python中有哪些框架可以实现多进程并行？注意是并行，而不是并发

Python中有许多框架可以实现多进程并行，其中比较常用的有：

1. multiprocessing模块：Python标准库中的模块，提供了类似于threading模块的API，但是可以实现多进程并行。

2. concurrent.futures模块：Python 3.2之后引入的模块，提供了高层次的接口，可以轻松实现多进程并行。

3. pathos模块：一个Python多进程并行计算库，提供了像map、pipe、parallel等API，可以轻松实现多进程并行。

4. joblib模块：一个专门用于Python并行计算的库，提供了像Parallel、delayed等API，可以轻松实现多进程并行。

需要注意的是，并行和并发是不同的概念，虽然它们都可以提高程序的性能，但是并发是指在同一时间段内发生的多个事件，而并行是指同时执行多个事件。在Python中，多线程是并发的，而多进程是并行的。

相关问题

python并发并行

Python中的并发和并行是两个不同的概念。

并发是指同时处理多个任务的能力，但不一定是真正的同时执行。在Python中，可以使用多线程或者协程来实现并发。多线程适合I/O密集型任务，可以利用多核CPU的优势，但由于全局解释器锁（GIL）的存在，无法充分利用多核CPU进行并行计算。协程则是利用单线程，在任务之间切换来实现并发，适合I/O密集型和计算密集型任务。

并行是指真正同时执行多个任务的能力，可以利用多核CPU的优势。在Python中，可以使用多进程来实现并行。每个进程都有自己的解释器和全局解释器锁，可以充分利用多核CPU进行并行计算。但进程间的通信相对复杂，需要使用进程间通信（IPC）机制。

总结起来，如果任务是I/O密集型，可以使用多线程或者协程实现并发；如果任务是计算密集型，可以使用多进程实现并行。当然，在实际应用中，也可以将并发和并行结合起来使用，根据具体情况选择适合的并发和并行模型。

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。