[python 并行2] 线程
基本使用
python线程使用的两个模块为： _thread (不推荐再使用)、 threading
（查看threading的源码可以发现，threading实际是对_thread进一步的封装，官方将其称为 *Low-level threading API，下面简单尝试使用_thread）*
调用start_new_thread()函数生成新线程
函数声明：_thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])
function: 子线程所执行的函数
args: 传递的参数，参数类型必须是元组
kwargs:可选参数
示例：
#!usr/bin/env python
#coding=utf-8
import _thread
i...
[python 并行1] 简介
设计并行编程 1
任务分解：将程序分解为任务，在不同处理器上执行以实现并行化。（可以使用以下两种方法）
领域分解：将问题数据分解 （当处理的数据量很大时，分开处理）
功能性分解：将问题分解为任务 （把大的任务分解为多个小任务处理）
任务分配：将任务分配到各个处理器上 （目的是负载均衡）
聚集：将小任务与大任务合并到一起从而改进性能的过程
如果任务数量远远超过可用的处理器数量，由于线程切换等其它因素会导致效率降低
如果计算机有针对大量小任务而进行特别的设计，如采用GPU计算，那将能从大量小任务的运行中获益
映射：指定哪个任务将要执行 （目标是将总执行时间降到最低）(可以使用以下2中策略，这2个策略间由于是冲突的，需要做出权衡)
通信频...
共计 74 篇文章，10 页。