大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于多核学习python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍多核学习python的解答，让我们一起看看吧。
- python可以创建多少个进程？
- python判断任务是CPU密集型还是IO密集型？
- python以后企业需要吗？
- 大家都学习或者使用过什么函数式的编程语言啊？
- 作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
python可以创建多少个进程？
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的***，在python中大部分情况需要使用多进程。 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
python判断任务是CPU密集型还是IO密集型？
多线程用于IO密集型场景，但无法发挥多核CPU的优势。
多进程适用于CPU密集型，当然IO密集型肯定也能hold住，可以发挥多核优势。
进程池就是一个具有N个进程的池子，当你向池子提交一个任务（比如一段Python函数），它会帮你找到池子中空闲的进程。
你可以选择异步或者同步执行，区别在于异步是马上给你返回一个feature对象，与此同时任务还在执行，你可以隔断时间查询这个对象有没完成，或者直接调用result来同步等待任务完成。而同步就是一直等待任务结束，这期间会阻塞住，没法干其他事情。
python以后企业需要吗？
python一般认为是脚本语言，或者说是动态语言，速度慢肯定是所有解释性语言的缺点了，除此之外，python的多线程无法在多核上运行肯定也是需要解决的问题，不过它最大的优点就是敏捷，堪称敏捷开发的典范，适合的场合分两种：专业人士来做一些有意思的事情，比如写一些很有意思的脚本啊（黑客必学的语言之一）；非专业人士用来做一些普通的事情，比如搭个自己的网站（django）或者一般的科学计算、格式转换等等。
业界用python做web开发其实蛮少，不过也有，web框架比较好用的就是django，比较适合快速开发。程序员至少得会c语言吧，剩下的看需要。语言无所谓。只要人牛叉，什么语言都能写出牛叉的程序。
大家都学习或者使用过什么函数式的编程语言啊？
当然这些语言是纯的函数式的编程语言，还有很多语言是命令式的，但是语言本身的功能可以使用函数式的范式来编程，比如Python， Ruby， Lua等都可以做到。其实C++也可以做到，不过要借助第三方库函数式编程的意义远大于函数式编程语言的本身。
在这个多核要求多并行的时代，体系结构）出现之前，学习函数式编程的思考和技术还是有着很长远的意义的。
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
除了用Python来写算法之外，还可以用Python来来做web开发，网络爬虫，数据清洗，以及人工智能等。
至于怎么样提高自己的Python水平？给自己规划一条学习路线，然后进行系统的学习，然后出去工作或者是自己接一些项目来做，通过做项目的方式来提升自己，毕竟做项目是综合知识的应用。
了解过“如鹏网”的Python学习路线，可以作为参考，基本上都是慕名而去的。
1、Python基础
2、数据库开发
3、web前端
4、Python web开发及企业项目实战
5、Linux
6、NoSQL
7、数据可视化
8、网络爬虫
9、人工智能
如题，作为一个研究生，你用Python写算法，我觉得你应该是想往大数据，人工智能方面发展。
Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来，你想再提升自己Python的水平，我觉得你可以从以下着手！
分布式计算框架spark
Apache Spark是一个计算速度快，易用，支持复杂分析的大数据处理框架，大有取代mapreduce之势。
Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用，但是Python有一个大缺陷，不支持分布式计算，但是不要紧，spark提供了极好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。
web后端
Python有十分多的强大的web后端框架，如Django，flask等，学习这这可以巩固Python的基础，又会使用到Python的高级用法，如装饰器，类及魔法方法，数据库等。
学习spark和web后端的优势
你不可能一直在单机上使用模型，你可能会在大数据框架和网站来部署模型，这需要你了解后端和分布式计算，学习这两方面，既能提升Python水平，也能让你在日后的大数据和人工智能领域如虎添翼。
Python当中学到了算法这个部分，我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下，Python的进阶流程：了解基本语法--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质；
Python的使用范围：
Web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py
GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt
Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython
Software Development: Buildbot, Trac, Roundup
System Administration: Ansible, Salt, OpenStack
可以从上述的使用范围来选择深入学习。在Python中文开发者社区可以看到，论坛当中有很多适合提升水平的文章和项目。
推荐书籍：
英语水平过关的话建议看英文原版的，中文翻译的会有写偏差。这本书给出了很多代码的方法和规范。并且作者的理念是把代码当成写文章。第一章开篇就是教我们代码的整洁；第二章的内容是体现本意的命名能让人更容易理解和修改代码；后面还有函数、注释、格式等等的；
如果只是要了解的话，看前面几张就够了。但是书中比较有价值的部分，在于进行重构的时候很多细小的步骤。看这本的话，网上也是有电子版本，并且在各大IT论坛当中有很多人写读书笔记。
提高算效率的技巧
（1）想量化的操作（可以参考书籍《利用Python进行数据分析》）
（2）广播机制（可以参考书籍《Deeplearning深度学习笔记》）
（3）多线程多进程
GIL（全局解释器锁）它让python的多线程无法充分利用多核的优势，但是对于I/O操作频繁的程序，利用多线程带来的优势还是非常明显的。
到此，以上就是小编对于多核学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于多核学习python的5点解答对大家有用。