Python 並行編程手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[意大利] Giancarlo，Zaccone（詹卡洛 紮剋尼） 著，張龍 譯

圖書標籤:

• Python
• 並行編程
• 多綫程
• 多進程
• 異步IO
• 並發
• 性能優化
• CPU密集型
• IO密集型
• 協程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121337536

版次：01

商品編碼：12346808

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

頁數：244

正文語種：中文

內容簡介

若想充分利用所有的計算資源來構建高效的軟件係統，並行編程技術是不可或缺的一項技能。本書以Python為藍本，對並行編程領域的各項技術與知識進行瞭廣泛且深入的講解。通過對本書的學習，讀者將能夠快速且準確地掌握並行編程方方麵麵的技能，從而應用在自己的項目開發中，提升係統運行效率。本書共分為6章，從原理到實踐係統化地對並行編程技術進行瞭層層剖析，並通過大量可運行的實例演示瞭每一個知識點的具體運用方式，是提升並行編程技能的一本不可多得的好書。相信本書的齣版將會填補Python在並行領域應用的一大空白，能夠幫助想要從事並行編程與並行計算的讀者提升實踐能力，並將這一能力應用到實際的項目開發中。

作者簡介

Giancarlo Zaccone擁有超過10年的管理研發項目的經驗，涉及到科學與工業這兩個領域。他曾以研究員身份就職於國傢研究委員會（CNR），主要從事一些並行科學計算與科學可視化項目。他目前作為一名軟件工程師就職於一傢谘詢公司，主要負責開發和維護一些麵嚮太空和防禦應用的軟件係統。Giancarlo擁有那不勒斯費德裏科II大學的物理學碩士學位，並且獲得瞭羅馬大學科學計算專業的第二研究生學位。可以通過https://it.linkedin.com/in/giancarlozaccone瞭解到關於Giancarlo的更多信息。
兩位譯者均擁有10年以上的係統研發與管理經驗，關注領域主要有高並發程序設計、JVM設計與實現、函數式編程與分布式係統設計與實現。對於編寫優雅的代碼有著不懈的追求，喜歡一切簡單而美好的事物。

目錄

目錄
1　並行計算與Python起步．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1

介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1
並行計算內存架構 ．．．．．．．．．．2
內存組織 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
並行編程模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．10
如何設計並行程序 ．．．．．．．．12
如何評估並行程序的性能 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
Python簡介 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
並行世界中的Python ．．．．20
進程與綫程介紹 ．．．．．．．．．．．．21
開始在Python中使用進程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
開始在Python中使用綫程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2　基於綫程的並行． ．27

介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
使用Python的綫程模塊 28
如何定義綫程 ．．．．．．．．．．．．．．．．28
如何確定當前的綫程 ．．．．30
如何在子類中使用綫程 32
使用Lock與RLock實現綫程同步 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
使用RLock實現綫程同步 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
使用信號量實現綫程同步 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
使用條件實現綫程同步 44
使用事件實現綫程同步 47
使用with語句 ．．．．．．．．．．．．．．．．51
使用隊列實現綫程通信 53
評估多綫程應用的性能 57

３　基於進程的並行63

介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
如何生成進程 ．．．．．．．．．．．．．．．．64
如何對進程命名 ．．．．．．．．．．．．66
如何在後颱運行進程 ．．．．68
如何殺死進程 ．．．．．．．．．．．．．．．．69
如何在子類中使用進程 70
如何在進程間交換對象 72
如何同步進程 ．．．．．．．．．．．．．．．．78
如何管理進程間狀態 ．．．．81
如何使用進程池 ．．．．．．．．．．．．82
使用mpi4py模塊 ．．．．．．．．．．．84
點對點通信 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
避免死鎖問題 ．．．．．．．．．．．．．．．．91
使用廣播實現聚閤通信 94
使用scatter實現聚閤通信 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
使用gather實現聚閤通信 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99
使用Alltoall實現聚閤通信 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101
匯聚操作 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103
如何優化通信 ．．．．．．．．．．．．．．105

４　異步編程． ．．．．．．．．111

介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 111
使用 Python的 concurrent．futures 模塊 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
使用Asyncio實現事件循環管理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
使用Asyncio處理協程 120
使用Asyncio管理任務 125
使用Asyncio和Futures 128

５　分布式Python133

介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133
使用 Celery 分發任務 ．134
如何使用 Celery 創建任務 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．136
使用 SCOOP進行科學計算 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．139
使用 SCOOP處理映射函數 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．143
使用 Pyro4 遠程調用方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．147
使用 Pyro4 鏈接對象 ．．150
使用 Pyro4 開發一個客戶端-服務器應用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．156
使用 PyCSP實現順序進程通信 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．162
在Disco中使用 MapReduce ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．167
使用 RPyC 調用遠程過程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．172

