python實現(xiàn)并行計算，怎么實現(xiàn)？有很多方法可以用Python進行并行計算，例如使用標準庫中的[threading module]（https://docs.python.org/2/library

python實現(xiàn)并行計算，怎么實現(xiàn)？

有很多方法可以用Python進行并行計算，例如使用標準庫中的[threading module]（https://docs.python.org/2/library/threading.html)線程級并行性，[多處理模塊]（https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)進程級并行[期貨[模塊]（https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)實現(xiàn)異步并行，使用[IPython.parallel公司[模塊]（https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)使用[mpi4py包]（https://pypi.org/project/mpi4py/)MPI消息傳遞并行計算等。我的個人書籍（https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和[CSDN博客專欄]（https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)本文特別介紹了Python的并行計算，并給出了大量的程序?qū)嵗?/p>

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

當您問這個問題時，您可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個常用的Python數(shù)值計算庫，它是用C語言實現(xiàn)的，而且計算機的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進行大規(guī)模的數(shù)值計算，毋庸置疑。

MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？

MATLAB和python不在同一級別。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的產(chǎn)品。如果不是運行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的更新。比如及時5g更新NR庫，如果你用Python寫這個東西，不是不可能寫的，只是時間、完整性、運行效率，這些都很難保證。畢竟，MATLAB的背后是一支強大的科學家團隊來負責算法，一支強大的工程師團隊來完成實現(xiàn)，最后給大家一個簡單易用的函數(shù)它可以通過使用的方法來實現(xiàn)。每個人都做他們擅長的事。

只是掌握一門Python語言，能做人工智能嗎？

謝謝你邀請我

只要掌握python，就有很多方向可供選擇。

除了熟練掌握Python，還需要掌握flash、Django、tornado等框架。你可以根據(jù)企業(yè)招聘所需要的知識來學習。

學習crawler，需要掌握scratch等crawler框架，還需要使用mysql、mongodb等相關數(shù)據(jù)庫。

需要一些Linux知識。

掌握熊貓、sklearn等數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)庫，以及一些相關的機器學習算法。

大量數(shù)據(jù)的并行計算怎么實現(xiàn)？

對于大量數(shù)據(jù)的計算，數(shù)據(jù)可以分布在不同的計算節(jié)點上，這樣每個節(jié)點上的數(shù)據(jù)量就小于其可用內(nèi)存。在劃分數(shù)據(jù)時，應盡量減少不同計算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換和通信。最好的情況是使每個節(jié)點獨立計算，而不需要任何數(shù)據(jù)交換和通信。

由于幾乎所有的機器都是多核、多處理器的，我們還可以在每個節(jié)點上進行節(jié)點內(nèi)并行，充分利用每臺機器的計算性能。

要進行并行計算，我們需要選擇合適的并行計算工具。許多編程語言提供了多種并行實現(xiàn)機制。以Python為例，您可以使用標準庫（https://docs.python.org/2/library/threading.html)線程級并行性，[多處理模塊]（https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)進程級并行[期貨[模塊]（https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)實現(xiàn)異步并行，使用[IPython.parallel公司[模塊]（https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)使用[mpi4py包]（https://pypi.org/project/mpi4py/)MPI消息傳遞并行計算等。如果可以使用C/C、FORTRAN或Python為Python編寫擴展模塊，那么也可以使用OpenMP并行。我的個人書籍（https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和[CSDN博客專欄]（https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)本文特別介紹了Python的并行計算，并給出了大量的程序?qū)嵗?。如果你需要或感興趣，你可以了解它。