本篇目录：
- 1、请问如何使用使用python实现并行处理
- 2、Python多线程总结
- 3、一篇文章带你深度解析Python线程和进程
- 4、Python中的并行和并发是什么
- 5、Python多进程multiprocessing模块介绍
- 6、Python并发处理asyncio包如何使用
请问如何使用使用python实现并行处理
通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。
Python可以实现并行，Python可以用多进程来实现并行。进程与线程的定义：进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
Python提供两组线程的接口，一组是thread模块，提供基础的，低等级（Low Level）接口，使用Function作为线程的运行体。
使用asyncio处理的协程，需在定义体上使用@asyncio.coroutine装饰。装饰的功能在于凸显协程，同时当协程不产出值，协程会被垃圾回收。Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。
另外一个进程无需等待其执行完毕，就可以继续执行，当有消息返回时，系统会通知后者进行处理，这样可以提高执行效率。举个例子，打电话时就是同步通信，发短息时就是异步通信。
Python的线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当程序中需要创建许多生存期较短的线程执行运算任务时，首先考虑使用线程池。
Python多线程总结
一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。
操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
python的多线程和多进程 差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。
一篇文章带你深度解析Python线程和进程
不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
）地址空间：进程间相互独立的每个进程都有自己独立的内存空间，也就是说一个进程内的数据在另一个进程是不可见的。但同一进程中的各线程间数据是共享的。
Python中的并行和并发是什么
1、并发是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发），简单的可以理解为快速在多个线程来回切换，感觉好像同时在做多个事情。
2、两者本质上的区别就是并行指的是多个程序，异步指的是一个程序内部的多个进程和多个线程。
3、Python 中没有真正的并行，只有并发 无论你的机器有多少个CPU， 同一时间只有一个Python解析器执行。这也和大部分解释型语言一致， 都不支持并行。这应该是python设计的先天缺陷。
4、并行：一次做多件事。并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。asyncio概述了解asyncio的4个特点：asyncio包使用事件循环驱动的协程实现并发。
5、随着互联网的不断发展，关于python编程开发语言的学习已经成为大部分程序员的学习重点，下面我们就一起来了解一下，python编程中分布式和并行计算方法都有哪些。1引言 这一章中，我们跳转到协调多个计算机和处理器的问题。
Python多进程multiprocessing模块介绍
multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块是一个跨平台版本的多进程模块。该模块提供了process类来代表一个进程对象。Process 构造方法__init__(self， group=None， target=None， name=None， args=()， kwargs={})参数说明：group：进程所属组。
众所周知，由于python（Cpython）的全局锁（GIL）问题存在，导致Thread也就是线程的并行并不可实现。 multiprocessing 模块采用多进程而不是多线程的方式实现并行，解决了GIL的问题，一定程度上使状况得到了缓解。
Python并发处理asyncio包如何使用
1、asyncio.create_task() 是 Python7 加入的高层级API，在 Python6，需要使用低层级API asyncio.ensure_future() 来创建 Future，Future 也是一个管理协程运行状态的对象，与 Task 没有本质上的区别。
2、Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建Task对象，这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。
3、在第22页的“快速入门”中，我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入该函数之前，有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务。
4、通常在Python中我们进行并发编程一般都是使用多线程或者多进程来实现的，对于计算型任务由于GIL的存在我们通常使用多进程来实现，而对与IO型任务我们可以通过线程调度来让线程在执行IO任务时让出GIL，从而实现表面上的并发。
5、在这个示例代码中，main()函数定义了一个Initiator Chain，首先调用handler1，然后将handler1的返回值作为参数传递给handler2。
6、需要使用新的函数as_completed()来实现，可以把多个并发的协程一起给它，但它把返回的结果变成一个生成器，每次返回一个协程的结果，与函数wait()一样，执行协程是乱序的，不会等所有协程执行完成才返回。
到此，以上就是小编对于python并发量的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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