６　使用Python進行GPU編程． ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175

介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
使用 PyCUDA模塊 ．．．．177
如何構建一個 PyCUDA應用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
通過矩陣操作理解 PyCUDA內存模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．186
使用 GPUArray 調用內核 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．192
使用 PyCUDA對逐元素錶達式求值 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．194
使用 PyCUDA進行 MapReduce 操作 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．198
使用 NumbaPro 進行GPU編程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201
通過 NumbaPro 使用 GPU 加速的庫 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．206
使用 PyOpenCL模塊 ．． 211
如何構建一個 PyOpenCL應用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．214
使用PyOpenCL對逐元素錶達式求值 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．218
使用 PyOpenCL測試 GPU 應用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．221

《Python 並行編程指南》 深入探索 Python 的並發與並行世界，解鎖高性能應用開發的無限可能。 在當今計算密集型應用日益普及的時代，如何更有效地利用硬件資源，提升程序執行效率，已成為開發者麵臨的核心挑戰。《Python 並行編程指南》正是為解決這一難題而生，它將帶您深入Python語言在並發與並行編程領域的強大能力，從基礎概念到高級實踐，層層剖析，助您構建更快速、更具響應性的應用程序。 本書並非僅僅羅列API，而是緻力於構建一種深刻的理解。我們將從並發與並行這兩個核心概念齣發，清晰地界定它們的區彆與聯係，並深入探討它們在不同場景下的應用價值。您將瞭解到，並發是處理多件事情的能力，而並行則是同時執行多件事情的能力。理解這一點，是掌握後續所有技術的前提。 第一部分：並發編程基礎 在本部分，我們將奠定堅實的並發編程基礎，重點關注Python的 `threading` 模塊。 綫程模型解析： 我們將深入剖析Python解釋器（CPython）的全局解釋器鎖（GIL）機製，解釋它如何影響多綫程的並行執行，以及在何種情況下多綫程依然能夠帶來性能提升。您將學會如何有效地利用綫程處理I/O密集型任務，例如網絡請求、文件讀寫等，讓您的程序在等待外部資源時，依然能夠積極響應。 綫程的創建與管理： 您將掌握綫程的創建、啓動、暫停、恢復以及終止等基本操作。本書將提供豐富的代碼示例，演示如何創建多個綫程，並讓它們協同工作。 同步機製： 並發編程的核心挑戰之一是如何安全地訪問共享資源，避免數據競態和死鎖。我們將詳細介紹Python提供的各種同步原語，包括： 鎖 (Locks): 瞭解 `Lock`、`RLock` 的作用，如何用它們來保護關鍵代碼段，確保同一時間隻有一個綫程能夠執行。 信號量 (Semaphores): 學習如何使用信號量來控製同時訪問某個資源的綫程數量，這在資源限製的場景下尤為重要。 事件 (Events): 掌握 `Event` 的用法，它允許多個綫程等待某個條件達成，從而實現綫程間的通信與協作。 條件變量 (Conditions): 深入理解 `Condition`，它結閤瞭鎖和事件的功能，使得綫程可以在滿足特定條件時被喚醒，是實現復雜綫程同步邏輯的關鍵。 隊列 (Queues): 學習 `queue` 模塊，特彆是 `Queue`、`LifoQueue`、`PriorityQueue`，它們是綫程間安全傳遞數據的高效方式。您將看到如何利用隊列來解耦生産者與消費者，構建健壯的並發係統。 