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并行编程循环的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python并行编程循环的解答，让我们一起看看吧。
并行计算在Quant中是如何应用的？
Quant 中经常会用到很多机器学习和优化算法，很多算法比如说常用的蒙特卡洛模拟能够很自然地并行实现，如果***用并行计算则必然能够极大地提高计算效率，加快计算时间，更快地作出决策和发出交易指令，更好地抓住稍纵即逝的机会，这对进行高频交易尤其有用。另外如今的金融数据量也越来越大，适当地将数据分布到多个计算节点或者多个处理器上，能够降低对单台计算节点或者单个处理器的性能要求，也能降低对机器内存、网络带宽等其他***的需求。
目前做 Quant 非常常用的是 Python 编程语言，如国外最流行的 Quantopian，国内的 JoinQuant，uqer 等都使用的是 Python 语言。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。如果可以使用 C/C++，Fortran 或者使用 cython 为 Python 编写扩展模块，还可以使用 OpenMP 并行。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。有需要或者感兴趣的可以了解下。
如何使用Python的multiprocessing进行分布式计算？
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正意义上的多线程，前面一篇文章Python中的多线程与多进程那些事 中提到I/O密集型使用多线程并发执行提高效率、计算密集型使用多进程并行执行提高效率。
基于multiprocessing、queue等模块实现简易的分布式计算框架。服务节点负责任务的派发和任务结果的***集，工作节点分布在同一电脑的不同进程，或者其他电脑上，负责任务执行和结果反馈，服务节点与工作节点通过Queue实现数据共享(任务下发、结果反馈)。
其中包含Task、MaterWork、Sl***eWork三个模块，大体介绍及源码如下：
负责任务派发和结果***集,主从节点通过Queue实现任务、结果共享。代码中注释中已介绍的较清楚，这里不做赘述。
到此，以上就是小编对于python并行编程循环的问题就介绍到这了，希望介绍关于python并行编程循环的2点解答对大家有用。
