加速计算的秘密武器：Python 并行计算库推荐教程

今天我们要介绍 Python 中那些加速计算的秘密武器——并行计算库！让你的计算速度飞起来！

Multiprocessing：官方并行计算库
首先，让我们认识一下 Python 的官方并行计算库 Multiprocessing。它允许你在多个进程中并行执行任务，充分利用多核 CPU 的优势，提高计算速度。
让我们看看 Multiprocessing 的魔法：
import multiprocessing
# 定义并行计算任务
def calculate_square(number):
    return number * number
# 并行计算
if __name__ == "__main__":
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(calculate_square, numbers)
    print(results)
运行上述代码，你将看到计算结果输出在终端上，Multiprocessing 让你的计算更加迅速！
Dask：大规模数据并行计算
接下来，我们要介绍 Dask 这个强大的并行计算库。它专注于处理大规模数据，通过任务图调度和分布式计算，让你的数据处理更加高效。
Dask 的安装非常简单，使用以下命令：
pip install dask
让我们看看 Dask 的魔法：
import dask.array as da
# 创建 Dask 数组
x = da.arange(10)
y = x ** 2
# 计算结果
result = y.compute()
print(result)
运行上述代码，你将看到计算结果输出在终端上，Dask 让大规模数据计算变得更加轻松！
Joblib：简单高效的并行计算
最后，让我们来认识 Joblib 这个简单高效的并行计算库。它可以将函数并行执行，并缓存计算结果，让你的计算更加高效。
Joblib 的安装非常简单，使用以下命令：
pip install joblib
让我们看看 Joblib 的魔法：
from joblib import Parallel, delayed
# 定义并行计算任务
def calculate_square(number):
    return number * number
# 并行计算
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(calculate_square)(i) for i in numbers)
print(results)
运行上述代码，你将看到计算结果输出在终端上，Joblib 让你的计算更加高效！
并行计算的实用案例
下面我们来看一个实际应用的案例：使用 Dask 并行计算库计算大规模数据的平均值。
import dask.array as da
# 创建大规模数据数组
data = da.random.random(size=(1000000, 100), chunks=(100000, 100))
# 计算数据平均值
mean_value = data.mean().compute()
print(f"数据平均值：{mean_value}")

运行上述代码，你将看到大规模数据的平均值输出在终端上，Dask 让你的大规模数据计算更加迅速！

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