Python并行计算：提高效率的利器

在现代计算领域中，处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战，一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言，也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术，并提供一些示例代码。

1. 并行计算简介
   并行计算是指同时执行多个计算任务，以提高计算效率。在传统的串行计算中，任务是按顺序依次执行的，而并行计算可以将任务分解成多个子任务，并在多个处理单元上同时执行，从而加快计算速度。

2. Python中的并行计算库
   Python提供了几个常用的库来支持并行计算，其中最常见的是multiprocessing和threading。

• multiprocessing库：该库提供了在多个进程中执行并行计算任务的功能。它使用进程来实现并行计算，每个进程都有自己独立的内存空间，因此可以避免全局解释器锁（GIL）对计算效率的限制。下面是一个简单的示例代码：

from multiprocessing import Pool

def