Python 并行编程

最新推荐文章于 2025-06-21 10:33:29 发布
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参考：python-parallel-programming-cookbook-cn：https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/

第一章 认识并行计算和Python

第二章 基于线程的并行

第三章 基于进程的并行

第四章 异步编程

第五章 分布式Python编程

第六章 Python GPU编程

python并行编程 中文版
08-24
本章将介绍一些并行编程的架构和编程模型。对于初次接触并行编程技术的程序员来说，这些都是非常有 用的概念；对于经验丰富的程序员来说，本章可以作为基础参考。 本章中讲述了并行编程的两种解释，第 一种解释是基于系统架构的，第二种解释基于程序示例F。 并行编程对程序员来说一直是一项挑战。 本章 讨论并行程序的设计方法的时候，深入讲了这种编程方法。 本章最后简单介绍了Python编程语言。Pyhton的 易用和易学、可扩展性和丰富的库以及应用，让它成为了一个全能性的工具，当然，在并行计算方面也得 心应手。最后结合在Python中的应用讲了线程和进程。解决一个大问题的一般方法是，将其拆分成若干小 的、独立的问题，然后分别解它们。并行的程序也是使用这种方法，用多个处理器同时工作，来完成同一 个任务。每一个处理器都做自己的那部分工作（独立的部分）。而且计算过程中处理器之间可能需要交换 数据。如果，软件应用要求越来越高的计算能力。提高计算能力有两种思路：提高处理器的时钟速度或增 加芯片上的核心数。提高时钟速度就必然会增加散热，然后每瓦特的性能就会降低，甚至可能要求特殊的 冷却设备。提高芯片的核心数是更可行的一种方案，因为能源
Python并行编程？
m0_59235508的博客
04-26 1389
并行编程是一种编程方式，其中多个线程（或进程）同时执行不同的任务。这可以帮助提高程序的性能和吞吐量，因为它可以利用多核处理器和多核计算机的优势。并行编程的优点：提高性能和吞吐量利用多核优势更好地管理资源利用分布式进行计算并行编程的缺点：会增加程序的复杂性需要解决同步和死锁问题增加了额外的调试成本需要解决资源竞争问题。
Python并行编程实战：从理论到实践
weixin_42360733的博客
06-21 865
在这一章中，我们将揭开Python并行编程的神秘面纱，了解它在现代计算领域中的重要性和应用前景。我们将讨论并行编程的基本原理，它如何帮助我们提高代码的执行效率，并解决计算密集型和数据密集型任务。协程，又称微线程，是一种用户态的轻量级线程。它拥有自己的寄存器上下文和栈，但与其他线程共享相同的系统资源，如内存和I/O。协程在多任务处理中具有显著的优势，因为它可以在I/O密集型应用中显著提高执行效率和减少资源消耗。传统线程的上下文切换开销较大，协程由于运行在单个线程内，避免了这些开销。
Python并行编程(二)：多线程锁机制利用Lock与RLock实现线程同步
weixin_34204722的博客
04-09 224
什么是锁机制？ 要回答这个问题，我们需要知道为什么需要使用锁机制。前面我们谈到一个进程内的多个线程的某些资源是共享的，这也是线程的一大优势，但是也随之带来一个问题，即当两个及两个以上的线程同时访问共享资源时，如果此时没有预设对应的同步机制，就可能带来同一时刻多个线程同时访问同一个共享资源，即出现竞态，多数情况下我们是不希望出现这样的情况的，那么怎么避免呢？ Lock() 管理线程 先看一段代码： ...
python并行编程pdf
06-25
Python并行编程是指利用Python语言进行多任务同时执行的编程方法。并行编程可以帮助程序在执行多任务时提高效率，尤其是对于计算密集型或I/O密集型的程序。Python支持多线程技术和多进程技术，这些技术分别通过...
Python并行编程实战指南
最新发布
07-24
《Python并行编程实战指南》是针对Python 3编写的权威指南，书中涵盖了超过70个实际案例，帮助开发者应对多线程及分布式系统中的挑战。本书不仅深入浅出地讲解了Python并行编程的核心概念和技术，还通过具体的应用...
Python并行编程 中文版
02-25
4. 并行编程模型：定义了程序如何分解为可以在多个处理器上并行执行的任务。 5. 设计并行程序：涉及到任务划分、数据分配、同步和通信等设计要素。 6. 评估并行程序性能：包括时间效率、资源利用率、扩展性等多个...
Python并行编程
weixin_33756418的博客
11-09 253
根据可同时处理的指令数量与数据量的不同，计算机系统可以划分为如下4类： ▼ 单指令，单数据（SISD） ▼ 单指令，多数据（SIMD） ▼ 多指令，单数据（MISD） ▼ 多指令，多数据（MIMD） 这种分类方式叫作费林分类（Flynn’s taxonomy），如下图所示。 ...
Parallel Programming with Python
01-21
Paperback: 107 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (June 25, 2014) Language: English Develop efficient parallel systems using the robust Python environment Overview Demonstrates the concepts of Python parallel programming Boosts your Python computing capabilities Contains easy-to-understand explanations and plenty of examples In Detail Starting with the basics of parallel programming, you will proceed to learn about how to build parallel algorithms and their implementation. You will then gain the expertise to evaluate problem domains, identify if a particular problem can be parallelized, and how to use the Threading and Multiprocessor modules