在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。通过使用async和await关键字，可以定义异步函数，使得请求可以在等待耗时操作的同时处理其他请求。同时，可以使用多线程来增加并发处理能力。Python提供了threading模块来支持多线程编程。可以将每个请求的处理放在一个单独的线程中运行，从而实现并发处理。
如果你的数据时每行不相干，而且你对数据的操作不很复杂的话，应该可以考虑用gpu来代替cpu并行处理。Python存200w数据到数据库需要多久Python存200w数据到数据库需要474秒，因为正常的三万八千条数据仅需要9秒，以此类推出200万需要的时间。
如果你的数据是每行不相干的，那你应该可以把文件分成几段，每段分配一个thread处理；如果你的数据时每行不相干，而且你对数据的操作不很复杂的话，应该可以考虑用gpu来代替cpu并行处理。
并行处理计算机系统结构原理涵盖了多种不同的方式，如流水线、多功能部件、阵列、多处理机和数据流方式。流水线处理机将指令执行过程分解为多个独立阶段，每个阶段负责一部分操作，允许同时处理多条指令，提高处理速度。然而，相邻指令的相关性可能影响效率，如条件转移指令的不确定性会中断流水线。
时间重叠即时间并行。在并行性概念中引入时间因素，即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转时间而赢得速度。资源重复 资源重复即空间并行。
②直接耦合的多处理机系统：系统中各处理机共享主存储器，并受统一的操作系统管理。多处理机系统一般指直接耦合这一类。数据流处理机 数据流处理机是受到人们重视的高度并行的处理机。它虽保留了存储程序的做法，但在主要原理上已与诺依曼计算机结构不同。
并行处理程序则指的是在单个处理器上运行多个任务，与任务级并行有所不同。多处理器计算机系统有多种结构，典型的是共享内存的多处理器和消息传递的多处理器，它们可以被抽象为共享内存系统和消息传递系统。实现并行计算的硬件还包括功能特化的硬件，如GPU。除了上述并行性，还有数据级并行、线程级并行。
串行和并行是两种数据处理方式。串行处理是指数据一位接一位地进行处理，而并行处理则是多个数据位同时进行操作。它们在处理速度、资源需求和适用场景上存在着显著的不同。处理速度 串行处理：由于数据一位接一位地处理，所以速度较慢。这种处理方式在数据传输率较低或不需要快速反应的场景中较为常见。
并行接口有8根数据线，数据传输率高；串行接口只有1根数据线，数据传输速度低。应用上的区别 并行输入可用于I/0接口芯片。接口电路是单片机不可缺少的组成部分，并行I/O接口是CPU和外部进行信息交换的主要通道。
串行和并行是两种不同的运算方式。2 串行是指一次只执行一个任务，每个任务必须等待前一个任务完成后才能开始执行，因此速度较慢。而并行则是指同时执行多个任务，各个任务之间相互独立，因此速度较快。3 在计算机领域，串行指的是单核处理器的运算方式，而并行则是指多核处理器的运算方式。
并行和串行的区别：定义 并行处理是指同时处理多个任务或操作，这些任务在硬件或软件层面上是同时进行的。而串行处理则是顺序处理，即任务或操作按照先后顺序逐一执行，在一个时间点只有一个任务在运行。执行方式 并行处理：它允许多个任务在同一时间内得到执行。
并行是指两个或多个事件同时进行，各自独立执行，互不干扰。在并行计算中，多个任务可以同时执行，从而提高计算效率。串行是指一个事件或任务在另一个事件或任务完成之后才能开始执行。在串行计算中，任务按照顺序一个接一个地执行。
谷歌公司。根据查询光明网信息显示，谷歌公司在2021年10月8日提出了并行数据处理技术mapreduce，也是市面上最早提出的公司。谷歌公司成立于1998年9月4日，2022财年收入2828亿美元，由拉里佩奇和谢尔盖布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎公司。
MapReduce 是一种用于大规模数据处理的计算模型，由 Google 在 2004 年首次提出。它基于两个主要步骤：Map 和 Reduce。这两个步骤协同工作，可以处理和分析大量的数据。下面我会分几个段落详细介绍 MapReduce 的相关概念。首先，我们来理解 Map 阶段。
用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。
MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。Google公司发明了MapReduce之后首先用其重新改写了其搜索引擎中的Web文档索引处理系统。
MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。