Python 并行编程手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[意大利] Giancarlo，Zaccone（詹卡洛 扎克尼） 著，张龙 译

图书标签:

• Python
• 并行编程
• 多线程
• 多进程
• 异步IO
• 并发
• 性能优化
• CPU密集型
• IO密集型
• 协程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337536

版次：01

商品编码：12346808

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

页数：244

正文语种：中文

内容简介

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。本书以Python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。本书共分为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。相信本书的出版将会填补Python在并行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。

作者简介

Giancarlo Zaccone拥有超过10年的管理研发项目的经验，涉及到科学与工业这两个领域。他曾以研究员身份就职于国家研究委员会（CNR），主要从事一些并行科学计算与科学可视化项目。他目前作为一名软件工程师就职于一家咨询公司，主要负责开发和维护一些面向太空和防御应用的软件系统。Giancarlo拥有那不勒斯费德里科II大学的物理学硕士学位，并且获得了罗马大学科学计算专业的第二研究生学位。可以通过https://it.linkedin.com/in/giancarlozaccone了解到关于Giancarlo的更多信息。
两位译者均拥有10年以上的系统研发与管理经验，关注领域主要有高并发程序设计、JVM设计与实现、函数式编程与分布式系统设计与实现。对于编写优雅的代码有着不懈的追求，喜欢一切简单而美好的事物。

目录

目录
1　并行计算与Python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简介 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
并行世界中的Python ．．．．20
进程与线程介绍 ．．．．．．．．．．．．21
开始在Python中使用进程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
开始在Python中使用线程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2　基于线程的并行． ．27

介绍 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
使用Python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Python133

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进行GPU编程． ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175

介绍 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
使用 PyCUDA模块 ．．．．177
如何构建一个 PyCUDA应用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
通过矩阵操作理解 PyCUDA内存模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．186
使用 GPUArray 调用内核 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．192
使用 PyCUDA对逐元素表达式求值 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．194
使用 PyCUDA进行 MapReduce 操作 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．198
使用 NumbaPro 进行GPU编程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201
通过 NumbaPro 使用 GPU 加速的库 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．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

