python如何做并行计算

在Python中，有多种方法可以进行并行计算，以下是一些常用的方法：

（图片来源网络，侵删）

1、使用multiprocessing库

2、使用concurrent.futures库

3、使用joblib库

4、使用threading库

5、使用asyncio库（仅适用于异步编程）

下面是详细的小标题和单元表格：

方法	简介	优点	缺点	示例代码
multiprocessing库	基于进程的并行计算	可以充分利用多核CPU	进程间通信较为复杂	[示例代码](https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html)
concurrent.futures库	提供了高级接口，简化并行计算	易于使用，支持多种并发方式	无法利用GPU进行并行计算	[示例代码](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)
joblib库	专门针对大数据量的并行计算	内存占用较低，适合大数据处理	不支持动态调整任务数量	[示例代码](https://joblib.readthedocs.io/en/latest/)
threading库	基于线程的并行计算	简单易用，适合IO密集型任务	由于全局解释器锁（GIL）的存在，无法充分利用多核CPU	[示例代码](https://docs.python.org/3/library/threading.html)
asyncio库	基于协程的异步并行计算	适用于I/O密集型任务，提高程序执行效率	编程难度较高，需要熟悉异步编程概念	[示例代码](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html)

根据具体需求和场景选择合适的方法进行并行计算。

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