Em seguida, leia o seguinte:
Serdar Yegulalp é um escritor sênior do Infoworld, focado em aprendizado de máquina, contêinerização, DevOps, ecossistema Python e revisões periódicas.Isso não inclui apenas grampos como aws ou clusters de Kubernetes, mas recursos de supercomputação (assumindo que você tem acesso) como águas azuis, Aspire 1, Frontera e assim por diante.O primeiro é por meio de estruturas de dados paralelas – essencialmente, as próprias versões de Dask de matrizes, listas ou quadros de dados de pandas.Ele também permite costurar diferentes tarefas de computação em fluxos de trabalho em várias etapas, que podem ser executados em paralelo, em sequência ou via operações de mapa/redução.Por exemplo, você pode retornar resultados provisórios ou parcialmente concluídos, transferir arquivos como parte do processo de distribuição de tarefas e usar a criptografia SSL ao transferir dados.
Fonte: https://www.infoworld.com/article/3542595/7-python-libraries-for-parallel-processing.html