綫程池 (Thread Pools): 介紹 `concurrent.futures` 模塊中的 `ThreadPoolExecutor`，它提供瞭一種更高級、更方便的綫程管理方式，能夠復用綫程，減少創建和銷毀綫程的開銷，顯著提升性能。 第二部分：進程間並發與並行 雖然GIL限製瞭CPython中多綫程的CPU密集型並行能力，但Python提供瞭強大的工具來實現真正的進程間並行。 進程模型與IPC： 本部分將聚焦於Python的 `multiprocessing` 模塊，它允許您繞過GIL，利用多核CPU的優勢。我們將深入講解： 進程的創建與管理： 掌握 `Process` 對象的創建、啓動、等待以及終止。 進程間通信 (IPC): 學習多種進程間通信的方式，確保不同進程間能夠高效、安全地交換數據： 管道 (Pipes): 使用 `Pipe` 實現雙嚮通信，適閤點對點通信。 隊列 (Queues): `multiprocessing.Queue` 提供瞭綫程安全且跨進程的隊列，是進程間數據傳遞的常用選擇。 共享內存 (Shared Memory): 探討 `Value` 和 `Array`，它們允許進程直接訪問同一塊內存區域，實現高效的數據共享，但需要謹慎處理同步問題。 管理器 (Managers): 學習 `Manager`，它提供瞭一種更高級的方式來共享Python對象（如列錶、字典）在多個進程之間，簡化瞭共享復雜數據結構的難度。 進程池 (Process Pools): 介紹 `concurrent.futures` 模塊中的 `ProcessPoolExecutor`，與綫程池類似，它提供瞭一種高效管理進程的方式，能夠復用進程，減少進程創建的開銷，特彆適閤CPU密集型任務的並行處理。 並發與進程的權衡： 在本部分，您將學會如何根據任務的性質（I/O密集型還是CPU密集型）來選擇使用綫程還是進程，以及如何結閤兩者來設計最佳的並發策略。 第三部分：高級並發與並行模式 在本部分，我們將超越基礎，探索更復雜、更強大的並發與並行模式。 異步I/O (`asyncio`): 深入講解Python 3.4+引入的 `asyncio` 模塊，它是實現高效率I/O密集型並發的現代方法。 協程 (Coroutines): 理解 `async` 和 `await` 關鍵字，如何編寫非阻塞的異步代碼，讓程序在等待I/O時能夠切換到其他任務。 事件循環 (Event Loop): 掌握事件循環的概念，它是 `asyncio` 的核心，負責調度和執行協程。 異步網絡編程: 通過實際示例，演示如何使用 `asyncio` 構建高性能的異步Web服務器、客戶端，以及其他網絡應用。 `aiohttp` 等庫的應用: 介紹常用的異步IO庫，如 `aiohttp`，幫助您快速構建復雜的異步應用。 混閤式並發： 學習如何將綫程、進程和協程結閤起來，構建更靈活、更強大的並發係統。例如，使用進程來處理CPU密集型任務，同時使用綫程或協程來處理I/O密集型任務，最大化利用係統資源。 任務分解與調度： 探討如何將大型任務分解成更小的、可並行執行的子任務，並有效地調度它們。 分布式計算簡介： 簡要介紹Python在分布式計算領域的生態，例如 `Celery`、`Dask` 等，為處理更大規模的並行計算任務提供思路。 第四部分：實踐與優化 理論與實踐相結閤，纔能真正掌握並發編程的精髓。 性能分析與調優： 介紹常用的Python性能分析工具，幫助您識彆並發程序中的性能瓶頸，並提供相應的優化建議。 調試並發程序： 並發程序的調試是齣瞭名的睏難。本書將提供實用的技巧和方法，幫助您有效地定位和解決並發程序中的bug。 常見並發陷阱與解決方案： 總結並發編程中常見的誤區和陷阱，如死鎖、活鎖、數據競態等，並提供清晰的解決方案。 案例研究： 通過一係列實際的案例，如構建高性能Web爬蟲、數據處理管道、實時數據分析係統等，演示如何將所學知識應用於實際開發。 本書適閤誰？ Python開發者： 無論您是初學者還是經驗豐富的開發者，本書都將幫助您擴展技能樹，掌握構建高性能Python應用的關鍵技術。 對並發與並行感興趣的技術人員： 如果您對如何讓程序跑得更快、更高效感興趣，那麼這本書將是您的理想選擇。 需要處理大量數據或高並發請求的開發者： 本書將為您提供解決這些挑戰的實用工具和技術。 希望深入理解Python內部機製的開發者： 本書對GIL的深入解析，將幫助您更好地理解Python的執行模型。 《Python 並行編程指南》 緻力於提供清晰、深入、實用的指導，幫助您駕馭Python的並發與並行能力。通過本書的學習，您將能夠自信地構建齣更快速、更穩定、更具競爭力的Python應用程序，輕鬆應對現代軟件開發中的挑戰。立即開始您的Python並發編程之旅，釋放硬件潛能，實現性能飛躍！

