python 并行计算的主流框架

Python的并行计算框架有很多，以下是其中几个主流框架：

1. Multiprocessing：Python自带的一个多进程模块，可以方便地实现多进程并行计算。

2. Threading：Python自带的一个多线程模块，可以方便地实现多线程并行计算。

3. Celery：一个基于Python的分布式任务队列，可以实现异步任务调度和分布式任务处理。

4. Dask：一个基于分布式计算的并行计算框架，可以方便地处理大规模数据集。

5. PySpark：一个基于Spark的Python API，可以方便地实现分布式计算。

6. Ray：一个高性能分布式计算框架，可以方便地实现分布式计算和机器学习任务。

以下是一个使用Multiprocessing模块实现并行计算的例子：

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        result = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(result) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]