Pythonは多くの開発者にとって重要なツールであり、その強力な機能の一つに並列処理と並行処理があります。これらの概念を理解し、適切に活用することで、プログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることが可能です。
並列処理と並行処理の違い
並列処理と並行処理は、しばしば混同されますが、それぞれ異なる概念です。
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並列処理は、複数の計算を同時に行うことで、タスクの全体的な実行時間を短縮します。これは、例えば、マルチコアプロセッサを使用して、複数のプロセスを同時に実行することで達成されます。
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並行処理は、複数のタスクを同時に管理する能力です。これは、一つのプロセス内で複数のスレッドを立ち上げることで達成されます。
Pythonの並列処理と並行処理
Python(特にCPython)にはGIL(Global Interpreter Lock)という機能があり、マルチスレッドによる並列処理が制限されています。そのため、並列処理はマルチプロセスによって実施する必要があります。
Pythonでは、threading
とconcurrent.futures
というモジュールを使用して並行処理を行うことができます。これらのモジュールは、マルチスレッドを使って複数の関数を1つのプロセス(コア)内で動かすことができます。
一方、multiprocessing
モジュールを使用すると、新しいインタプリタをos.fork()
で立ち上げることで、CPUバウンドなPythonコードもGILに邪魔されずに並列処理できます。
まとめ
Pythonの並列処理と並行処理は、プログラムのパフォーマンスを向上させるための重要なツールです。これらの概念を理解し、適切に活用することで、より効率的なコードを書くことができます。しかし、これらの概念を適用する際には、排他制御やデッドロックを回避する仕組みなど、注意すべき点もあります。これらの概念を理解し、適切に活用することで、Pythonプログラミングのスキルをさらに向上させることができます。