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若想充分利用所有的计算资源来构建高效的软件系统,并行编程技术是不可或缺的一项技能。《Python教程 并行编程手册》以Python教程为蓝本,对并行编程领域的各项技术与知识进行了广泛且深入的讲解。通过对本书的学习,读者将能够快速且准确地掌握并行编程方方面面的技能,从而应用在自己的项目开发中,提升系统运行效率。

《Python教程 并行编程手册》共分为6章,从原理到实践系统化地对并行编程技术进行了层层剖析,并通过大量可运行的实例演示了每一个知识点的具体运用方式,是提升并行编程技能的一本不可多得的好书。相信《Python教程 并行编程手册》的出版将会填补Python教程在并行编程领域应用的一大空白,能够帮助想要从事并行编程与并行计算的读者提升实践能力,并将这一能力应用到实际的项目开发中。

Python教程目录:1 并行计算与Python教程起步 1

介绍 1

并行计算内存架构 2

内存组织 5

并行编程模型 10

如何设计并行程序 12

如何评估并行程序的性能 14

Python教程简介 16

并行世界中的Python教程 20

进程与线程介绍 21

开始在Python教程中使用进程 21

开始在Python教程中使用线程 23

2 基于线程的并行. .27

介绍 27

使用Python教程的线程模块 28

如何定义线程 28

如何确定当前的线程 30

如何在子类中使用线程 32

使用Lock与RLock实现线程同步 34

使用RLock实现线程同步 38

使用信号量实现线程同步 40

使用条件实现线程同步 44

使用事件实现线程同步 47

使用with语句 51

使用队列实现线程通信 53

评估多线程应用的性能 57

3 基于进程的并行63

介绍 64

如何生成进程 64

如何对进程命名 66

如何在后台运行进程 68

如何杀死进程 69

如何在子类中使用进程 70

如何在进程间交换对象 72

如何同步进程 78

如何管理进程间状态 81

如何使用进程池 82

使用mpi4py模块 84

点对点通信 87

避免死锁问题 91

使用广播实现聚合通信 94

使用scatter实现聚合通信 96

使用gather实现聚合通信 99

使用Alltoall实现聚合通信 101

汇聚操作 103

如何优化通信 105

4 异步编程. 111

介绍 111

使用 Python教程的 concurrent.futures 模块 112

使用Asyncio实现事件循环管理 116

使用Asyncio处理协程 120

使用Asyncio管理任务 125

使用Asyncio和Futures 128

5 分布式Python教程133

介绍 133

使用 Celery 分发任务 .134

如何使用 Celery 创建任务 136

使用 SCOOP进行科学计算 139

使用 SCOOP处理映射函数 143

使用 Pyro4 远程调用方法 147

使用 Pyro4 链接对象 ..150

使用 Pyro4 开发一个客户端-服务器应用 156

使用 PyCSP实现顺序进程通信 162

在Disco中使用 MapReduce 167

使用 RPyC 调用远程过程 172

6 使用Python教程进行GPU编程. 175

介绍 175

使用 PyCU模块 177

如何构建一个 PyCU应用 181

通过矩阵操作理解 PyCU内存模型 186

使用 GPUArray 调用内核 192

使用 PyCU对逐元素表达式求值 194

使用 PyCU进行 MapReduce 操作 198

使用 NumbaPro 进行GPU编程 201

通过 NumbaPro 使用 GPU 的库 206

使用 PyOpenCL模块 .. 211

如何构建一个 PyOpenCL应用 214

使用PyOpenCL对逐元素表达式求值 218

使用 PyOpenCL测试 GPU 应用 221

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上一篇 2022年7月4日 下午1:11
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