并行计算作业补充（Python实现）1
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2022-08-04
14:05:27
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并行计算作业补充（Python实现）
course
前情提要
之前由于并行计算的作业被视为类同或抄袭网络，正好最近学习Python，于是刚好在这里作
一个补充，新方法采用Python实现并行，一来学习用，二来为了完成作业。
旧作业地址如下：
OpenMP计算圆周率
Python并行计算
Python在并行计算方面使用的是GIL(Global Interperter Lock，全局解释器锁)，被认为的多
线程其实是伪的，比较鸡肋，但在实验环境中，配合GPU，其实还不是很鸡肋，在此我们就讲
解一下；
Python的原解释器CPython是有GIL的，在执行代码过程中，会产生互斥锁来限制线程对共享
资源的访问，而GIL的作用就是，一个进行同一时间只能允许一个线程运算，摆明的单线程
啊！
由于CPython中的GIL的存在我们可以暂时不奢望能在CPython中使用多线程利用多核资源进
行并行计算了，因此我们在Python中可以利用多进程的方式充分利用多核资源。
并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度，在python中由于存在全
局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并
不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！！
用到的库
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