Pythonで並列処理を理解しよう

Pythonは、その独自の特性上、一部の並列処理をサポートしていますが、完全な並列処理をサポートしているわけではありません。PythonのGlobal Interpreter Lock（GIL）は、一度に一つのスレッドしか実行できないように制限するため、単一のPythonプロセスでは真の並列処理が制限されます。

しかし、Pythonでは、multiprocessingやthreadingといったライブラリを用いて、マルチプロセスやマルチスレッドのプログラミングの実装が可能です。これらを使うことで、GILの制約を回避し、効率的な並列処理を実現できます。

以下に、multiprocessingモジュールを使ったマルチプロセスの基本的な例を示します。

from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

一方、threadingモジュールを使ったマルチスレッドの基本的な例は以下のとおりです。

import threading

def worker():
    print('Worker')

if __name__ == '__main__':
    for _ in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker)
        t.start()

これらの例からわかるように、Pythonでは標準ライブラリを利用して並列処理を実装することが可能です。この知識を活用して、Pythonでの並列処理をより効率的に行うことができます。