Python并行计算

本教程是一个系统性的Python并行计算实战指南，它从并行计算的基本概念出发，循序渐进地深入讲解了Python中实现并发的三大核心范式：多线程、多进程和异步编程。

讲解了Python Asyncio库的协程管理与任务控制，涵盖协程的创建与调度、任务的生命周期管理，以及Asyncio与Futures结合实现异步编程的进阶应用，助力开发者高效掌握异步编程核心技术。

Python异步编程基于 async/await 构建协程，运行在事件循环中。协程生成 Task，遇到 await 时挂起，I/O 完成触发回调恢复运行，通过事件循环非阻塞调度并发任务，实现单线程高并

在Python多进程编程中，Pool类用于创建进程池，可并行执行多个任务。通过map、apply等方法，将函数和参数分发到子进程，提高CPU利用率，简化进程管理，便于资源复用。适用于CPU密集型场景。

Python多进程中，Queue和Pipe提供进程间安全通信。Queue依赖锁和缓冲区，保障数据原子性和有序性；Pipe实现点对点单/双向数据流。二者内置序列化，简化交换流程，确保一致性与安全性高效。

Python多进程通信中，共享内存通过Value和Array实现高效数据共享，直接操作物理内存避免拷贝，需同步锁保证安全，支持数值、数组及自定义结构体（借助ctypes模块）。Manager则通过服务

多进程同步机制包括互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障等：互斥锁用于保护共享资源，递归锁支持同一进程重复加锁，信号量可控制访问资源的数量，条件变量用于进程间等待特定条件，事件用于进程间通信和同

本节介绍 Python 中 multiprocessing 模块的基本用法，包括如何创建和命名子进程、获取进程 ID、设置守护进程（daemon）以及安全地终止进程，帮助实现多进程并发编程以提升程序性

本文介绍了Python线程池(ThreadPoolExecutor)的使用方法，包括线程池的基本概念、Future对象、任务提交方式(map/submit)、结果获取技巧，以及多线程性能评估工具Viz

一文速通 Python 并行计算：06 Python 多线程编程-基于队列进行通信 摘要： 队列是一种线性数据结构，支持先进先出（FIFO）操作，常用于解耦生产者和消费者。慢速生产-快速消费场景中，队

本文主要讲述了Python如何实现定时任务，主要有四种方式：通过threading.Timer类、通过sched模块、通过threading.Event事件机制、通过APScheduler第三方库，结

本文介绍了Python多线程同步的三种机制：条件变量（Condition）、事件（Event）和屏障（Barrier），条件变量指的是线程等待特定条件满足后执行，适用于生产者-消费者模型；Event指

本文介绍了Python threading模块的核心功能，包括线程创建与管理、线程状态监控以及守护线程的特殊应用，重点讲解了Thread类的实例化方法、获取当前线程信息、检测线程存活状态，以及如何实现

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多线程允许程序同时执行多个任务，提升效率和响应性。线程分为新建、就绪、运行、阻塞和死亡五种状态。Python的GIL锁限制多线程并行执行，适合I/O密集型任务。生产者-消费者模型通过共享缓冲区和条件变

该文介绍了Python并行计算的核心概念、编程模型及其应用，并介绍了了并行程序的性能分析与优化方法，如并行效率、加速比及Amdahl定律。此外，该文介绍了共享内存、消息传递、数据并行和任务并行等并行编