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年 Python 開發者，我一直認為自己對 Python 的掌握程度還不錯，但《Python 並行編程手冊》的齣現，讓我意識到自己在並發和並行領域存在著巨大的知識盲區。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。它不僅覆蓋瞭 Python 標準庫中的 `threading` 和 `multiprocessing` 模塊，還深入探討瞭像 Celery 這樣的分布式任務隊列，以及如何利用 `concurrent.futures` 模塊來簡化並發編程。我特彆欣賞書中關於綫程安全和死鎖問題的詳細分析，作者通過具體的案例演示瞭如何識彆和避免這些潛在的陷阱，這對於保證程序的穩定運行至關重要。另外，書中對於進程間通信（IPC）機製的比較和應用場景分析也非常到位，讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的通信方式，而不是盲目地使用一種。讀這本書的過程中，我感覺自己像是被拉進瞭一個更廣闊的編程世界，學會瞭如何讓我的 Python 程序變得更快、更強大、更健壯。它不僅僅是一本技術手冊，更是一次思維的升級。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個技術論壇上看到有人推薦《Python 並行編程手冊》的，當時我正在為一個需要頻繁進行網絡爬蟲的任務而發愁，單個爬蟲的速度太慢瞭，而且容易被網站封禁。這本書的齣現，簡直是我的救星。它不僅講解瞭如何使用多綫程和多進程來加速爬蟲的執行，還詳細介紹瞭如何使用 `concurrent.futures` 模塊來統一管理綫程池和進程池，這讓我的代碼變得更加簡潔高效。我印象最深刻的是書中關於如何處理並發請求中的異常和超時的問題，作者提供瞭多種解決方案，並且詳細分析瞭它們的優缺點，這讓我能夠寫齣更加健壯的爬蟲程序。此外，書中還涉及到瞭一些更高級的主題，比如如何使用 `multiprocessing.Pool` 來進行並行數據處理，以及如何使用 `threading.Lock` 來保證數據的一緻性。這些內容讓我感覺自己對 Python 的理解又上瞭一個颱階。總而言之，這本書的內容非常實用，從基礎到進階，覆蓋瞭 Python 並行編程的方方麵麵，對於像我這樣的開發者來說，是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本《Python 並行編程手冊》簡直是為我量身打造的！最近在做一些需要處理大量數據的項目，傳統的單綫程方式已經讓我焦頭爛額，效率低下得可怕。就在我快要放棄的時候，朋友推薦瞭這本書。我一直對 Python 的並行處理概念有點模糊，知道它有 multiprocessing 和 threading 模塊，但實際應用中總感覺不得其法，代碼寫齣來效率提升不明顯，甚至還可能引入新的 bug。這本書的齣現，就像一盞指路明燈，它沒有上來就堆砌枯燥的概念，而是從實際的應用場景齣發，循序漸進地講解。我尤其喜歡它關於進程池（Pool）的章節，作者用非常形象的比喻解釋瞭進程池的創建、任務分配和結果收集，讓我瞬間就理解瞭其中的奧妙。而且，書中的代碼示例非常貼閤實際，我可以直接復製粘貼然後稍作修改就能用在我的項目裏，這大大節省瞭我從零開始摸索的時間。讀這本書的時候，我能明顯感覺到自己對 Python 並行編程的理解在不斷加深，那些曾經讓我頭疼的 GIL 問題、進程間通信的復雜性，在作者的筆下都變得清晰易懂。我迫不及待地想把我學到的東西應用到我的下一個項目中，相信這部手冊一定會成為我的案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很樸實，但我打開它之後，卻被裏麵的內容深深吸引瞭。《Python 並行編程手冊》就像一位經驗豐富的導師，耐心地引導著我探索 Python 中那些能夠讓程序“動起來”的奧秘。我之前一直被“並行”和“並發”這兩個概念搞得暈頭轉嚮，但作者用非常清晰的邏輯和豐富的例子，將它們之間的區彆和聯係講得明明白白。我特彆喜歡書中關於如何選擇閤適的並發/並行模型的章節，它根據不同的應用場景，給齣瞭非常實用的建議，讓我不再糾結於“到底該用多綫程還是多進程？”這個問題。而且，書中對綫程池和進程池的管理策略進行瞭深入的講解，包括如何調整工作綫程/進程的數量，如何處理任務的失敗和異常，這些細節對於構建穩定可靠的並行程序至關重要。我之前寫的並行程序，總是容易齣現一些難以捉摸的錯誤，現在我感覺自己有能力去解決這些問題瞭。這本書絕對是想要提升 Python 程序性能的開發者的必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對“並行編程”這個詞總是帶著一絲敬畏，覺得那是屬於多核處理器和高並發係統的“大殺器”，跟我的日常 Python 腳本開發似乎有點距離。然而，《Python 並行編程手冊》徹底顛覆瞭我的看法。它讓我意識到，即使是相對簡單的任務，通過巧妙地運用並行技術，也能獲得意想不到的性能提升。我印象最深刻的是書中關於異步I/O（asyncio）的講解，作者將復雜的協程概念解釋得如同講故事一般，配閤著生動的圖示，我竟然真的理解瞭 `async` 和 `await` 的工作原理，並且能夠寫齣優雅的異步代碼來處理網絡請求和文件讀寫。這種感覺太棒瞭！過去，我總是習慣性地寫阻塞式的代碼，導緻程序在等待I/O操作時白白浪費瞭CPU資源。現在，我可以用 asyncio 讓程序“同時”做很多事情，極大地提高瞭資源的利用率。書中還詳細介紹瞭如何使用 asyncio 來構建高性能的網絡服務，這對我開發一些需要處理大量並發連接的 Web 應用非常有幫助。總而言之，這本書不僅讓我掌握瞭技術，更重要的是，它改變瞭我對 Python 編程的思維方式，讓我看到瞭更多可能性。

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好吃不貴，吃瞭沒味

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