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nogil

Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代

nogil项目是Python多线程编程的重要进展,旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置,有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发,但其核心理念已被PEP 703采纳,为Python的并行计算能力开辟了新途径。

python-parallel-programming-cookbook-cn - Python并行编程指南 多核处理效率优化
GithubPython并行编程开源协作开源项目技术书籍翻译计划
这是《Python Parallel Programming Cookbook》的中文翻译项目,深入探讨Python的线程、进程和异步编程三种并行模型。项目提供详细的代码示例和最佳实践,帮助开发者掌握Python并行编程技术,有效利用多核处理器提升程序性能。翻译内容涵盖了并行编程的核心概念和实际应用,适合希望提高Python并发处理能力的开发者参考。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
pandarallel - 简化Pandas操作并行化的Python库
GithubPandarallelPython库pandas并行计算开源项目数据处理
Pandaral·lel是一个Python库,通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理,并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统,可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。
taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言
GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算
Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言,专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令,支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性,广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。
pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库
CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目
pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包,兼容多个PyTorch版本和CUDA组合,支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率,为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境,使用pip命令快速安装所需版本,轻松增强图形神经网络的性能。
vidgear - 多线程异步视频处理框架 简化复杂任务
GithubPython库VidGear多线程开源项目异步IO视频处理
VidGear是一个高性能Python视频处理库,提供多线程和异步API框架。基于OpenCV、FFmpeg等库,简化复杂视频处理任务的开发。支持IP摄像头、网络流、屏幕捕获等多种视频源,具备视频稳定、编码、流媒体等功能。其简洁API设计使开发者能以少量代码实现复杂视频处理。
threadpoolctl - Python库优化科学计算线程池资源管理
GithubPython库threadpoolctl并行计算开源项目性能优化线程池控制
threadpoolctl是一个Python库,专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量,有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口,threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用,从而优化计算效率,提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时,适用范围广泛,是科学计算领域的实用工具。
dill - Python对象序列化扩展库
GithubPython序列化dillpickle对象序列化开源项目跨平台传输
dill是Python pickle模块的扩展库,支持序列化和反序列化大多数内置Python类型,包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口,并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分,dill适用于异构计算环境,为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。
trio - Python异步并发I/O库 简化多任务编程
GithubI/O库PythonTrio开源项目异步并发结构化并发
Trio是一个注重可用性和正确性的Python异步并发I/O库。它采用结构化并发的创新理念,简化了多任务编程。Trio适用于网络爬虫、Web服务器和进程监控等场景,使并发程序更易于编写和理解。该库支持Python 3.8+,兼容Linux、macOS、Windows和FreeBSD等多个操作系统。Trio提供详细的文档和教程,是一个持续发展的开源项目。
Pillow - Python开源图像处理库
GithubPIL分支PillowPython图像处理图像库开源项目
Pillow是Python Imaging Library (PIL)的fork版本,提供多种图像处理功能。它支持广泛的文件格式,具有高效的内部表示和丰富的处理能力。Pillow专为快速访问基本像素格式数据而设计,为图像处理应用提供了可靠基础。该项目由开源社区维护,适用于多样化的图像处理需求。
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