Python并行编程实战(第2版)
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作者(意)詹卡洛·扎克内
出版社中国电力出版社
ISBN9787519850203
出版时间2021-01
装帧平装
开本16开
定价79元
货号1202187670
上书时间2024-06-09
商品详情
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目录
前言
第1章并行计算和Python入门1
1.1为什么需要并行计算?1
1.2费林分类法2
1.2.1单指令流单数据流(SISD)2
1.2.2多指令流单数据流(MISD)3
1.2.3单指令流多数据流(SIMD)4
1.2.4多指令流多数据流(MIMD)4
1.3内存组织5
1.3.1共享内存6
1.3.2分布式内存7
1.3.3大规模并行处理(MPP)8
1.3.4工作站集群8
1.3.5异构体系结构9
1.4并行编程模型9
1.4.1共享内存模型10
1.4.2多线程模型10
1.4.3消息传递模型10
1.4.4数据并行模型11
1.5并行程序性能评价13
1.5.1加速比14
1.5.2效率14
1.5.3扩缩性15
1.5.4阿姆达尔定律15
1.5.5古斯塔夫森定律15
1.6Python介绍16
1.6.1帮助函数16
1.6.2语法18
1.6.3注释19
1.6.4赋值19
1.6.5数据类型19
1.6.6字符串21
1.6.7流控制21
1.6.8函数23
1.6.9类24
1.6.10异常25
1.6.11导入库26
1.6.12管理文件26
1.6.13列表推导27
1.6.14运行Python脚本28
1.6.15使用pip安装Python包28
1.7Python并行编程介绍29
第2章基于线程的并行33
2.1什么是线程?34
2.2Pythonthreading模块35
2.3定义一个线程35
2.3.1准备工作35
2.3.2实现过程36
2.3.3工作原理36
2.3.4相关内容37
2.4确定当前线程37
2.4.1准备工作37
2.4.2实现过程37
2.4.3工作原理38
2.5定义一个线程子类39
2.5.1准备工作39
2.5.2实现过程39
2.5.3工作原理41
2.5.4相关内容42
2.6使用锁的线程同步42
2.6.1准备工作43
2.6.2实现过程43
2.6.3工作原理45
2.6.4相关内容46
2.7使用RLock的线程同步47
2.7.1准备工作47
2.7.2实现过程48
2.7.3工作原理49
2.7.4相关内容50
2.8使用信号量的线程同步51
2.8.1准备工作51
2.8.2实现过程51
2.8.3工作原理53
2.8.4相关内容54
2.9使用条件的线程同步54
2.9.1准备工作54
2.9.2实现过程54
2.9.3工作原理56
2.9.4相关内容58
2.10使用事件的线程同步58
2.10.1准备工作59
2.10.2实现过程59
2.10.3工作原理61
2.11使用屏障的线程同步62
2.11.1准备工作62
2.11.2实现过程62
2.11.3工作原理63
2.12使用队列的线程通信63
2.12.1准备工作64
2.12.2实现过程64
2.12.3工作原理65
2.12.4相关内容66
第3章基于进程的并行68
3.1理解Python的multiprocessing模块68
3.2创建进程69
3.2.1准备工作69
3.2.2实现过程69
3.2.3工作原理70
3.2.4相关内容71
3.2.5参考资料71
3.3命名进程72
3.3.1准备工作72
3.3.2实现过程72
3.3.3工作原理73
3.3.4相关内容73
3.3.5参考资料73
3.4在后台运行进程73
3.4.1准备工作74
3.4.2实现过程74
3.4.3工作原理75
3.4.4参考资料76
3.5杀死进程76
3.5.1准备工作76
3.5.2实现过程76
3.5.3工作原理77
3.5.4参考资料78
3.6子类中定义进程78
3.6.1准备工作78
3.6.2实现过程78
3.6.3工作原理79
3.6.4相关内容80
3.6.5参考资料80
3.7使用队列交换数据80
3.7.1准备工作80
3.7.2实现过程80
3.7.3工作原理82
3.7.4相关内容83
3.7.5参考资料84
3.8使用管道交换对象84
3.8.1准备工作84
3.8.2实现过程84
3.8.3工作原理86
3.8.4相关内容87
3.8.5参考资料87
3.9同步进程87
3.9.1准备工作87
3.9.2实现过程87
3.9.3工作原理89
3.9.4相关内容89
3.9.5参考资料89
3.10使用进程池90
3.10.1准备工作90
3.10.2实现过程91
3.10.3工作原理91
3.10.4相关内容92
3.10.5参考资料93
第4章消息传递94
4.1技术需求94
4.2理解MPI结构95
4.3使用mpi4pyPython模块96
4.3.1实现过程96
4.3.2工作原理97
4.3.3相关内容98
4.3.4参考资料98
4.4实现点对点通信98
4.4.1实现过程99
4.4.2工作原理100
4.4.3相关内容101
4.4.4参考资料102
4.5避免死锁问题102
4.5.1实现过程102
4.5.2工作原理103
4.5.3相关内容105
4.5.4参考资料106
4.6使用广播的聚合通信106
4.6.1准备工作107
4.6.2实现过程107
4.6.3工作原理107
4.6.4相关内容109
4.6.5参考资料109
4.7使用scatter函数的聚合通信109
4.7.1实现过程109
4.7.2工作原理110
4.7.3相关内容111
4.7.4参考资料112
4.8使用gather函数的聚合通信112
4.8.1准备工作112
4.8.2实现过程112
4.8.3工作原理113
4.8.4相关内容113
4.8.5参考资料114
4.9使用Alltoall的聚合通信114
4.9.1实现过程114
4.9.2工作原理114
4.9.3相关内容115
4.9.4参考资料116
4.10归约操作116
4.10.1准备工作116
4.10.2实现过程116
4.10.3工作原理117
4.10.4相关内容118
