python深入系列（三）：python并行编程

1、Lock和RLock

Lock：基本锁，只能加一次，加锁之后其余锁请求处于锁释放的等待中
RLock：Reentant Lock，可重入锁，可多次请求锁对应需要多次释放，这个重入是对单个线程而言，指一个线程可以多次请求锁而不被阻塞

2、线程交互对象

锁（Lock、RLock）、信号量（Semaphore）、条件（Condition）、事件（Event）、队列（Queue）、障碍（Barrier，等待线程数达到数量解封）

3、进程交互对象

队列（Queue）、管道（Pipe）、锁（Lock、RLock）、信号量（Semaphore）、条件（Condition）、事件（Event）、障碍（Barrier，等待进程数达到数量解封）、状态管理（Manager）、进程池（Pool）

4、MPI

mpi4py库， 没使用过，待补充...

5、cocurrent.futures模块

提供了线程池和进程池

6、Asyncio模块

事件循环、协程（@asyncio.coroutine）、Futures（asyncio.Future，和cocurrent.futures.Future，针对Asyncio事件循环做了很多定制）、Tasks（asyncio.Task）

7、分布式编程

Celery、SCOOP、Pyro4（远程方法调用）、PyCSP（通信顺序进程）、Disco（MapReduce）、RPyC（远程调用）

8、GPU编程

  • GPU特点是架构高度并行，擅长快速处理超大数据集
  • CUDA、OpenCL

9、避免GIL副作用

使用进程、numexpr、Cython（C语言扩展）、分布式计算模型等

（持续更新......）

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