Pythonで並列処理を行う際には、主にasync
、threading
、multiprocessing
の3つの手法があります。それぞれの手法は、異なる種類のタスクに適しています。
async
async
は非同期処理を行うための手法で、スレッド数もコア数も1です。非同期処理は、複数のリクエストを同時に投げて、すべてのレスポンスが帰ってくるまで待つことで、効率的にタスクを処理します。
threading
threading
はPythonの基本的な並行処理ライブラリで、複数のスレッドを生成してタスクを並行に実行します。しかし、threading
は完全な並列処理ではなく、高速にタスクを切り替えるだけで、CPUの演算能力を増やすわけではありません。
multiprocessing
multiprocessing
はPythonで真の並列処理を実現する手法で、CPUの複数のコアを活用して高速化を達成します。これにより、大量の計算処理の高速化や、厳密なタイミング制御が可能になります。
まとめ
Pythonで並列処理を行う際には、タスクがCPUバウンド(計算処理が主)かI/Oバウンド(入出力操作が主)かによって、適切な手法を選択することが重要です。また、自身のマシンのスペック(CPUのコア数など)も並列処理の効率に影響を与えるため、これらを考慮に入れて最適な並列処理手法を選ぶことが求められます。.