Parallel Programming with Python pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Jan Palach

出品人:

页数:107

译者:

出版时间:2014-7-14

价格:USD 22.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783288397

丛书系列:

图书标签:

python
并行编程
英文版
Python
Packt
计算机
P
Python
并行编程
多线程
多进程
异步编程
并发
高性能计算
CPU密集型
IO密集型
NumPy
SciPy
并行算法

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《深入理解并行计算：从理论到实践的全面指南》图书简介在当今数据密集型和计算密集型应用爆炸式增长的时代，单核处理器的性能提升已触及物理极限。为了继续追求更快的响应速度和处理更复杂的任务，并行计算已经从一个专业领域转变为软件开发者的核心技能。本书《深入理解并行计算：从理论到实践的全面指南》旨在为那些渴望超越传统串行编程范式的工程师、研究人员和高级学生提供一个全面、深入且高度实用的学习路径。我们聚焦于并行计算背后的核心原理、架构约束、主流编程模型以及确保高性能和高可靠性的设计模式。第一部分：并行计算的理论基石与架构认知本书的开篇将为读者构建坚实的理论基础。我们不仅仅关注“如何”编写并行代码，更深入探讨“为何”需要以特定方式组织计算。第一章：并行性的本质与度量本章首先剖析了冯·诺依曼体系结构下的串行限制，并引入了并行计算的根本动机——解决复杂度爆炸问题。我们将详细介绍并行性的基本概念，包括指令级并行（ILP）、数据级并行（DLP）、任务级并行（TLP）和线程级并行（ThLP）。重点剖析了衡量并行性能的关键指标：加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、可伸缩性（Scalability），并引入阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law）作为评估并行化潜力的理论上限工具。我们将通过实际案例分析，展示如何区分“表面上的并行”与“真正的吞吐量提升”。第二章：现代处理器架构剖析要有效利用并行硬件，必须深刻理解其工作机制。本章将深入探讨现代多核CPU、众核GPU以及异构计算单元的内部结构。我们将详细介绍缓存层次结构（Cache Hierarchy）（L1、L2、L3）及其对并行程序性能的决定性影响，特别是缓存一致性协议（如MESI协议）如何在多核环境中引入复杂的同步开销。对于GPU架构，我们将解释SIMD（单指令多数据）和SIMT（单指令多线程）模型的区别，以及它们如何驱动大规模数据并行计算。理解内存访问模式（局部性、带宽限制）是优化并行代码的前提。第三部分：共享内存并行编程模型共享内存模型是构建中小型规模并行应用的基础，也是理解并发问题的起点。第三章：线程编程基础与同步机制本章侧重于使用操作系统提供的原生线程API（如POSIX Threads或平台特定的线程库）进行编程。我们将从线程的创建、生命周期管理入手，逐步过渡到并发控制的核心挑战。详细讨论竞争条件（Race Conditions）、死锁（Deadlocks）、活锁（Livelocks）和饥饿（Starvation）等经典并发问题。随后，深入讲解实现互斥和同步的工具箱：互斥锁（Mutexes）、条件变量（Condition Variables）、信号量（Semaphores）和屏障（Barriers）。我们将强调使用细粒度锁和无锁数据结构来最小化锁的粒度，从而提升并发度。第四章：OpenMP：高性能共享内存编程的实践 OpenMP作为一种指令集和运行时库的混合模型，是利用多核CPU进行并行化的主流选择。本章提供了一个从入门到精通的OpenMP学习路径。从最基础的`pragma omp parallel for`开始，系统讲解循环并行化、任务并行化（如`tasks`、`sections`）和数据划分策略。重点探讨数据依赖性分析（RAW, WAR, WAW）在指导编译器生成正确并行代码中的作用。