python做并行计算可以吗

python可以做并行计算，下面是相关介绍：

一、概览

Parallel Python是一个python模块，提供在SMP（具有多个处理器或多核的系统）和集群（通过网络连接的计算机）上并行执行python代码的机制。它轻巧，易于安装和与其他python软件集成。Parallel Python是一个用纯Python编写的开源和跨平台模块。二、特性

在SMP和集群上并行执行python代码

易于理解和实现基于Job的并行化技术（易于并行转换串行应用程序）

自动检测最佳配置（默认情况下工作进程数设置为有效处理器数）

动态处理器分配（工作进程数可以在运行时更改）

具有相同功能的后续作业的低开销（实现透明高速缓存以减少开销）

动态负载平衡（作业在运行时在处理器之间分布）

容错（如果其中一个节点发生故障，任务在其他节点上重新调度）

计算资源的自动发现

计算资源的动态分配（自动发现和容错的结果）

网络连接的基于SHA的认证

跨平台可移植性和互操作性（Windows，Linux，Unix，Mac OS X）

跨架构可移植性和互操作性（x86，x86-64等）

开源

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三、动机

现在，用python编写的软件应用在很多应用程序中，包括业务逻辑，数据分析和科学计算。这与市场上的SMP计算机（多处理器或多核）和集群（计算机通过网络连接）的广泛可用性一起创建了并行执行python代码的需求。

为SMP计算机编写并行应用程序的最简单和常见的方法是使用线程。虽然，如果应用程序是计算绑定使用线程或线程python模块将不允许并行运行python字节码。原因是python解释器使用GIL（全局解释器锁）进行内部记账。这个锁允许一次只执行一个python字节码指令，即使在SMP计算机上。

PP模块克服了这个限制，并提供了一种写并行python应用程序的简单方法。内部ppsmp使用进程和IPC（进程间通信）来组织并行计算。后者的所有细节和复杂性完全被照顾，应用程序只提交作业并检索其结果（写并行应用程序的最简单的方法）。

为了使事情更好，用PP编写的软件并行工作，即使在通过本地网络或Internet连接的许多计算机上。跨平台可移植性和动态负载平衡允许PP即使在异构和多平台集群上也能有效地并行计算。

四、安装

任何平台：下载模块存档并将其解压缩到本地目录。 运行安装脚本：python setup.py install

Windows：下载并执行Windows安装程序二进制文件。

五、例子

import math, sys, time
import pp
def isprime(n):
    """Returns True if n is prime and False otherwise"""
    if not isinstance(n, int):
        raise TypeError("argument passed to is_prime is not of 'int' type")
    if n < 2:
        return False
    if n == 2:
        return True
    max = int(math.ceil(math.sqrt(n)))
    i = 2
    while i <= max:
        if n % i == 0:
            return False
        i += 1
    return True
def sum_primes(n):
    """Calculates sum of all primes below given integer n"""
    return sum([x for x in xrange(2,n) if isprime(x)])
print """Usage: python sum_primes.py [ncpus]
    [ncpus] - the number of workers to run in parallel, 
    if omitted it will be set to the number of processors in the system
"""
# tuple of all parallel python servers to connect with
ppservers = ()
#ppservers = ("10.0.0.1",)
if len(sys.argv) > 1:
    ncpus = int(sys.argv[1])
    # Creates jobserver with ncpus workers
    job_server = pp.Server(ncpus, ppservers=ppservers)
else:
    # Creates jobserver with automatically detected number of workers
    job_server = pp.Server(ppservers=ppservers)
print "Starting pp with", job_server.get_ncpus(), "workers"
# Submit a job of calulating sum_primes(100) for execution. 
# sum_primes - the function
# (100,) - tuple with arguments for sum_primes
# (isprime,) - tuple with functions on which function sum_primes depends
# ("math",) - tuple with module names which must be imported before sum_primes execution
# Execution starts as soon as one of the workers will become available
job1 = job_server.submit(sum_primes, (100,), (isprime,), ("math",))
# Retrieves the result calculated by job1
# The value of job1() is the same as sum_primes(100)
# If the job has not been finished yet, execution will wait here until result is available
result = job1()
print "Sum of primes below 100 is", result
start_time = time.time()
# The following submits 8 jobs and then retrieves the results
inputs = (100000, 100100, 100200, 100300, 100400, 100500, 100600, 100700)
jobs = [(input, job_server.submit(sum_primes,(input,), (isprime,), ("math",))) for input in inputs]
for input, job in jobs:
    print "Sum of primes below", input, "is", job()
print "Time elapsed: ", time.time() - start_time, "s"
job_server.print_stats()

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