本书介绍了并行编程体系结构，主要内容包括基于线程和进程并行性的基本技巧；利用threading和multiprocessing等构建并行应用的基本工具了解互斥锁、信号量、锁以及队列；通过学习MPI编程技巧．使用mpi4py的基本消息传递技术实现进程同步；掌握异步编程并使用PyCUDA和PyOpenCL框架发挥GPU的强大功能；了解如何用Celery设计分布式计算系统以及如何用PythonAnywhere、Docker和无服务器应用在云上部署Python应用。
本书可以帮助读者快速准确地掌握并行编程技能并在项目中具体应用，读完这本书，你将能够自信地用Python构建并发高性能应用。

詹卡洛·扎克内（Giancarlo Zaccone）在科学和工业领域的研究项目管理方面已经有超过15年的经验。他是欧洲航空局（ESTEC）的一位软件和系统工程师，主要处理卫星导航系统的网络安全。
Giancarlo拥有物理学硕士学位和科学计算高级硕士学位。
Giancarlo有以下著作，均由Packt出版：《Python Parallel Programming Cookbook》（第1版）、《Getting Started with TensorFlow》《Deep Learning with TensorFlow（第1版）》和《Deep Learning with TensorFlow（第2版）》。

前言
第1章 并行计算和Python入门
1.1 为什么需要并行计算？
1.2 费林分类法
1.2.1 单指令流单数据流（SISD）
1.2.2 多指令流单数据流（MISD）
1.2.3 单指令流多数据流（SIMD）
1.2.4 多指令流多数据流（MIMD）
1.3 内存组织
1.3.1 共享内存
1.3.2 分布式内存
1.3.3 大规模并行处理（MPP）
1.3.4 工作站集群
1.3.5 异构体系结构
1.4 并行编程模型
1.4.1 共享内存模型
1.4.2 多线程模型
1.4.3 消息传递模型
1.4.4 数据并行模型
1.5 并行程序性能评价
1.5.1 加速比
1.5.2 效率
1.5.3 扩缩性
1.5.4 阿姆达尔定律
1.5.5 古斯塔夫森定律
1.6 Python介绍
1.6.1 帮助函数
1.6.2 语法
1.6.3 注释
1.6.4 赋值
1.6.5 数据类型
1.6.6 字符串
1.6.7 流控制
1.6.8 函数
1.6.9 类
1.6.10 异常
1.6.11 导入库
1.6.12 管理文件
1.6.13 列表推导
1.6.14 运行Python脚本
1.6.15 使用pip安装Python包
1.7 Python并行编程介绍
第2章 基于线程的并行
2.1 什么是线程？
2.2 Python threading模块
2.3 定义一个线程
2.3.1 准备工作
2.3.2 实现过程
2.3.3 工作原理
2.3.4 相关内容
2.4 确定当前线程
2.4.1 准备工作
2.4.2 实现过程
2.4.3 工作原理
2.5 定义一个线程子类
2.5.1 准备工作
2.5.2 实现过程
2.5.3 工作原理
2.5.4 相关内容
2.6 使用锁的线程同步
……
第3章 基于进程的并行
第4章 消息传递
第5章 异步编程
第6章 分布式Python
第7章 云计算
第8章 异构计算
第9章 Python调试和测试