并行异步并发和分布式的区别

并行异步并发是指多个任务同时进行，互不干扰，可以同时处理多个任务，提高效率；而分布式是指将一个大任务分成多个小任务，分别在不同的计算机上进行处理，最后将结果汇总。并行异步并发和分布式都是提高计算效率的方法，但实现方式不同。

相关问题

并发，并行，异步，分布式 编程的区别

并发（Concurrency）是指在同一时间段内，多个任务正在执行。并行（Parallelism）是指在同一时刻，多个任务同时执行。异步（Asynchronous）是指在执行某个任务时，不需要等待前一个任务执行完成即可开始执行。分布式（Distributed）是指系统中多台计算机连接在一起，通过网络协议进行沟通和协作完成任务。简单的说，可以把并行看作是物理并发，而异步是逻辑并发；可以把分布式看作是一种特殊的并行，但它是跨计算机的。并发和并行是针对单个计算机而言的，异步和分布式是涉及到多个计算机之间的协作。

python 并行框架

Python 并行框架有很多种，常用的包括：

1. Multiprocessing：是 Python 自带的一个多进程并发处理库，可以在多个 CPU 核心上并行执行代码。

2. Threading：是 Python 自带的一个多线程并发处理库，可以在单个 CPU 核心上实现并发操作。

3. asyncio：是 Python 3.4 引入的异步编程库，可以实现单线程内的协程并发操作。

4. Celery：是一个基于分布式消息传递的异步任务队列/调度器，可以实现任务的异步执行和分布式部署。

5. Dask：是一个基于分布式计算的高性能并行计算库，可以处理大规模数据集的并行计算。

6. PySpark：是一个基于 Apache Spark 的 Python API，可以实现分布式计算和数据处理。

7. joblib：是一个用于并行执行 CPU 密集型任务的 Python 库，可以实现多进程和多线程的并行计算。

以上是常用的 Python 并行框架，具体使用哪个框架取决于项目需求和场景。