什么是python的并行运算

在Python中，进行并行运算主要是利用其丰富的库和工具来同时执行多个任务，以提高程序的运行效率。Python提供了几种不同的方法来实现并行计算：

1. **multiprocessing模块**：这是Python的标准库，它使用进程（Process）来进行并行，每个进程都有独立的内存空间，适合CPU密集型任务。

2. **concurrent.futures模块**：这个模块提供了一个高级接口，可以创建并管理异步执行的任务池，支持线程池（ThreadPoolExecutor）和进程池（ProcessPoolExecutor）。

3. **asyncio模块**：主要适用于I/O密集型任务，通过事件循环和协程实现轻量级的并发，适合网络请求、文件操作等场景。

4. ** loky模块**：它是基于multiprocessing的并行计算库，提供了一个线程池API，使得用户能够更容易地编写并行代码。

5. **分布式计算框架**：如果任务量更大，可以考虑使用分布式计算框架如Dask、Ray或者Apache Spark，它们可以在多台机器上进行并行计算。

6. **装饰器@joblib.Parallel和@numba njit**：joblib库和numba库可以用于简单地并行化函数执行。