，

第5章　Python网络爬虫

51　爬虫基础

511　初识爬虫

512　网络爬虫的算法

52　爬虫入门实战

521　调用API

522　爬虫实战

53　爬虫进阶—高效率爬虫

531　多进程

532　多线程

533　协程

534　小结

第6章　Python数据存储

61　关系型数据库MySQL

611　初识MySQL

612　Python *** 作MySQL

62　NoSQL之MongoDB

621　初识NoSQL

622　Python *** 作MongoDB

63　本章小结

631　数据库基本理论

632　数据库结合

633　结束语

第7章　Python数据分析

71　数据获取

711　从键盘获取数据

712　文件的读取与写入

713　Pandas读写 *** 作

72　数据分析案例

721　普查数据统计分析案例

722　小结

来源：《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》

1、 串联比较

2、串联函数调用

3、复制列表

4、字典获取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列表转换为逗号分隔的字符串

8、 合并字典

9、寻找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方，请移步Python视频教程继续学习！！

import math

from os import path

import numpy as np

import matplotlibpyplot as plt

class TSPInstance:

    '''

    设计一个类，实现从文件读入一个旅行商问题的实例

    文件格式为：

    city number

    best known tour length

    list of city position (index x y)

    best known tour (city index starts from 1)

    以文件01eil51txt为例：

    第一行51为城市数

    第二行426为最优解的路径长度

    第三行开始的51行为各个城市的序号、x坐标和y坐标

    最后是最优解的访问城市系列（注意里面城市序号从1开始，而python的sequence是从0开始）

    Eil51Tourpng是最优解的城市访问顺序图

    '''

    def __init__(self, file_name):

        '''

        从文件file_name读入旅行商问题的数据

        '''

        selffile_name=file_name

        a= open(file_name)

        # 城市数量

        selfcity_num = areadline()

        # 返回坐标 51行，3列

        selfcity = npzeros((int(selfcity_num), 3))

        # x坐标

        selfx = npzeros(int(selfcity_num))

        # y坐标

        selfy = npzeros(int(selfcity_num))

        # 城市ID

        selfid = npzeros(int(selfcity_num))

        b = areadlines()

        for i, content in enumerate(b):

                if i in range(1, 52 ):

                    # 单行赋值

                    selfcity[i-1] = contentstrip('\n')split(' ')

                    selfx[i-1] = selfcity[i-1][1]

                    selfy[i-1] = selfcity[i-1][2]

        for i, content in enumerate(b):

                if i in range(53, 104):

                    selfid[i - 53] = contentstrip('\n')

    @property

    def citynum(self):

        '''

        返回城市数

        '''

        return selfcity_num

    @property

    def optimalval(self):

        '''

        返回最优路径长度

        '''

        c = 0

        i = 1

        s = open(selffile_name)

        str = sreadlines()

        for content in str:

            if i == 2:

                c = content

            i = i + 1

        return c

    @property

    def optimaltour(self):

        '''

        返回最优路径

        '''

        tour = nparray(selfid)

        return tour

    def __getitem__(self, n):

        '''

        返回城市n的坐标,由x和y构成的tuple:(x,y)

        '''

        (x, y) = (selfx[n-1], selfy[n-1])

        return (x, y)

    def get_distance(self, n, m):

        '''

        返回城市n、m间的整数距离（四舍五入）

        '''

        u=int(selfx[n-1] - selfx[m-1])

        v=int(selfy[n-1] - selfy[m-1])

        dis = mathsqrt(pow(u,2) + pow(v,2))

        return int(dis+05)

    def evaluate(self, tour):

        '''

        返回访问系列tour所对应的路径程度

        '''

        dis = 0

        for i in range(50):

            dis += selfget_distance(int(tour[i]), int(tour[i + 1]))

        dis += selfget_distance(int(tour[50]), int(tour[0]))

        return dis

    def plot_tour(self, tour):

        '''

        画出访问系列tour所对应的路径路

        '''

        for i in range(51):

            x0,y0 = self__getitem__(i)

            pltscatter(int(x0),int(y0),s=10,c='c')

        #记住坐标点的画法

        for i in range(len(tour)-1):

            x1,y1 = self__getitem__(int(tour[i]))

            x,y = self__getitem__(int(tour[i+1]))

            pltplot([x1,x],[y1,y],c='b')

        x2,y2 = self__getitem__(int(tour[0]))

        x3,y3 = self__getitem__(int(tour[len(tour)-1]))

        pltplot([x2,x3],[y2,y3],c='b')

        pltxlabel('x label')

        pltylabel('y label')

        plttitle("City access sequence diagram")

        pltplot()

        pltshow()

if __name__ == "__main__":

    file_name = pathdirname(__file__) + "/1txt"

    instance = TSPInstance(file_name)

    print(instancecitynum)

    print(instanceevaluate(instanceoptimaltour))

    print(instanceoptimaltour)

    print(instance__getitem__(2))

    print(instanceget_distance(0, 1))

    instanceplot_tour(instanceoptimaltour)

    '''

    output:

    51

    426

    [  1  22  8  26  31  28  3  36  35  20  2  29  21  16  50

      34  30  9  49  10  39  33  45  15  44  42  40  19  41  13

      25  14  24  43  7  23  48  6  27  51  46  12  47  18  4

      17  37  5  38  11  32]

    (490, 490)

    14 

    '''

其实解决TSP问题有很多方法，比如模拟退火算法，贪心算法，回溯算法等等。希望各位博友可以把你们的解决方法出现在评论区。 

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