Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2024-02-25 06:23:31
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在任何实际问题中，将程序并行化一般而言不是一个好的选择。因为除了要考虑问题本身是否具有并行的特征外，在编程的过程中，还涉及到计算资源的调度和处理。这样一来，写并行程序经常会得不偿失。例如矩阵的乘法实际上已经比较困难了，当然这类问题有已经写好的库可以用，例如scalapack等。但是具体到一些特定的问题，比方程序的过程是完全一样的，只是处理参数不同，这个时候并行的方式相对简单，可以利用python的
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2023-06-26 21:59:25
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# 如何实现Python并行处理效率提升
## 流程概述
为了提高Python程序的效率，我们可以采用并行处理的方式，将任务分发给多个处理单元并同时运行，从而加速程序的执行。下面是实现Python并行处理效率提升的流程：
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建并行处理的任务函数 |
| 3 | 设定并发处理的数量
原创
2024-04-30 06:58:46
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MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的标准，它定义了一组函数和语法规则，使得多个进程可以在不同的计算机上进行通信和协作。MPI的主要目的是提高计算效率和性能，使得大规模计算任务可以更快地完成。MPI的基本原理是通过消息传递来实现进程间的通信。每个进程都有一个唯一的标识符，称为进程号（rank），可以通过MPI_COMM_WORLD中的MPI_Comm_ra
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2023-11-09 09:34:10
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前言Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce 分配不合理等等。 对Hive 的调优既包含 Hive 的建表设计方面，对 HiveHQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整 。我们主要从以
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2023-09-14 23:45:49
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# Numa架构与并行效率低下：深入探讨
## 什么是Numa架构？
Numa（Non-Uniform Memory Access）是一种计算机架构，旨在提高处理器和内存之间的访问效率。在Numa架构中，多个处理器可以访问共同的内存资源，但访问时间却因处理器和内存的位置不同而有所差异。简单来说，Numa将系统中的内存分成多个节点，每个节点由一个或多个处理器和内存模块组成。
这种设计的初衷是为
前言：无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该 方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接 看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，
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2023-12-11 10:55:45
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Tensorflow 是一个为数值计算（最常见的是训练神经网络）设计的流行开源库。在这个框架中，计算流程通过数据流程图（data flow graph）设计，这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算，这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外，如果模型足够大，这种并行化有时可能是必须的。在本文中，我们将探讨 TensorFlow
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2024-06-08 20:14:58
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你是否有过这样的经历：自己写的功能耗时比较长，导致用户操作时需要等待好久。你我都知道此时他们的心中应该是：“一万只在策马奔腾“。接下来我们要做的就是「优化」了！（ PS ：这点 B 数还是有的）。当然，如果你没有这个问题，出门左拐！说到优化，对于 WEB 程序来说，我们接触最多的应该是 “数据库层面“ 的优化，也就是 SQL 语句优化。一般能用到的优化方式有减少操作的数据量、避免复杂查询、减少
可以用Parallel来多线程执行循环操作
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2023-05-28 15:18:49
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# Java 并行流不同集合的效率分析
在现代的 Java 开发中，`并行流（Parallel Stream）` 是对集合数据进行并发操作的一种便捷方式。通过使用并行流，我们可以大幅提升处理大规模数据集的效率。本文将引导你如何实现 Java 并行流的不同集合操作，并分析其效率。
## 整体流程
下面是我们要实现的整体流程步骤：
| 步骤 | 描述
什么是Python中的并行和并发作者：Leah这篇文章将为大家详细讲解有关什么是Python中的并行和并发，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。x并行和并发无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。并发是伪并行，即看
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2023-08-09 17:38:04
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我最初是按照this问题中的解释来处理地图的，但后来我尝试了一种更简单的方法，认为我可以找到更好的解决方案。但是我还没有想出任何东西，所以因为这是一个不同的问题，所以我决定把它作为一个新的问题来发表。
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2023-05-28 15:50:09
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并行和并发并行处理 是计算机系统中同时执行两个以上任务的一种执行方法。并行可同时工作同一程序的不同方面，并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间并发处理 指同一时间段中有多个程序都处于已经运行到运行完毕之间，而且这多个程序都是在同一处理机(CPU)上运行，但任意时刻点上只有一个程序在CPU上运行同步和异步同步 指一个进程在执行某个请求时，若该请求遇到IO耗时，那么其他进程将会一直等待下去，
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2023-09-18 21:18:43
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1、并行数据库 1.1、并行数据库的体系结构并行机的出现，催生了并行数据库的出现，不对，应该是关系运算本来就是高度可并行的。对数据库系统性能的度量主要有两种方式：(1)吞吐量(Throughput)，在给定的时间段里所能完成的任务数量；(2)响应时间(Response time)，单个任务从提交到完成所需要的时间。对于处理大量小事务的系统，通过并行地处理许多事务可以提高它的吞吐量。对于处
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2023-12-21 10:54:53
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1.并行编程简介基本的并行编程可分为： 指令集并行（如CPU流水线） 分布式并行（如MPI编程） 共享存储式并行（如OpenMP、OpenCL等技术）2. 指令集并行以CPU流水线技术为例，其是一种将指令分解为多步，并让不同指令的各步操作重叠，从而实现指令并行处理，以加速程序运行过程的技术。
其中最为经典的MIPS五级流水线步骤如下：
⑴ 取值（Instruction Fetch）
指
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2024-01-11 16:19:25
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python多线程是否真并行？Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构，全局解释器锁。Python的代码执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，python在设计之初，考虑在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对Python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控
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2023-08-10 11:03:40
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python是解释型的语言,而Python解释器使用GIL(全局解 释器锁)来在内部禁止并行执行,正是这个GIL限制你在多核处理器上同一时间也只能执行一条字节码指令. python 3.0 里面已经改进, 默认有了多处理器编程的库了. Python2.XX暂时还不支持。Parallel Python 这个库,正是为次设计的, 而且它不仅可以多核处理器协同工作,还可以通过网络集群运行。http://
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2023-10-05 19:47:56
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1. 基本概念在开始讲解理论知识之前，先过一下几个基本概念。虽然咱是进阶教程，但我也希望写得更小白，更通俗易懂。串行：一个人在同一时间段只能干一件事，譬如吃完饭才能看电视； 并行：一个人在同一时间段可以干多件事，譬如可以边吃饭边看电视；在Python中，多线程 和 协程 虽然是严格上来说是串行，但却比一般的串行程序执行效率高得很。 一般的串行程序，在程序阻塞的时候，只能干等着，不能去做其他事。就好
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2023-07-11 10:19:18
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python 一直在进行并发编程的优化， 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程，后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。 而近几个版本，python 对于协程的写法进行了大幅的优化，很多之前的协程写法不被官方推荐了。如果你之前了解过 python 协程，你应该看看最新的用法。并发、并行、同步和异步并发指的是 一个 CPU 同时处理多个程序，但是在
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2023-07-07 00:47:20
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