我们还将覆盖高级特性，如OpenMP的运行时环境控制、内存模型（`default(none)`的必要性），以及如何利用最新的OpenMP规范（如版本5.0及更高版本）来管理复杂的内存访问和异构设备卸载。第三部分：分布式内存并行编程模型当计算规模超出单台机器的内存或CPU核心数时，分布式内存模型成为必然选择。第五章：MPI：大规模并行计算的标准语言消息传递接口（MPI）是高性能计算（HPC）领域的基石。本章全面介绍MPI的核心概念和编程接口。我们将从点对点通信（Send/Recv，Blocking与Non-blocking）开始，构建起通信的基础。随后，深入讲解集体通信操作（Broadcast, Gather, Reduce, Alltoall等），并探讨如何根据网络拓扑和应用需求选择最高效的通信模式。关键章节聚焦于MPI通信的重叠优化，即如何通过非阻塞通信与计算操作进行重叠，以隐藏通信延迟。此外，我们还将介绍MPI的进程管理和容错机制的初步概念。第六章：混合并行编程：MPI与共享内存的结合现实世界的大规模并行应用通常采用层次化并行策略，即使用MPI在节点间通信，而在节点内部利用共享内存模型（如OpenMP或线程）进行并行加速。本章详细阐述这种混合编程模型的设计原则和实现技巧。我们将分析如何合理分配计算负载和管理通信拓扑，以避免在共享内存区域内产生过度同步开销。重点讲解如何正确处理跨进程与跨线程的数据共享和同步边界。第四部分：特定领域与新兴并行范式本书最后一部分将目光投向当前热点和高性能计算中不可或缺的特定加速器技术。第七章：GPU通用计算（GPGPU）与CUDA/OpenCL基础图形处理器（GPU）提供了极高的吞吐量，是处理大规模数据并行任务的理想选择。本章将引入GPGPU的编程模型，重点讲解NVIDIA CUDA架构（或OpenCL作为通用替代）。我们将详细解析Grid-Block-Thread的层次结构，以及共享内存（Shared Memory）、全局内存（Global Memory）和常量内存（Constant Memory）的特性与访问优化策略。优化重点将放在内存合并（Coalesced Memory Access）、线程束调度（Warp Scheduling）和避免发散（Divergence）上，确保充分利用GPU的巨大并行能力。第八章：并行算法设计与性能调优本章从算法层面提升读者的设计能力。我们将分析经典并行算法的实现，如并行排序（如基数排序的并行版本）、并行矩阵乘法（包括Strassen算法的并行化尝试）、以及并行图算法（如BFS、最短路径）。同时，我们将引入性能分析工具的使用，教授读者如何利用硬件性能计数器和分析软件（如Intel VTune或NVIDIA Nsight Profiler）来识别程序中的瓶颈——无论是计算限制、通信限制还是内存限制——并提供系统性的调优流程。总结与展望本书的最终目标是培养读者构建健壮、高效且可扩展的并行系统的能力。通过理论武装、多模型实践以及对底层硬件的深刻理解，读者将能够自信地应对现代计算领域最艰巨的性能挑战。我们相信，掌握并行计算的精髓，是迈向下一代软件架构师的关键一步。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都致力于提升代码的执行效率，尤其是在面对海量数据处理和复杂计算任务时，传统的单线程模式往往显得力不从心。Python 语言的易用性和丰富的生态系统是我选择它的原因，但如何在 Python 中实现高效的并行和并发，一直是我探索的重点。这本书的出现，让我看到了系统学习这一领域的希望。我非常好奇书中会如何系统地介绍 Python 的并发模型。是否会首先从基础的多线程（`threading` 模块）和多进程（`multiprocessing` 模块）讲起，详细阐述它们在内存空间、通信机制、以及 GIL 影响下的不同表现？我特别期待书中能够深入剖析 GIL（全局解释器锁）的工作原理，以及如何通过有效地使用多进程，或者利用其他如 `asyncio` 这样的异步 I/O 模型来绕过 GIL 的限制，从而实现真正的多核并行。此外，对于 I/O 密集型任务，异步编程的优势在哪里？书中是否会给出具体的应用场景和代码示例，例如如何利用 `asyncio` 来构建高性能的网络服务器或爬虫？我希望这本书能够提供丰富的、贴近实际开发需求的示例代码，让我能够直接上手实践，并且能够理解这些技术背后的原理，从而根据不同的项目需求，灵活选择最合适的并发策略。

