本文介绍了Python并行计算框架的作用和常见类型，如Multithreading、Multiprocessing、concurrent.futures和Dask，强调了它们在提高计算效率和处理大规模数据时的优势。Dask作为一个灵活且高性能的库，特别适合处理分布式计算任务。通过选择合适的并行计算框架，可以有效加速数据分析和计算任务的完成，提升工作效率。
Python并行计算框架介绍
什么是Python并行计算框架？
Python并行计算框架是一种在多核CPU，GPU，集群和云环境中并行计算数据的方法和工具。 Python并行计算框架通过将计算任务分配到多个处理器上，从而完成大规模计算任务，提高计算效率。
为什么使用Python并行计算框架？
Python并行计算框架可以不只是缩短计算时间，还可以提升计算效率。Python并行计算框架也可以解决数据速度过慢的问题，例如处理大规模的数据时，单个CPU的处理效率会逐渐降低，Python并行计算框架则可以将计算任务分配到多个CPU中，从而提高计算速度。
常用的Python并行计算框架
Multithreading
Python的多线程可以用于并行执行不依赖于CPU的I/O任务，例如请求网络数据、读取磁盘数据等。然而，Python的多线程无法利用多核CPU，因为Python解释器中的全局解释器锁（GIL）会阻止内部线程使用CPU。
Multiprocessing
Python的多进程可以通过执行独立的进程在多个CPU上并行执行代码。Multiprocessing提供了一个Process类来启动新的进程，还提供了一种通过使用进程池来重复使用进程的方法。
concurrent.futures
concurrent.futures模块提供了一种简单的、异步的接口来并行执行代码，
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