在并行计算中，MPI是一个很重要的工具。Python的mpi4py库提供了一个MPI的接口，它可以在Python中使用MPI，并提供了很多MPI的功能。这篇文章将介绍一些mpi4py的基础知识和一些简单的示例。

首先，我们需要安装mpi4py。这可以通过pip命令完成。打开终端并键入以下命令：

pip install mpi4py

安装完成后，我们可以开始编写并行程序。MPI中最重要的术语是“进程”。每个进程可以并行地执行计算。MPI库提供了一些功能来创建进程，发送消息，同步进程等。

下面是一个简单的示例。此程序创建了两个进程，并在它们之间传递消息：

from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
if rank == 0:
data = {'key': 'value'}
comm.send(data, dest=1)
print(f"Sent '{data}' from rank 0 to rank 1")
else:
data = comm.recv(source=0)
print(f"Received '{data}' in rank 1")

在这个程序中，Get_rank()方法返回进程的编号。在我们的示例中，进程0和进程1分别被分配了0和1的编号。如果rank是0，则进程将发送一个字典数据到进程1（被分配了1的编号）。如果rank是1，则进程将接收来自进程0的数据。

要运行这个程序，我们需要使用mpiexec命令。在终端中，键入以下命令：

mpiexec -n 2 python hello.py

这将启动两个进程，并在两个进程之间传递消息。

上面的示例只涉及两个进程，但实际上可以使用更多的进程。创建更多进程的方法是：

size = comm.Get_size()

Get_size()方法返回进程的总数，不仅包括本地计算机上的进程，还包括集群中所有可用的进程。

在本文中，我们只介绍了mpi4py的基础知识。MPI还提供了许多其他功能，包括广播，归约和各种同步和互斥操作。在实际使用中，开发人员需要根据需求选择合适的MPI功能。