评分☆☆☆☆☆

我从大学时期就开始接触编程，Python 凭借其简洁的语法和强大的库生态，一直是我最喜欢的语言。然而，随着项目复杂度的增加，尤其是在处理一些需要大量计算的科学研究课题时，我逐渐体会到了单线程执行效率的局限性。我的研究涉及大量的模拟计算，每一次模拟都需要消耗数小时甚至数天的时间。我一直渴望找到一种方法，能够将这些计算任务分解，并利用多核处理器的优势，同时执行多个任务，从而大幅缩短计算时间。当我看到这本书的标题——“Parallel Programming with Python”时，我感到眼前一亮。我非常好奇这本书会如何介绍 Python 中的并行编程概念。它会详细讲解多线程（threading）和多进程（multiprocessing）的原理、使用场景和区别吗？是否会深入探讨像 `concurrent.futures` 这样的高级抽象库，以及如何利用它们来简化并行任务的管理？另外，在处理 I/O 密集型任务时，像异步编程（asyncio）这样的技术是如何发挥作用的？我非常期待书中能够提供清晰易懂的解释，并且能够提供大量的代码示例，这些示例最好能够覆盖我研究领域中的常见问题，例如并行化数据分析、图像处理，甚至是机器学习模型的并行训练。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能指导我如何将这些并行编程技术实际运用到我的项目中，解决我目前面临的效率瓶颈。这本书就像一把金钥匙，我希望它能为我解锁更高层次的编程能力，让我能够驾驭更复杂的计算任务。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让 Python 程序跑得更快、更高效充满好奇，尤其是在处理那些需要大量计算资源的科学计算和数据分析任务时。我经常会遇到瓶颈，感觉我的代码并没有充分利用到多核 CPU 的强大能力。这本书的标题——“Parallel Programming with Python”——立刻吸引了我的注意。我非常想了解，Python 这样一门解释型语言，是如何实现真正意义上的并行编程的？书中是否会详细解释 Python 的线程模型和进程模型，以及它们在内存共享、通信方式上的根本区别？我尤其关注 GIL（全局解释器锁）对 Python 多线程并发的影响，以及如何通过多种手段来规避它，例如，是推荐使用多进程，还是介绍一些更高级的并发模式？我希望书中能够提供足够多的、涵盖不同应用场景的实际代码示例，比如如何在数据科学领域利用并行化加速数据加载、预处理、特征工程等流程，或者在机器学习项目中如何并行化模型训练，从而缩短实验周期。我希望这本书能够让我从“知道”并行编程到“会用”并行编程，并能够根据项目的具体需求，选择最适合的并发技术，最终实现显著的性能提升。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让程序运行得更快、更有效率充满了热情，尤其是在 Python 编程中，我常常会感觉到在处理大量数据或进行复杂计算时，单线程的执行速度成为了一个明显的瓶颈。这本书的标题——“Parallel Programming with Python”——让我眼前一亮，它正是我一直在寻找的解决方案。我非常想知道，Python 是如何实现并行编程的？书中是否会深入讲解多线程（`threading`）和多进程（`multiprocessing`）这两种核心的并发机制，以及它们在内存模型、通信方式、以及 GIL 影响下的具体表现？我尤其期待书中能够详细剖析 GIL（全局解释器锁）的工作原理，并提供切实可行的策略来规避它，例如，是否应该更多地转向多进程，或者是否有其他高级的技术能够绕过 GIL 的限制？此外，对于 I/O 密集型任务，我非常好奇异步编程（`asyncio`）能带来怎样的提升，书中是否会给出相关的实践指导和代码示例？我希望这本书能够不仅提供理论上的深度，更能包含丰富的、贴近实际开发需求的示例代码，让我能够直接上手实践，并且能够根据不同的项目需求，选择最合适的并发策略，从而真正实现性能的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机底层原理和性能优化一直有着浓厚的兴趣，尤其是在 Python 这种高级语言中实现高性能并发，更是让我觉得既有挑战又充满吸引力。我经常会在网上搜索关于 Python 并行编程的资料，但很多文章要么过于碎片化，要么过于理论化，很难系统地掌握。这本书的出现，让我看到了一个系统学习的机会。我特别好奇书中会对 Python 的并发模型进行怎样的梳理和讲解。是会先从最基础的线程和进程说起，解释它们在内存空间、通信方式上的区别，以及各自的优缺点吗？然后，是否会深入到像 `multiprocessing` 模块中的 `Pool` 对象，以及如何高效地管理进程池？对于 GIL 的存在，它会给出怎样的解决方案？是推荐大家转向多进程，还是介绍像 `asyncio` 这样的异步 I/O 模型来规避 GIL 的影响？我非常期待书中能够有关于如何在不同场景下选择合适的并发模型的指导，例如，对于 CPU 密集型任务，多进程是否是唯一的选择？而对于 I/O 密集型任务，异步编程又能带来怎样的提升？此外，我希望书中能够包含一些关于分布式计算的初步介绍，毕竟当单个机器的多核资源不足以满足需求时，分布式并行是必然的选择。这本书给我一种感觉，它不仅仅是教会我如何写出并行的 Python 代码，更是让我理解“为什么”要这样做，以及“如何”才能做得更好。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机科学的很多领域都有所涉猎，但“并行编程”始终是我觉得最能直接体现计算效率提升的方面之一。当我在 Python 的世界里探索时，总是会遇到关于并发和并行的话题，尤其是 GIL 的存在，让我对 Python 的多线程能力产生过一些疑虑。我非常期待这本书能够系统地解答我的这些疑惑。它是否会从基础的多线程和多进程模型讲起，详细解释它们的实现机制、优缺点以及在 Python 中的具体应用？我尤其想深入了解 GIL 的工作原理，以及有哪些行之有效的策略可以用来规避它的影响，例如，我是否应该总是优先考虑多进程，还是在某些特定场景下，多线程依然有其用武之地？书中是否会介绍更高级的并发工具，比如 `concurrent.futures` 模块，它如何简化了线程池和进程池的管理？我同样对 Python 的异步编程（asyncio）非常感兴趣，它在 I/O 密集型任务中的表现如何？我希望这本书能提供清晰的理论讲解，并且配以丰富的、能够指导我进行实际操作的代码示例，这些示例最好能涵盖一些常见的应用场景，例如提升 Web 服务器的吞吐量，或者加速大规模数据的处理。

