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语言简书的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python语言简书的解答，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方法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。
随着时代的发展，深入学习算法是否成为程序员的刚需（就和学英语一样）？
写在前面：
其实学习是一件很私人的事情，每个人都应该有一套自己的学习方式，而不是照搬照抄别人的。适合别人的不一定适合自己。所以，读这篇分享的时候，请以一种这点是不是对我有帮助的心态来阅读，而不是原来我要这样才能学的好的心态。如果你觉得某一点对你有用，那就记在心里，如果你觉得不太适合你，那么一笑而过就好。
我不是什么大牛，只是一个普通的本科生，有说的不好的地方，还望海涵。也因为我只是一个本科生，没有很多的工作经验，所以对于工作后的一些学习经验比较匮乏，所以文章里大部分说的都是大学时期的一些经验，很抱歉。
（图片来源网络，侵删）这篇文章大体上会从以下几个部分展开：
认清自己
学习目的
（图片来源网络，侵删）时间管理
学习方法
到此，以上就是小编对于python语言简书的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言简书的2点解答对大家有用。
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