Python可以实现并行，Python可以用多进程来实现并行。
进程与线程的定义：
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。
线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器，一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
进程与线程的联系：
一个线程可以创建和撤销另一个线程同一个进程中的多个线程之间可以并发执行.
相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。
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python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。
本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。
parallel.py
函数parallel的参数定义顺序需要注意： 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数 。
定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果。
parallel_main.py
parallel函数使用注意点:
