教程引言：
该系列教程会系统地讲解并发与并行的基础概念，以及如何使用Python进行并发编程。掌握并发编程，是成为一名优秀程序员所必须具备的基本功。
1.2.1 理解并行
在上一节内容中讲到了并发的概念，并发的字面意思接近于“交替发生”。计算机中的并发，是指计算机程序在一段时间内交替地执行。在本节内容中，着重介绍并行以及并行编程的概念。并行的字面意思，可理解为同时执行，计算机中的并行是指多个执行实例同时执行。
假设在计算机中存在5个执行实例：A,B,C,D,E。那么，所谓的并行执行，是指这5个执行实例在同一时间同时地执行：
在1.1节中举了一个例子，某Python程序员一边写代码，一边与人暧昧，这说的是并发，因为该程序员在同一时间只能做一件事。与人暧昧一段时间以后，该程序员幡然醒悟:妹子不可得，还是写代码好玩。
于是乎，该Python程序员利用当下火热的NLP以及深度学习，写了一个聊天机器人。有了机器人这个分身以后，该Python程序员可以“并行”地做两件事：写代码，继续与人暧昧。
那么，在计算机中可不可以并行地执行多个程序？
答案是肯定的，利用处理器的多核技术，可以实现真正意义上的并行执行。
英特尔曾研发出一种超线程技术，利用超线程，单核CPU可以实现并行执行的效果，大幅提升单核CPU的执行性能。 但超线程并不是物理上的并行执行，因为本质上还是由同一个CPU核心来执行多个程序。
比如在一台6核CPU的计算机中，让核心1执行实例A，让核心2执行实例B ，让核心3执行实例C，也可以让核心1执行实例C，核心2执行实例A，核心3执行实例B。至于如何进行CPU核心的分配和调度，是由操作系统来负责的。
1.2.2 并行编程
欲实现并行执行，计算机中的CPU至少有2个以上的核心，或者该计算机具备多个处理器。有了这样的硬件条件，我们才可以进行多任务的并行处理。通常所说的并行编程，是指以编码的方式，利用多核或多处理器来编写对多任务进行并行处理的程序。
我们在开发应用程序的时候，可以将任务按某一维度分解成多个子任务，比如按读写的维度分解成读任务和写任务，然后利用系统地并行处理机制来提升程序的执行性能。
1.2.3 并发与并行
并发是指多个执行实例在一段时间内交替地执行，如果把交替的时间间隔，无限逼近到一个极限值，那么此时的并发就变成了并行。从这一个角度来进行分析，可将并行视为并发的一种特殊情况，将并行视为并发的子集。
广义的并发编程包含了并行的概念，在以后的内容中，讲到并发编程时，说的都是广义的并发编程。
1.2.4 知识要点
(1) 并行的字面意思，可理解为同时执行，计算机中的并行是指多个计算机执行实例同时执行。(2) 利用处理器的多核技术，可以实现真正意义上的并行执行(3) 并行是并发的一种特殊情况，广义的并发编程包含了并行的概念。
1.2.5 课后习题
(1) 举出在生活中与并行有关的三个例子(2) 浅析并发与并行的区别和联系(3) 如何利用并发编程来提升程序的执行性能？
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