傳統的做高效能平行計算的程式語言主要是 C、C++ 和 Fortran，不過近些年 Python 在高效能計算領域的應用也越來越廣泛，用 Python 做平行計算也是一個不錯的選擇，既簡單易用，又能在很多時候媲美 C、C++ 和 Fortran 的執行效能。用 Python 做平行計算的途徑有很多，比如說使用標準庫中的 [threading 模組](https://docs.python.org/2/library/threading.html)進行執行緒級別的並行，[multiprocessing 模組](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)進行程序級別的並行，[concurrent.futures 模組](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)實現非同步並行，使用 [IPython.parallel 模組](https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)進行多種方式的並行，使用 [mpi4py 包](https://pypi.org/project/mpi4py/)進行 MPI 訊息傳遞平行計算，等等。如果可以使用 C/C++，Fortran 或者使用 cython 為 Python 編寫擴充套件模組，還可以使用 OpenMP 並行。我的個人[簡書專題](https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 部落格專欄](https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有對用 Python 做平行計算的專門介紹並提供了大量的程式例項。有需要或者感興趣的可以瞭解下。
傳統的做高效能平行計算的程式語言主要是 C、C++ 和 Fortran，不過近些年 Python 在高效能計算領域的應用也越來越廣泛，用 Python 做平行計算也是一個不錯的選擇，既簡單易用，又能在很多時候媲美 C、C++ 和 Fortran 的執行效能。用 Python 做平行計算的途徑有很多，比如說使用標準庫中的 [threading 模組](https://docs.python.org/2/library/threading.html)進行執行緒級別的並行，[multiprocessing 模組](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)進行程序級別的並行，[concurrent.futures 模組](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)實現非同步並行，使用 [IPython.parallel 模組](https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)進行多種方式的並行，使用 [mpi4py 包](https://pypi.org/project/mpi4py/)進行 MPI 訊息傳遞平行計算，等等。如果可以使用 C/C++，Fortran 或者使用 cython 為 Python 編寫擴充套件模組，還可以使用 OpenMP 並行。我的個人[簡書專題](https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 部落格專欄](https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有對用 Python 做平行計算的專門介紹並提供了大量的程式例項。有需要或者感興趣的可以瞭解下。