Python 并行计算：concurrent.futures 的 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 Python 中的并行计算，重点聚焦于 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 这两个强大的工具。它们为我们提供了相对简洁的方式，利用多线程和多进程来加速程序的执行，特别是在处理 CPU 密集型和 I/O 密集型任务时。 1. 并行计算的基础概念 在深入具体实现之前，我们先回顾几个并行计算的基本概念： 并发（Concurrency）: 指的是程序在一段时间内能够处理多个任务。多个任务可以看起来像是同时运行，但实际上可能是在不同的时间片内交替执行。 并行（Parallelism）: 指的是程序在同一时刻能够真正地执行多个任务。这需要多个处理单元（例如，多个 CPU 核心）的支持。 线程（Thread）: 是操作系统能够进行运算调度的最小单位。一个进程可以包含多个线程，它们共享进程的资源（例如，内存空间）。 进程（Pr …
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