评分☆☆☆☆☆

我一直致力于提升我的编程技能，尤其是在处理需要大量计算资源的科学研究项目时，对程序执行效率的追求尤为迫切。Python 语言凭借其易用性和强大的库生态，成为了我进行数据分析和建模的首选工具。然而，随着项目复杂度的提升，我逐渐体会到了单线程执行的局限性，尤其是在处理大规模数据集和运行耗时长的模拟时，性能瓶颈尤为明显。我非常好奇这本书会如何介绍 Python 中的并行编程技术。它是否会深入讲解多线程（`threading`）和多进程（`multiprocessing`）的原理，以及它们在 Python 中的具体应用场景和区别？我尤其关注 GIL（全局解释器锁）的存在，它对 Python 的多线程并发能力有着怎样的影响，以及如何通过有效地利用多进程或异步 I/O 模型（如 `asyncio`）来规避 GIL 的限制？我非常期待书中能够提供丰富的、贴近实际开发需求的示例代码，例如如何在数据科学领域并行化数据加载、预处理、模型训练等关键环节，从而大幅缩短实验周期。这本书对我来说，就像是一盏指路明灯，我希望它能为我解锁 Python 并行编程的奥秘，让我能够更有效地利用多核处理器的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名曾经的 C++ 开发者，后来转向 Python 进行 Web 开发和数据分析，我一直觉得 Python 在处理并发方面，尤其是利用多核 CPU 方面，总感觉不如 C++ 来得直接和高效。当然，Python 的易用性和丰富的库生态是无可比拟的，但当面临大型项目，需要处理大量并发请求或者进行复杂的并行计算时，我总会感到一丝力不从心。我希望这本书能够弥合我在 Python 并行编程上的认知鸿沟。我迫切想知道，Python 的线程模型是如何实现的？它是否真的能让多个线程同时在多个 CPU 核心上运行？还是说，因为 GIL 的存在，多线程在 CPU 密集型任务上反而是一种“伪并发”？书中是否会详细解释 GIL 的工作原理，以及如何通过各种技巧来绕过它的限制，比如使用多进程，或者其他更高级的同步机制？我还想了解 Python 在异步编程方面有哪些进展，特别是 `asyncio` 库的出现，它如何改变了 Python 的并发编程范式，以及它在 Web 服务器、网络爬虫等场景下的应用。我希望这本书能提供一些能够直接上手练习的案例，让我能够亲身体验并行编程带来的性能提升，并且能够在我当前的工作项目中找到实际的应用点，例如提升 API 的响应速度，或者加速数据处理流程。

