分布式编程是一种将计算任务分散到多台计算机上执行的方法，这样可以提高计算效率和处理能力。以下是使用Python中的两个流行库Pyro4和Ray进行分布式编程的示例。
使用Pyro4进行分布式编程
Pyro4是一个Python远程对象（Remote Objects）库，它允许你像调用本地对象一样调用远程对象。以下是一个简单的示例：
安装Pyro4
```bash
pip install Pyro4
```
创建远程对象
```python
import Pyro4
@Pyro4.expose
class GreetingMaker:
def get_greeting（self, name）:
return f"你好呀， {name}!"
创建Pyro守护进程
daemon = Pyro4.Daemon（）
uri = daemon.register（GreetingMaker）
ns = Pyro4.locateNS（）
ns.register（"greeting.server", uri）
开启服务监听
daemon.requestLoop（）
```
客户端代码
```python
import Pyro4
uri = input（"请输入服务器URI: "）
calculator = Pyro4.Proxy（uri）
result1 = calculator.get_greeting（"Alice"）
result2 = calculator.get_greeting（"Bob"）
print（f"5 + 3 = {result1}"）
print（f"4 * 6 = {result2}"）
```
使用Ray进行分布式编程
Ray是一个用于构建并行和分布式应用程序的高级Python库。以下是一个简单的示例：
安装Ray
```bash
pip install ray
```
定义远程函数
```python
import ray
ray.init（）
@ray.remote
def add（x, y）:
return x + y
并行执行函数
future1 = add.remote（1, 2）
future2 = add.remote（3, 4）
获取结果
print（ray.get（[future1, future2]）） 输出： [3, 7]
```
Actor模式
```python
import ray
ray.init（）
@ray.remote
class Counter:
def __init__（self）:
self.count = 0
def increment（self）:
self.count += 1
return self.count
counter = Counter.remote（）
result = ray.get（counter.increment.remote（））
print（result） 输出： 1
```
总结
Pyro4：通过定义远程对象和使用名称服务器来实现分布式对象调用。
Ray：通过装饰器`@ray.remote`将普通函数转换为远程函数，支持并行计算和Actor模式。
选择哪个库取决于你的具体需求和偏好。Pyro4更适合需要稳定和成熟的远程对象调用场景，而Ray则提供了更丰富的功能和更简洁的API，适合快速开发和并行计算任务。