4.10.5参考资料119
4.11优化通信119
4.11.1实现过程119
4.11.2工作原理121
4.11.3相关内容123
4.11.4参考资料124
第5章异步编程125
5.1使用concurrent.futuresPython模块125
5.1.1准备工作126
5.1.2实现过程126
5.1.3工作原理128
5.1.4相关内容130
5.1.5参考资料130
5.2使用asyncio管理事件循环130
5.2.1理解事件循环131
5.2.2实现过程132
5.2.3工作原理134
5.2.4相关内容135
5.2.5参考资料136
5.3使用asyncio处理协程136
5.3.1准备工作136
5.3.2实现过程137
5.3.3工作原理3_x005ff4139
5.3.4相关内容141
5.3.5参考资料141
5.4使用asyncio管理任务141
5.4.1实现过程142
5.4.2工作原理143
5.4.3相关内容145
5.4.4参考资料145
5.5处理asyncio和future145
5.5.1准备工作145
5.5.2实现过程146
5.5.3工作原理147
5.5.4相关内容148
5.5.5参考资料149
第6章分布式Python150
6.1分布式计算介绍150
6.2分布式应用的类型151
6.2.1客户-服务器应用151
6.2.2多层应用153
6.3使用Pythonsocket模块153
6.3.1准备工作154
6.3.2实现过程154
6.3.3工作原理156
6.3.4相关内容157
6.3.5参考资料159
6.4使用Celery的分布式任务管理160
6.4.1准备工作160
6.4.2实现过程161
6.4.3工作原理162
6.4.4相关内容164
6.4.5参考资料166
6.5使用Pyro4实现RMI167
6.5.1准备工作167
6.5.2实现过程167
6.5.3工作原理169
6.5.4相关内容170
6.5.5参考资料173
第7章云计算174
7.1什么是云计算?174
7.2理解云计算架构176
7.2.1服务模型176
7.2.2发布模型177
7.2.3云计算平台178
7.3用PythonAnywhere开发Web应用179
7.3.1准备工作179
7.3.2实现过程180
7.3.3工作原理185
7.3.4相关内容186
7.3.5参考资料187
7.4Docker化Python应用187
7.4.1准备工作188
7.4.2实现过程189
7.4.3工作原理190
7.4.4相关内容
7.4.5参考资料192
7.5无服务器计算介绍192
7.5.1准备工作193
7.5.2实现过程193
7.5.3工作原理196
7.5.4相关内容199
7.5.5参考资料200
第8章异构计算201
8.1理解异构计算201
8.2理解GPU架构202
8.3理解GPU编程203
8.3.1CUDA203
8.3.2OpenCL203
8.4处理PyCUDA204
8.4.1准备工作204
8.4.2实现过程204
8.4.3工作原理205
8.4.4相关内容205
8.4.5参考资料206
8.5使用PyCUDA的异构编程206
8.5.1实现过程207
8.5.2工作原理209
8.5.3相关内容211
8.5.4参考资料211
8.6使用实现内存管理211
8.6.1准备工作212
8.6.2实现过程
8.6.3工作原理215
8.6.4相关内容218
8.6.5参考资料218
8.7PyOpenCL介绍219
8.7.1准备工作219
8.7.2实现过程219
8.7.3工作原理221
8.7.4相关内容222
8.7.5参考资料223
8.8使用PyOpenCL构建应用223
8.8.1实现过程223
8.8.2工作原理226
8.8.3相关内容228
8.8.4参考资料228
8.9使用PyOpenCL处理元素级表达式229
8.9.1准备工作229
8.9.2实现过程229
8.9.3工作原理230
8.9.4相关内容232
8.9.5参考资料233
8.10评价PyOpenCL应用233
8.10.1准备工作233
8.10.2实现过程233
8.10.3工作原理235
8.10.4相关内容237
8.10.5参考资料238
8.11使用Numba的GPU编程238
8.11.1准备工作239
8.11.2实现过程241
8.11.3工作原理242
8.11.4相关内容243
8.11.5参考资料245
第9章Python调试和测试246
9.1什么是调试?246
9.2什么是软件测试?247
9.3使用WinpdbReborn调试248
9.3.1准备工作248
9.3.2实现过程248
9.3.3工作原理252
9.3.4相关内容254
9.3.5参考资料255
9.4与pdb交互255
9.4.1准备工作255
9.4.2实现过程257
9.4.3工作原理258
9.4.4相关内容258
9.4.5参考资料259
9.5实现rpdb调试259
9.5.1准备工作259
9.5.2实现过程261
9.5.3工作原理263
9.5.4相关内容264
9.5.5参考资料265
9.6处理unittest265
9.6.1准备工作266
9.6.2实现过程266
9.6.3工作原理267
9.6.4相关内容269
9.6.5参考资料270
9.7使用nose测试应用270
9.7.1准备工作270
9.7.2实现过程271
9.7.3工作原理272
9.7.4相关内容272
9.7.5参考资料273
内容摘要
本书介绍了并行编程体系结构，主要内容包括基于线程和进程并行性的基本技巧；利用threading和multiprocessing等构建并行应用的基本工具了解互斥锁、信号量、锁以及队列；通过学习MPI编程技巧．使用mpi4py的基本消息传递技术实现进程同步；掌握异步编程并使用PyCUDA和PyOpenCL框架发挥GPU的强大功能；了解如何用Celery设计分布式计算系统以及如何用PythonAnywhere、Docker和无服务器应用在云上部署Python应用。本书可以帮助读者快速准确地掌握并行编程技能并在项目中具体应用，读完这本书，你将能够自信地用Python构建并发高性能应用。
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