评分☆☆☆☆☆

我对“并行编程”这个概念一直抱着极大的热情，总觉得这是一种能够大幅提升程序效率、解锁计算潜力的强大武器。尤其是在 Python 这样一门广泛应用于科学计算、机器学习、Web 开发等领域的语言中，掌握并行编程技术，就如同拥有了加速器。我一直对 Python 的 GIL（全局解释器锁）感到困惑，它似乎限制了 Python 在多线程场景下的真正并发能力。我非常期待这本书能够深入剖析 GIL 的工作原理，并提供切实可行的方法来规避它，比如使用多进程，或者更深入地探讨如 `threading` 模块中的锁、信号量等同步原语，以及它们在不同并发场景下的最佳实践。我同样好奇书中是否会介绍像 `concurrent.futures` 这样的高级抽象，它能够以一种更简洁的方式管理线程池和进程池，从而简化并发任务的编写和执行。在数据处理方面，我经常需要处理大规模数据集，并行化数据加载、过滤、转换等操作，能够极大地缩短数据预处理的时间。我希望书中能提供一些针对这些场景的详细指导和代码示例，例如如何使用 Python 的并行库来加速 Pandas DataFrame 的操作，或者如何将 NumPy 的并行计算能力发挥到极致。这本书给我一种感觉，它不仅仅是传授技术，更是在分享一种思维方式，一种如何将计算任务分解、并发执行的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手里的时候，就被它沉甸甸的分量和精美的装帧所吸引。封面设计简洁大气，‘Parallel Programming with Python’这几个字仿佛自带一种严谨而又充满力量的韵律。我一直对 Python 的强大之处深感好奇，尤其是它在处理复杂计算和大规模数据时的潜力。一直以来，我都在探索如何让我的 Python 代码运行得更快，更高效，尤其是在处理我那些海量的科学计算任务时，单线程的瓶颈让我感到非常头疼。这本书的标题直击我的痛点，让我对它充满了期待。我尤其想了解的是，Python 这样一门以易学易用著称的语言，是如何实现并行编程的？这其中涉及到哪些底层的机制？是借助多进程，还是多线程，抑或是更高级的异步 I/O 模型？书中是否会深入讲解GIL（全局解释器锁）对Python并发编程的影响，以及如何有效地规避它？我非常期待书中能够提供清晰的理论讲解，并辅以丰富的、贴近实际应用的案例。例如，在数据科学领域，并行化数据加载、预处理、模型训练等流程，对于缩短实验周期至关重要。在 Web 开发领域，如何利用并行处理能力提升服务器的响应速度和吞吐量，也是我非常关注的方面。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够站在巨人的肩膀上，更深入地理解和掌握 Python 的并行编程技术，从而在我的工作中取得更大的突破。拿到书的那一刻，我就迫不及待地翻阅起来，感觉就像是发现了一个宝藏，充满了未知和惊喜，准备好迎接一场关于代码效率提升的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

哦，有点太入门级了。。。

评分☆☆☆☆☆

看到流畅的Python的介绍才看的

评分☆☆☆☆☆

哦，有点太入门级了。。。

评分☆☆☆☆☆

看到流畅的Python的介绍才看的

评分☆☆☆☆☆

看到流畅的Python的介绍才看的