给你的Python加加速：一文速通Python并行计算

在数字化时代，数据处理和分析已经成为各个领域的核心需求。为了提升计算效率，我们常常会使用并行计算技术。与传统的串行执行模型不同，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行就是流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算。目前以研究空间并行为主。从空间并行的角度来说，并行计算将一个大任务分割成多个子任务，每个子任务占用一定处理资源。并行计算中不同子任务占用的不同的处理资源来源于同一块大的处理资源。换一个说法，就是将一块大的处理资源分为几块小的处理资源，将一个大任务分割成多个子任务，用这些小的处理资源来单独处理这些子任务。 并行计算中各个子任务之间是有很大的联系的，每个子任务都是必要的，其结果相互影响。

Python，因其简洁易读的语法、强大的第三方库支持和广泛的应用领域，成为了最为知名的胶水语言。作为最受欢迎的编程语言之一，Python提供了多种并行化方法，帮助我们充分利用计算机的多核性能。本快速入门总结了Python并行计算的基本概念、特点以及多线程、多进程、协程和事件循环机制的实现方法。