Parallel Python是Python进行分布式计算的开源模块，能够将计算压力分布到多核CPU或集群的多台计算机上，能够非常方便的在内网中搭建一个自组织的分布式计算平台。先从多核计算开始，普通的Python应用程序只能够使用一个CPU进程，而通过Parallel Python能够很方便的将计算扩展到多个CPU进程中
示例代码：
#!/usr/bin/python
# File: sum_primes.py
# Author: VItalii Vanovschi
# Desc: This program demonstrates parallel computations with pp module
# It calculates the sum of prime numbers below a given integer in parallel
# Parallel Python Software: http://www.parallelpython.com
import math, sys, time
import pp
def isprime(n):
"""Returns True if n is prime and False otherwise"""
if not isinstance(n, int):
raise TypeError("argument passed to is_prime is not of 'int' type")
if n < 2:
return False
if n == 2:
return True
max = int(math.ceil(math.sqrt(n)))
i = 2
while i <= max:
if n % i == 0:
return False
i += 1
return True
def sum_primes(n):
"""Calculates sum of all primes below given integer n"""
return sum([x for x in xrange(2,n) if isprime(x)])
print """Usage: python sum_primes.py [ncpus]
[ncpus] - the number of workers to run in parallel,
if omitted it will be set to the number of processors in the system
"""
# tuple of all parallel python servers to connect with
ppservers = ()
#ppservers = ("10.0.0.1",)
if len(sys.argv) > 1:
ncpus = int(sys.argv[1])
# Creates jobserver with ncpus workers
job_server = pp.Server(ncpus, ppservers=ppservers)
else:
# Creates jobserver with automatically detected number of workers
job_server = pp.Server(ppservers=ppservers)
print "Starting pp with", job_server.get_ncpus(), "workers"
# Submit a job of calulating sum_primes(100) for execution.
# sum_primes - the function
# (100,) - tuple with arguments for sum_primes
# (isprime,) - tuple with functions on which function sum_primes depends
# ("math",) - tuple with module names which must be imported before sum_primes execution
# Execution starts as soon as one of the workers will become available
job1 = job_server.submit(sum_primes, (100,), (isprime,), ("math",))
# Retrieves the result calculated by job1
# The value of job1() is the same as sum_primes(100)
# If the job has not been finished yet, execution will wait here until result is available
result = job1()
print "Sum of primes below 100 is", result
start_time = time.time()
# The following submits 8 jobs and then retrieves the results
inputs = (100000, 100100, 100200, 100300, 100400, 100500, 100600, 100700)
jobs = [(input, job_server.submit(sum_primes,(input,), (isprime,), ("math",))) for input in inputs]
for input, job in jobs:
print "Sum of primes below", input, "is", job()
print "Time elapsed: ", time.time() - start_time, "s"
job_server.print_stats()
# Parallel Python Software: http://www.parallelpython.com-
Joblib提供了一个简单的帮助类来编写并行化的循环。其核心思想是把代码写成生成器表达式的样子，然会再将它转换为并行计算： >>> from math import sqrt >>> [sqrt(i ** 2) for i in range(10)] [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0] 使用以下方式，可将计算分布到两个CPU上： >
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Paraller.For()方法类似于C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。 在For()方法中，前两个参数是固定的， 这两个参数定义了循环的开头和结束。首先描述它的第一个方法For(int,int,Action<int>)，前面两个参数代表循环的开头和介绍，第三个参数是个委托，整数参数是循环的迭代次数，
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转自：https://blog.csdn.net/richieruan/article/details/50534886 一、 并行查询 并行查询允许将一个sql select语句划分为多个较小的查询，每个部分的查询并发地运行，然后将各个部分的结果组合起来，提供最终的结果，多用于全表扫描，索引全扫描等，大表的扫描和连接、创建大的索引、分区索引扫描、大批量插入更新和删除 1. 启用并行查询
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对于一个大的任务，一般的做法是利用一个进程，串行的执行，如果系统资源足够，可以采用parallel技术，把一个大的任务分成若干个小的任务，同时启用n个进程/线程，并行的处理这些小的任务，这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server)，这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。 启用Parallel前的忠告：只有在需要处理一个很大的任务，如需要几十分钟
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from joblib.parallel import Parallel,delayed 一般用法 Joblib提供了一个简单的帮助类来编写并行化的循环。其核心思想是把代码写成生成器表达式的样子，然会再将它转换为并行计算： from math import sqrt [sqrt(i ** 2) for i in range(10)] 使用以下方式，可将计算分布到两个CPU上： from ma
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Parallel 技术 对于一个大的任务，一般的做法是利用一个进程，串行的执行，如果系统资源足够，可以采用parallel技术，把一个大的任务分成若干个小的任务，同时启用n个进程/线程，并行的处理这些小的任务，这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server)，这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。 启用Parallel 前的忠告：只有在需要处理一个
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