利用Python的SCOOP库实现利用蒙卡特罗方法估计π值的分布式并进行计算

SCOOP（Structured Concurrent Objects in Python）是Python的一个并发编程库，它强调模块化、封装和信息隐藏等面向对象原则，并提供了一种结构化的并发模型。要在SCOOP中使用蒙特卡洛方法估算π值，首先你需要了解以下几个步骤：

1. **安装SCOOP**：确保已经安装了Python以及SCOOP库。你可以通过pip安装`pyscoop`，这是一个简化SCOOP使用的工具包。

   pip install pyscoop

2. **理解蒙特卡洛方法**：这种方法通过随机投点到单位圆内和单位正方形内的比例来近似π。如果点落在圆内（距离原点小于1），计数加一；单位正方形面积大，所有点都可能落在其中。

3. **创建SCOOP类和模块**：定义一个分布式任务类，每个实例代表一个计算节点。该类可能会包含生成随机点、判断是否在圆内等功能。

from pyscoop import task, worker
import random

@task
def monte_carlo_pi(n_points):
    inside_circle = 0
    for _ in range(n_points):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            inside_circle += 1
    return 4 * inside_circle / n_points

@worker
def main():
    n_points_per_task = 100000  # 分配给每个工作进程的任务数量
    total_points = n_points_per_task * len(worker_ids())  # 总点数
    pi_estimate = sum(monte_carlo_pi.remote(n) for n in [n_points_per_task] * len(worker_ids()))
    print(f"Estimated π: {pi_estimate} (with {total_points} points)")

4. **启动工作进程**：调用`start_workers()`启动 SCOOP 工作进程，并开始处理任务。

5. **结果合并**：由于是分布式计算，最终结果需要从各个工作进程汇总。这里我们简单地将结果相加得到总π的估计值。