《Python 并行编程指南》 深入探索 Python 的并发与并行世界，解锁高性能应用开发的无限可能。 在当今计算密集型应用日益普及的时代，如何更有效地利用硬件资源，提升程序执行效率，已成为开发者面临的核心挑战。《Python 并行编程指南》正是为解决这一难题而生，它将带您深入Python语言在并发与并行编程领域的强大能力，从基础概念到高级实践，层层剖析，助您构建更快速、更具响应性的应用程序。 本书并非仅仅罗列API，而是致力于构建一种深刻的理解。我们将从并发与并行这两个核心概念出发，清晰地界定它们的区别与联系，并深入探讨它们在不同场景下的应用价值。您将了解到，并发是处理多件事情的能力，而并行则是同时执行多件事情的能力。理解这一点，是掌握后续所有技术的前提。 第一部分：并发编程基础 在本部分，我们将奠定坚实的并发编程基础，重点关注Python的 `threading` 模块。 线程模型解析： 我们将深入剖析Python解释器（CPython）的全局解释器锁（GIL）机制，解释它如何影响多线程的并行执行，以及在何种情况下多线程依然能够带来性能提升。您将学会如何有效地利用线程处理I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等，让您的程序在等待外部资源时，依然能够积极响应。 线程的创建与管理： 您将掌握线程的创建、启动、暂停、恢复以及终止等基本操作。本书将提供丰富的代码示例，演示如何创建多个线程，并让它们协同工作。 同步机制： 并发编程的核心挑战之一是如何安全地访问共享资源，避免数据竞态和死锁。我们将详细介绍Python提供的各种同步原语，包括： 锁 (Locks): 了解 `Lock`、`RLock` 的作用，如何用它们来保护关键代码段，确保同一时间只有一个线程能够执行。 信号量 (Semaphores): 学习如何使用信号量来控制同时访问某个资源的线程数量，这在资源限制的场景下尤为重要。 事件 (Events): 掌握 `Event` 的用法，它允许多个线程等待某个条件达成，从而实现线程间的通信与协作。 条件变量 (Conditions): 深入理解 `Condition`，它结合了锁和事件的功能，使得线程可以在满足特定条件时被唤醒，是实现复杂线程同步逻辑的关键。 队列 (Queues): 学习 `queue` 模块，特别是 `Queue`、`LifoQueue`、`PriorityQueue`，它们是线程间安全传递数据的高效方式。您将看到如何利用队列来解耦生产者与消费者，构建健壮的并发系统。 线程池 (Thread Pools): 介绍 `concurrent.futures` 模块中的 `ThreadPoolExecutor`，它提供了一种更高级、更方便的线程管理方式，能够复用线程，减少创建和销毁线程的开销，显著提升性能。 第二部分：进程间并发与并行 虽然GIL限制了CPython中多线程的CPU密集型并行能力，但Python提供了强大的工具来实现真正的进程间并行。 进程模型与IPC： 本部分将聚焦于Python的 `multiprocessing` 模块，它允许您绕过GIL，利用多核CPU的优势。我们将深入讲解： 进程的创建与管理： 掌握 `Process` 对象的创建、启动、等待以及终止。 进程间通信 (IPC): 学习多种进程间通信的方式，确保不同进程间能够高效、安全地交换数据： 管道 (Pipes): 使用 `Pipe` 实现双向通信，适合点对点通信。 队列 (Queues): `multiprocessing.Queue` 提供了线程安全且跨进程的队列，是进程间数据传递的常用选择。 共享内存 (Shared Memory): 探讨 `Value` 和 `Array`，它们允许进程直接访问同一块内存区域，实现高效的数据共享，但需要谨慎处理同步问题。 管理器 (Managers): 学习 `Manager`，它提供了一种更高级的方式来共享Python对象（如列表、字典）在多个进程之间，简化了共享复杂数据结构的难度。 进程池 (Process Pools): 介绍 `concurrent.futures` 模块中的 `ProcessPoolExecutor`，与线程池类似，它提供了一种高效管理进程的方式，能够复用进程，减少进程创建的开销，特别适合CPU密集型任务的并行处理。 并发与进程的权衡： 在本部分，您将学会如何根据任务的性质（I/O密集型还是CPU密集型）来选择使用线程还是进程，以及如何结合两者来设计最佳的并发策略。 第三部分：高级并发与并行模式 在本部分，我们将超越基础，探索更复杂、更强大的并发与并行模式。 异步I/O (`asyncio`): 深入讲解Python 3.4+引入的 `asyncio` 模块，它是实现高效率I/O密集型并发的现代方法。 协程 (Coroutines): 理解 `async` 和 `await` 关键字，如何编写非阻塞的异步代码，让程序在等待I/O时能够切换到其他任务。 事件循环 (Event Loop): 掌握事件循环的概念，它是 `asyncio` 的核心，负责调度和执行协程。 异步网络编程: 通过实际示例，演示如何使用 `asyncio` 构建高性能的异步Web服务器、客户端，以及其他网络应用。 `aiohttp` 等库的应用: 介绍常用的异步IO库，如 `aiohttp`，帮助您快速构建复杂的异步应用。 混合式并发： 学习如何将线程、进程和协程结合起来，构建更灵活、更强大的并发系统。例如，使用进程来处理CPU密集型任务，同时使用线程或协程来处理I/O密集型任务，最大化利用系统资源。 任务分解与调度： 探讨如何将大型任务分解成更小的、可并行执行的子任务，并有效地调度它们。 分布式计算简介： 简要介绍Python在分布式计算领域的生态，例如 `Celery`、`Dask` 等，为处理更大规模的并行计算任务提供思路。 第四部分：实践与优化 理论与实践相结合，才能真正掌握并发编程的精髓。 性能分析与调优： 介绍常用的Python性能分析工具，帮助您识别并发程序中的性能瓶颈，并提供相应的优化建议。 调试并发程序： 并发程序的调试是出了名的困难。本书将提供实用的技巧和方法，帮助您有效地定位和解决并发程序中的bug。 常见并发陷阱与解决方案： 总结并发编程中常见的误区和陷阱，如死锁、活锁、数据竞态等，并提供清晰的解决方案。 案例研究： 通过一系列实际的案例，如构建高性能Web爬虫、数据处理管道、实时数据分析系统等，演示如何将所学知识应用于实际开发。 本书适合谁？ Python开发者： 无论您是初学者还是经验丰富的开发者，本书都将帮助您扩展技能树，掌握构建高性能Python应用的关键技术。 对并发与并行感兴趣的技术人员： 如果您对如何让程序跑得更快、更高效感兴趣，那么这本书将是您的理想选择。 需要处理大量数据或高并发请求的开发者： 本书将为您提供解决这些挑战的实用工具和技术。 希望深入理解Python内部机制的开发者： 本书对GIL的深入解析，将帮助您更好地理解Python的执行模型。 《Python 并行编程指南》 致力于提供清晰、深入、实用的指导，帮助您驾驭Python的并发与并行能力。通过本书的学习，您将能够自信地构建出更快速、更稳定、更具竞争力的Python应用程序，轻松应对现代软件开发中的挑战。立即开始您的Python并发编程之旅，释放硬件潜能，实现性能飞跃！

