Python 作為一種高級編程語言，在科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。隨著計算機(jī)硬件的發(fā)展，使用并行算法可以更有效地利用多核 CPU 或者分布式計算，提高計算速度。

在 Python 中，有很多支持并行計算的庫，例如 multiprocessing、concurrent.futures、asyncio 等等。其中，multiprocessing 模塊是 Python 自帶的多進(jìn)程庫，可以在同一臺機(jī)器上的多個 CPU 核心中并行運(yùn)行程序，提高效率。

import multiprocessing
def func(x):
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
with multiprocessing.Pool(4) as p:
print(p.map(func, range(10)))

上面的代碼演示了使用 multiprocessing 模塊進(jìn)行并行計算的示例。其中，Pool 類用于創(chuàng)建進(jìn)程池，4 代表迭代器中最多同時運(yùn)行的進(jìn)程數(shù)，map() 方法將要運(yùn)行的任務(wù)分發(fā)給多個進(jìn)程并行執(zhí)行，最后返回運(yùn)算結(jié)果。

除此之外，Python 還有很多一些并行計算的庫，例如 dask、joblib、ray 等等。在選擇庫時，可以根據(jù)自己的需求和程序運(yùn)行的環(huán)境選取適合的并行計算庫。