1. open-mpi 是什么
open-mpi的官方定义：A High Performance Message Passing Library（from https://www.open-mpi.org/）
MPI是Message Passing Interface的简称，也就是消息传递。消息传递指的是并行执行的各个进程具有自己独立的堆栈和代码段，作为互不相关的多个程序独立执行，进程之间的信息交互完全通过显示地调用通信函数来完成
本文主要是使用open-mpi来进行多核编程， 以提高程序的并发处理能力。
2.在python的环境下， 如何用mpi4py来进行open-mpi的使用，这里记录下环境的安装过程。
1）在MAC上的安装
a. 首先需要安装open-mpi
brew install open-mpi, 在这过程中出现libevent这个依赖无法下载的情况(下载链接失效404了)，可以通过brew update来更新brew的库，
然后再次安装即可。安装完成后， 运行mpirun，表明安装成功。
b. 安装mpi4py
sudo pip install mpi4py
c. 安装numpy，用于大文件的处理。
sudo pip install numpy
参考http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49031845
通过使用， 发现，对于很多多并发的问题， MPI并没有很大的简化。
实际上， 在我遇到的问题中， 使用multiprocessing+pool，可以很好的解决，且比mpi4py更简洁。
举个例子, mpi4py中的scatter(data,root=0),这里的data是个数组， 且data的长度必须和comm_size = comm.Get_size()的大小一致。实际应用中，我们需要把data（一个原始的长数组），自己给均分成数组的数组，数组的数组的长度和comm_size(进程数)一致。文档和官方的例子都很诱导人， 以为是mpi4py替你分好组了呢。