Pythonでの並列処理

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今日のペースの速いデジタル環境では、開発者やデータ サイエンティストが計算上困難なタスクを効率的に完了することが重要です。幸いなことに、Python はその適応性と広範なエコシステムにより、強力な並列処理機能を提供します。困難な問題をより小さく、より管理しやすいアクティビティに分割し、同時に取り組むことで、大幅なパフォーマンスの向上を達成できます。

Python の並列処理機能により、利用可能なコンピューター リソースを活用して、Web スクレイピング、科学シミュレーション、データ分析などのアクティビティをより迅速かつ効率的に実行できます。この記事では、Python での並列処理について説明します。マルチプロセッシング、非同期プログラミング、マルチスレッドなどのさまざまな方法を検討し、それらを効果的に使用してシステム内のパフォーマンスの障害を回避する方法を学びます。 Python の並列処理の能力を最大限に活用し、パフォーマンスと生産性の新たな高みに到達するのを私たちと一緒に楽しみましょう。

並列処理について理解する

ジョブを小さなサブタスクに分割し、複数のプロセッサまたはコアで同時に実行することを並列処理と呼びます。並列処理では、利用可能なコンピューティング リソースを効率的に利用することで、プログラムの全体的な実行時間を大幅に短縮できます。非同期プログラミング、マルチプロセッシング、マルチスレッドは、Python が提供する並列処理手法のほんの一部です。

Python の複数のスレッド

マルチスレッド方式を使用すると、多くのスレッドが同じプロセス内で同時に実行され、同じメモリを共有します。マルチスレッドは、Python のスレッド モジュールを使用して簡単に実装できます。ただし、グローバル インタープリター ロック (GIL) では同時に 1 つのスレッドのみが Python バイトコードを実行できるため、Python でマルチスレッドを使用しても CPU 負荷の高い操作の高速化効果が得られない可能性があります。ただし、マルチスレッドは、I/O 操作が完了するのを待機している間にスレッドが他の操作を実行できるため、I/O 集中型のタスクには便利です。

マルチスレッドを使用して複数の Web ページをダウンロードする例を見てみましょう:

＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

上記のコード スニペットは同時に複数のダウンロードを実行できるため、このコード スニペットは各 URL を独自のスレッドでダウンロードします。 join() 関数は、メインスレッドが各スレッドの完了を待ってから続行するようにします。

Python でのマルチプロセッシング

マルチプロセスはマルチスレッドに対応しており、複数のプロセスを使用することで、各プロセスが独自のメモリ空間を持ち、真の並列処理が実現します。 Python のマルチプロセッシング モジュールは、複数のプロセスを実装するための高レベルのインターフェイスを提供します。マルチプロセッシングは、各プロセスが独立した Python インタープリターで実行され、GIL マルチスレッドの制限を回避できるため、CPU 集中型のタスクに適しています。

以下のコードでは複数のプロセスが使用されています。プール クラスが一連のワーカー プロセスを生成すると、map() メソッドは負荷を利用可能なプロセスに分散します。結果リストは結果のコレクションです。

次の例を考えてみましょう。この例では、複数のプロセスを使用してリスト内の各整数の 2 乗を計算します。 ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

Python 非同期プログラミング

非ブロッキング操作を利用することで、非同期プログラミングは I/O 集中型のプロセスを効率的に実行できます。 asyncio パッケージのおかげで、Python はコルーチン、イベント ループ、フューチャーを使用して非同期コードを作成できます。オンライン アプリケーションや API の人気が高まるにつれて、非同期プログラミングの重要性が増しています。

以下のコード例の fetch_page() コルーチンは、aiohttp を使用して Web ページを非同期的に取得します。 main() メソッドはジョブのリストを生成し、asyncio.gather() を使用してこれらのジョブを同時に実行します。タスクが完了して結果を受け取るまで待機するには、await キーワードを使用します。

asyncio と aiohttp を使用して複数の Web ページを非同期的に取得する例を見てみましょう:

＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

適切な方法を選択してください

Python の並列処理技術は、タスクの特定の状況に応じて異なります。情報に基づいた意思決定を行うためのガイドラインをいくつか示します:

実行時間のほとんどが入出力操作の待機に費やされる、I/O 集中型のアクティビティの場合は、マルチスレッドが適切です。ファイルのダウンロード、API の使用、ファイルの操作などのタスクに適しています。 Python の Global Interpreter Lock (GIL) のため、マルチスレッドでは CPU を大量に使用するアクティビティが大幅に高速化されない可能性があります。

一方、マルチプロセッシングは、集中的な計算を伴う CPU に依存するタスクに適しています。 GIL の制限をバイパスし、それぞれが独自のメモリ空間を持つ複数のプロセスを利用することで、真の並列処理を実現します。ただし、メモリ消費とプロセス間通信の点で追加のオーバーヘッドが発生します。

asyncio などのライブラリを使用して実行される非同期プログラミングは、ネットワーク操作を伴う I/O 集中型のアクティビティに役立ちます。ノンブロッキング I/O 操作を利用するため、各操作の完了を待たずにジョブを続行できます。このアプローチは複数の同時接続を効率的に管理するため、Web サーバー開発、Web API 対話、Web スクレイピングに適しています。非同期プログラミングにより、I/O 操作の待ち時間が最小限に抑えられ、応答性とスケーラビリティが確保されます。

＃＃＃結論は＃＃＃

Python の並列処理機能は、複雑な計算を必要とするタスクの効率を向上させる機会を提供します。マルチスレッド、マルチプロセッシング、非同期プログラミングのいずれを使用する場合でも、Python は同時実行性を効果的に活用するために必要なツールとモジュールを提供します。アクティビティの性質を理解し、適切なテクノロジを選択することで、並列処理の利点を最大化し、実行時間を短縮できます。したがって、Python の並列処理を探索し、最大限に活用して、より高速で効率的なアプリケーションを作成し続けてください。

以上がPythonでの並列処理の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。