Pythonとマルチプロセッシング: Queueの活用

Pythonのmultiprocessingモジュールは、スレッドの代わりにサブプロセスを使用することで、Global Interpreter Lockを回避し、ローカルとリモートの並行性を提供します。このモジュールは、複数のプロセッサをフルに活用することを可能にします。

multiprocessingモジュールは、Poolオブジェクトなど、threadingモジュールにはないAPIも導入しています。Poolオブジェクトは、複数の入力値にわたって関数の実行を並列化する便利な手段を提供します。

以下に、multiprocessingモジュールを使用してマルチプロセスを実装する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()

この例では、Processオブジェクトを作成し、そのstart()メソッドを呼び出すことでプロセスが生成されます。

また、multiprocessingモジュールは、Queueクラスも提供しています。Queueクラスは、複数のプロセスがメッセージをやり取りするためのキューを作成することを可能にします。このキューは共有メモリを使用して実装されており、プロセス間の通信を高速かつ効率的に行うことができます。

以下に、Queueを使用したマルチプロセス処理の例を示します。

import multiprocessing as mp

def work(q):
    q.put(object())  # アイテムをキューに追加
    # do some work
    q.get()  # アイテムを回収

if __name__ == '__main__':
    Max = 2  # 並列最大処理数
    q = mp.Queue(Max)
    for _ in range(10):
        work(q)

この例では、Queueを使用して複数のプロセス間でアイテムをやり取りしています。

以上の情報を元に、PythonのmultiprocessingモジュールとQueueクラスを活用することで、効率的なマルチプロセス処理を実現することができます。