in Python. The Python Parallel (PP) module, which is another mechanism for parallel programming, is covered in depth to help you optimize the usage of PP. You will also delve into using Celery to perform distributed tasks efficiently and easily. Furthermore, you will learn about asynchronous I/O using the asyncio module. Finally, by the end of this book you will acquire an in-depth understanding about what the Python language has to offer in terms of built-in and external modules for an effective implementation of Parallel Programming. This is a definitive guide that will teach you everything you need to know to develop and maintain high-performance parallel computing systems using the feature-rich Python. What you will learn from this book Explore techniques to parallelize problems Integrate the Parallel Python module to implement Python code Execute parallel solutions on simple problems Achieve communication between processes using Pipe and Queue Use Celery Distributed Task Queue Implement asynchronous I/O using the Python asyncio module Create thread-safe structures Approach A fast, easy-to-follow and clear tutorial to help you develop Parallel computing systems using Python. Along with explaining the fundamentals, the book will also introduce you to slightly advanced concepts and will help you in implementing these techniques in the real world. Who this book is written for If you are an experienced Python programmer and are willing to utilize the available computing resources by parallelizing applications in a simple way, then this book is for you. You are required to have a basic knowledge of Python development to get the most of this book.
Python-PythonParallelProgrammingCookbook中文版
08-10
《Python Parallel Programming Cookbook》中文版
Python Parallel Programming Cookbook 无水印pdf
10-04
Python Parallel Programming Cookbook 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
python并行编程
徐子尧的博客
06-18 212
python并行编程 http://zhaoxuhui.top/blog/2018/07/19/PythonMultiprocessing.html#2%E5%A4%9A%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E5%B9%B6%E8%A1%8C
Python并行编程——multiprocessing
I'm zm
05-23 1383
先看一个小例子： import time # 需要并行的任务 def task(): time.sleep(1)start = time.time() for i in range(100000): task() end = time.time() print '串行所用时间：%d 秒'%(end-start) 程序输出：串行所用时间：100000 秒使用multiprocess
Python进程并行编程（一）
weixin_40279184的博客
11-15 276
前面讲了Python中的线程并行编程，这里来说说，Python中的进程编程吧。线程相对于进程来说，创建时间消耗更短，是机器调度的最小单元，但是机器是按照进程来分配计算资源的。正由于进程消耗时间才有了线程。在Python中进程编程有两种范式，一种是共享内存的编程范式主要是multiprocessing模块，另一种是基于消息传递的编程范式，主要是借助mpi4py模块。 一. multiprocessi...
python并行编程 - 介绍篇
ZAQ1018472917的博客
10-05 768
#目录1 介绍篇 线程篇（待写） 进程篇（待写） 异步篇（待写） GPU篇（待写） #设计并行编程 **任务分解：**将程序分解为任务，在不同处理器上执行以实现并行化。（可以使用以下两种方法） **领域分解：将问题数据分解（当处理的数据量很大时，分开处理） **功能性分解：将问题分解为任务（把大的任务分解为多个小任务处理） **任务分配：将任务分配到各个处理器上（目的是负载均衡） *...
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