大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python并行编程参考的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python并行编程参考的解答，让我们一起看看吧。
python实现并行计算，怎么实现？
用 Python 做并行计算的途径有很多，比如说使用标准库中的 [threading 模块](***s://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](***s://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](***s://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](***s://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](***s://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。我的个人[简书专题](***s://***.jianshu***/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](***s://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。
python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行？怎么实现？
模型本身只是一套参数和框架而已，用几个线程来运行取决于应用时候的方法，和训练关系。如果能够部署分布式计算，就可以实现多线程多服务器分布式计算，如果部署不了，那就没有办法了。
python如何提高for循环效率？
本回答适用于python3.xpython本身速度确实相对比较慢。 但是相对来说，python有比直接的for循环快速的写法。比如标准for循环写法如下for i in range（10000）： i**2这样就比较慢，标准写法的嵌套循环更慢。可改写为列表推断式 ： [ i**2 for i in range(10000)], 这样就比直接for循环标准写法要快不少； 此外， 还可以用python自带的高级函数 map，自动并行计算。写为 list(map(lambda i: i**2, range(10000))) 也很快。 map函数和列表推断式速度差不多。
到此，以上就是小编对于python并行编程参考的问题就介绍到这了，希望介绍关于python并行编程参考的3点解答对大家有用。
