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分类于: 计算机基础 云计算&大数据 人工智能
简介
Python并行编程手册 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-03-29 04:23:29
作者:〔意〕詹卡洛·扎克尼(Giancarlo Zaccone)
译者:张龙宋秉金
出版社:出版社电子工业出版社
出版日期:2018-04
ISBN:9787121337536
文件格式: pdf
标签: 外国文学 python 程序设计 计算机网络 计算科学
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。《Python并行编程手册》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。《Python并行编程手册》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《Python并行编程手册》的出版将会填补Python在并行编程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。(意大利)詹卡洛·扎克尼(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
译者序
关于作者
关于审校者
前言
1 并行计算与Python起步
介绍
并行计算内存架构
内存组织
并行编程模型
如何设计并行程序
如何评估并行程序的性能
Python简介
并行世界中的Python
进程与线程介绍
开始在Python中使用进程
开始在Python中使用线程
2 基于线程的并行
介绍
使用Python的线程模块
如何定义线程
如何确定当前的线程
如何在子类中使用线程
使用Lock与RLock实现线程同步
使用RLock实现线程同步
使用信号量实现线程同步
使用条件实现线程同步
使用事件实现线程同步
使用with语句
使用队列实现线程通信
评估多线程应用的性能
3 基于进程的并行
介绍
如何生成进程
如何对进程命名
如何在后台运行进程
如何杀死进程
如何在子类中使用进程
如何在进程间交换对象
如何同步进程
如何管理进程间状态
如何使用进程池
使用mpi4py模块
点对点通信
避免死锁问题
使用广播实现聚合通信
使用scatter实现聚合通信
使用gather实现聚合通信
使用Alltoall实现聚合通信
汇聚操作
如何优化通信
4 异步编程
介绍
使用Python的concurrent.futures模块
使用Asyncio实现事件循环管理
使用Asyncio处理协程
使用Asyncio管理任务
使用Asyncio和Futures
5 分布式Python
介绍
使用Celery分发任务
如何使用Celery创建任务
使用SCOOP进行科学计算
使用SCOOP处理映射函数
使用Pyro4远程调用方法
使用Pyro4链接对象
使用Pyro4开发一个客户端-服务器应用
使用PyCSP实现顺序进程通信
在Disco中使用MapReduce
使用RPyC调用远程过程
6 使用Python进行GUl编程
介绍
使用PyCUDA模块
如何构建一个PyCUDA应用
通过矩阵操作理解PyCUDA内存模型
使用GPUArray调用内核
使用PyCUDA对逐元素表达式求值
使用PyCUDA进行MapReduce操作
使用NumbaPro进行GPU编程
通过NumbaPro使用GPU加速的库
使用PyOpenCL模块
如何构建一个PyOpenCL应用
使用PyOpenCL对逐元素表达式求值
使用PyOpenCL测试GPU应用