Python并行编程手册

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。

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。
张龙、宋秉金均拥有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 ....................................................232  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 57３  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 ..............105４  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 128５  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 ..................................................172６  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