使用Python和Haskell编写的并行计算库

Python的并行计算库有很多选择，其中比较常用的是multiprocessing和concurrent.futures。下面是一个使用multiprocessing进行并行计算的例子：

import multiprocessing

# 定义一个计算任务，计算某个数的平方
def square(x):
    return x * x

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个进程池，最大进程数为4
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 使用进程池并行计算多个数的平方
    results = pool.map(square, range(10))

    # 输出结果
    print(results)

Haskell有一个非常强大的并行计算库，称为Control.Parallel。下面是一个使用Control.Parallel进行并行计算的例子：

import Control.Parallel

-- 定义一个计算任务，计算某个数的平方
square :: Int -> Int
square x = x * x

main :: IO ()
main = do
    -- 并行计算多个数的平方
    let results = [ square x | x <- [1..10] using parList rdeepseq ]

    -- 输出结果
    print results

请注意，Haskell的并行计算是通过将任务划分为多个子任务，然后并行执行这些子任务来实现的。parList函数将列表划分为多个子列表，而rdeepseq则表示对子任务进行求值时使用强力求值策略。这样，列表中的每个元素都将使用不同的线程进行计算，并在需要时自动调度线程。