原文：[Parallel Processing in Python](http://homes.cs.washington.edu/~jmschr/lectures/Parallel_Processing_in_Python.html)

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简而言之，并行处理将一个任务分发到多个CPU上，使其工作得更快或更有效率。在大数据的背景下，这通常意味着通过将任务分发到多个CPU上可以加速复杂分析，以及通过增加额外数量的核可以提高加速边界。这是比较容易的，因为大数据上的大多数任务是令人尴尬的平行，这意味着拥有虚度可以被容易地分发到多个核的独立任务。例如，矩阵-矩阵乘法对于大矩阵来说，可能是耗时的。然而，每个行-列点积是彼此独立的，因此可以在不需要与核心中间任务通信的情况下分发到一个核上。这对于并行计算而言是很棒的。

我希望这是一个在Python中使用multi-

processing和multi-threading的方式的有用的介绍。我很想听听你对本教程的任何意见或反馈。