集体通讯：使用scatter通讯_Python并行编程

scatter函数和广播很像，但是有一个很大的不同， comm.bcast 将相同的数据发送给所有在监听的进程， comm.scatter 可以将数据放在数组中，发送给不同的进程。下图展示了scatter的功能：

comm.scatter 函数接收一个array，根据进程的rank将其中的元素发送给不同的进程。比如第一个元素将发送给进程0，第二个元素将发送给进程1，等等。 mpi4py 中的函数原型如下：

recvbuf  = comm.scatter(sendbuf, rank_of_root_process)

1. 如何做…

在下面的例子中，我们将观察数据是如何通过 scatter 发送给不同的进程的：

from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
if rank == 0:
    array_to_share = [1, 2, 3, 4 ,5 ,6 ,7, 8 ,9 ,10]
else:
    array_to_share = None
recvbuf = comm.scatter(array_to_share, root=0)
print("process = %d" %rank + " recvbuf = %d " %recvbuf)

运行代码的输出如下：

C:\>mpiexec -n 10 python scatter.py
process = 0 variable shared  = 1
process = 4 variable shared  = 5
process = 6 variable shared  = 7
process = 2 variable shared  = 3
process = 5 variable shared  = 6
process = 3 variable shared  = 4
process = 7 variable shared  = 8
process = 1 variable shared  = 2
process = 8 variable shared  = 9
process = 9 variable shared  = 10

2. 讨论

rank为0的进程将 array_to_share 的数据发送给其他进程：

array_to_share = [1, 2, 3, 4 ,5 ,6 ,7, 8 ,9 ,10]

recvbuf 参数表示第i个变量将会通过 comm.scatter 发送给第i个进程：

recvbuf = comm.scatter(array_to_share, root=0)

这里需要注意， comm.scatter 有一个限制，发送数据的列表中元素的个数必须和接收的进程数相等。举个例子，如果列表中的个数比进程数多，就会看到如下错误：

     C:\> mpiexec -n 3 python scatter.py
     Traceback (most recent call last):
        File "scatter.py", line 13, in <module>
          recvbuf = comm.scatter(array_to_share, root=0)
        File "Comm.pyx", line 874, in mpi4py.MPI.Comm.scatter (c:\users\utente\appdata\local\temp\pip-build-h14iaj\mpi4py\src\mpi4py.MPI.c:73400)
        File "pickled.pxi", line 658, in mpi4py.MPI.PyMPI_scatter (c:\users\utente\appdata\local\temp\pip-build-h14iaj\mpi4py\src\mpi4py.MPI.c:34035)
File "pickled.pxi", line 129, in mpi4py.MPI._p_Pickle.dumpv (c:\users\utente\appdata\local\temp\pip-build-h14iaj\mpi4py\src\mpi4py.MPI.c:28325)
        ValueError: expecting 3 items, got 10 mpiexec aborting job...
        job aborted:
        rank: node: exit code[: error message]
        0: Utente-PC: 123: mpiexec aborting job
        1: Utente-PC: 123
        2: Utente-PC: 123

3. 了解更多

mpi4py 还提供了两个其他的函数来散布数据：

comm.scatter(sendbuf, recvbuf, root=0): 在communicator中从一个进程向其他的进程发送数据。
comm.scatterv(sendbuf, recvbuf, root=0): 将数据从一个进程发送到组中的其他进程，在发送端提供不同数量的数据和偏移。

sendbuf 和 recvbuf 参数必须以list的形式给出（用于点对点的 comm.send 函数）：buf = [data, data_size, data_type]

data 必须是一个buffer-like的对象，size等于 data_size ，类型是 data_type 。