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Python 并行运行: 介绍和实践

1. 什么是并行运行?

在计算机领域，"并行运行"指的是同时执行多个计算任务，而不是顺序执行它们。

相比于串行计算，并行计算可以将计算任务划分为更小的部分，然后同时处理它们。这样可以大大提高计算速度和效率。

2. Python 适合并行运行吗？

Python 编程语言作为一款通用的高级编程语言，非常适合数据分析、科学计算、人工智能等领域的应用。同时，Python 也为我们提供了多种并行运行的方法。

Python 能够与许多操作系统和计算机平台相互兼容，所以在计算部署方面具有非常大的优势。

3. Python 并行运行的方法

在 Python 中，我们可以使用多种方法来实现并行运行，包括进程、线程、协程和异步编程等。

3.1 进程

在 Python 中，我们可以使用 multiprocessing 模块开启多个进程来进行并行运算。这种方式非常适合执行计算密集型的任务。

import multiprocessing

def square(x):
    return x*x

input_list = [1, 2, 3, 4, 5]

with multiprocessing.Pool(processes=2) as p:
    result = p.map(square, input_list)

print(result)

在这个例子中，我们定义了一个 square 函数来计算每个数的平方。然后，我们使用 multiprocessing.Pool 类来创建一个包含两个进程的进程池。

最后，我们使用 p.map 方法将 square 函数应用到输入列表的每个元素。这个方法会返回一个包含平方结果的列表。

3.2 线程

除了进程，我们也可以使用 Python 的 threading 模块来实现并行运算。这种方式适合执行 I/O 密集型的任务，比如从网络中获取数据。

import threading
import requests

def download(url):
    r = requests