评分☆☆☆☆☆

这本《Python 并行编程手册》简直是为我量身打造的！最近在做一些需要处理大量数据的项目，传统的单线程方式已经让我焦头烂额，效率低下得可怕。就在我快要放弃的时候，朋友推荐了这本书。我一直对 Python 的并行处理概念有点模糊，知道它有 multiprocessing 和 threading 模块，但实际应用中总感觉不得其法，代码写出来效率提升不明显，甚至还可能引入新的 bug。这本书的出现，就像一盏指路明灯，它没有上来就堆砌枯燥的概念，而是从实际的应用场景出发，循序渐进地讲解。我尤其喜欢它关于进程池（Pool）的章节，作者用非常形象的比喻解释了进程池的创建、任务分配和结果收集，让我瞬间就理解了其中的奥妙。而且，书中的代码示例非常贴合实际，我可以直接复制粘贴然后稍作修改就能用在我的项目里，这大大节省了我从零开始摸索的时间。读这本书的时候，我能明显感觉到自己对 Python 并行编程的理解在不断加深，那些曾经让我头疼的 GIL 问题、进程间通信的复杂性，在作者的笔下都变得清晰易懂。我迫不及待地想把我学到的东西应用到我的下一个项目中，相信这部手册一定会成为我的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个技术论坛上看到有人推荐《Python 并行编程手册》的，当时我正在为一个需要频繁进行网络爬虫的任务而发愁，单个爬虫的速度太慢了，而且容易被网站封禁。这本书的出现，简直是我的救星。它不仅讲解了如何使用多线程和多进程来加速爬虫的执行，还详细介绍了如何使用 `concurrent.futures` 模块来统一管理线程池和进程池，这让我的代码变得更加简洁高效。我印象最深刻的是书中关于如何处理并发请求中的异常和超时的问题，作者提供了多种解决方案，并且详细分析了它们的优缺点，这让我能够写出更加健壮的爬虫程序。此外，书中还涉及到了一些更高级的主题，比如如何使用 `multiprocessing.Pool` 来进行并行数据处理，以及如何使用 `threading.Lock` 来保证数据的一致性。这些内容让我感觉自己对 Python 的理解又上了一个台阶。总而言之，这本书的内容非常实用，从基础到进阶，覆盖了 Python 并行编程的方方面面，对于像我这样的开发者来说，是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“并行编程”这个词总是带着一丝敬畏，觉得那是属于多核处理器和高并发系统的“大杀器”，跟我的日常 Python 脚本开发似乎有点距离。然而，《Python 并行编程手册》彻底颠覆了我的看法。它让我意识到，即使是相对简单的任务，通过巧妙地运用并行技术，也能获得意想不到的性能提升。我印象最深刻的是书中关于异步I/O（asyncio）的讲解，作者将复杂的协程概念解释得如同讲故事一般，配合着生动的图示，我竟然真的理解了 `async` 和 `await` 的工作原理，并且能够写出优雅的异步代码来处理网络请求和文件读写。这种感觉太棒了！过去，我总是习惯性地写阻塞式的代码，导致程序在等待I/O操作时白白浪费了CPU资源。现在，我可以用 asyncio 让程序“同时”做很多事情，极大地提高了资源的利用率。书中还详细介绍了如何使用 asyncio 来构建高性能的网络服务，这对我开发一些需要处理大量并发连接的 Web 应用非常有帮助。总而言之，这本书不仅让我掌握了技术，更重要的是，它改变了我对 Python 编程的思维方式，让我看到了更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年 Python 开发者，我一直认为自己对 Python 的掌握程度还不错，但《Python 并行编程手册》的出现，让我意识到自己在并发和并行领域存在着巨大的知识盲区。这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅覆盖了 Python 标准库中的 `threading` 和 `multiprocessing` 模块，还深入探讨了像 Celery 这样的分布式任务队列，以及如何利用 `concurrent.futures` 模块来简化并发编程。我特别欣赏书中关于线程安全和死锁问题的详细分析，作者通过具体的案例演示了如何识别和避免这些潜在的陷阱，这对于保证程序的稳定运行至关重要。另外，书中对于进程间通信（IPC）机制的比较和应用场景分析也非常到位，让我能够根据实际需求选择最合适的通信方式，而不是盲目地使用一种。读这本书的过程中，我感觉自己像是被拉进了一个更广阔的编程世界，学会了如何让我的 Python 程序变得更快、更强大、更健壮。它不仅仅是一本技术手册，更是一次思维的升级。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很朴实，但我打开它之后，却被里面的内容深深吸引了。《Python 并行编程手册》就像一位经验丰富的导师，耐心地引导着我探索 Python 中那些能够让程序“动起来”的奥秘。我之前一直被“并行”和“并发”这两个概念搞得晕头转向，但作者用非常清晰的逻辑和丰富的例子，将它们之间的区别和联系讲得明明白白。我特别喜欢书中关于如何选择合适的并发/并行模型的章节，它根据不同的应用场景，给出了非常实用的建议，让我不再纠结于“到底该用多线程还是多进程？”这个问题。而且，书中对线程池和进程池的管理策略进行了深入的讲解，包括如何调整工作线程/进程的数量，如何处理任务的失败和异常，这些细节对于构建稳定可靠的并行程序至关重要。我之前写的并行程序，总是容易出现一些难以捉摸的错误，现在我感觉自己有能力去解决这些问题了。这本书绝对是想要提升 Python 程序性能的开发者的必读之作。

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