轻松搞定Python并行计算：5个并行计算库的使用方法！

随着计算机技术的快速发展，计算机的性能越来越强大，硬件设备也越来越多样化。相对应的，在计算机应用领域，对于计算效率和速度的要求也越来越高。Python 作为一种流行的编程语言，也开始逐渐被用于并行计算。

在本文中，我们将介绍5个 Python 并行计算库，并且会提供具体的使用方法和代码示例，帮助你快速掌握这些库的使用技巧，提升 Python 的并行计算能力。

一、Python 并行计算介绍

Python 的并行计算主要包括以下两种方式：

1. 多进程并行计算：使用系统的多个进程来完成任务，每个进程独立运行，相互之间不会产生影响。

2. 多线程并行计算：使用系统的多个线程来完成任务，每个线程共享同一个进程的资源，在资源互斥的情况下，需要加锁进行同步。

二、Python 并行计算库介绍

1. multiprocessing 库

multiprocessing 库是 Python 自带的一个多进程处理模块，可以很方便的实现多进程并行计算，提高计算效率。

使用方法

```python
from multiprocessing import Process
import os

def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()
    p.join()
    print('Child process end.')
```

2. threading 库

threading 库是 Python 自带的一个多线程模块，可以很方便的实现多线程并行计算，提高计算效率。

使用方法

```python
import threading
import time

def run(n):
    time.sleep(1)
    print("task:", n)

t1 = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t2 = threading.Thread(target=run, args=("t2",))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
```

3. concurrent.futures 库

concurrent.futures 库提供了高级的异步执行框架，可以实现多线程和多进程的异步执行任务。

使用方法

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import time

def job(n):
    time.sleep(1)
    print("task:", n)
    return n * 2

exector = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
objs = []
for i in range(5):
    objs.append(exector.submit(job, i))
for obj in objs:
    print(obj.result())
```

4. joblib 库

joblib 库是一个用于并行计算的库，可以实现多进程或多线程计算任务，适用于大规模数据处理。

使用方法

```python
from joblib import Parallel, delayed
import time

def job(n):
    time.sleep(1)
    print("task:", n)
    return n * 2

results = Parallel(n_jobs=3)(
    delayed(job)(i) for i in range(5)
)
print(results)
```

5. dask 库

dask 库是一个基于 Python 的并行计算库，可用于处理大规模数据和深度学习任务。

使用方法

```python
import dask
import dask.array as da

x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x.mean(axis=0)
y.compute()
```

三、总结

Python 的并行计算能力很强大，可以通过多进程和多线程等方式提高程序的计算效率，提升工作的效率。上面介绍的几种并行计算库，都有其优点和适用场景，具体选择何种并行计算库也需要结合具体任务场景来进行选择。