PythonとBoto3を用いたマルチスレッド処理

PythonとBoto3を用いてマルチスレッド処理を行う際の注意点と、その実装方法について説明します。

Boto3とスレッドセーフ

Boto3はAWS(Amazon Web Services)をPythonから操作するためのライブラリです。Boto3のオブジェクトにはclient、resource、sessionの3種類があります。

これらのオブジェクトの中で、マルチスレッド環境においてスレッドセーフなのはclientのみです。しかし、clientも一部注意しなければならない点があります。具体的には、メタデータの変更操作や独自のイベントフックを使用する場合はスレッドセーフではなくなります。

Boto3のマルチスレッド処理の実装

以下に、PythonとBoto3を用いたマルチスレッド処理の基本的な実装例を示します。

import boto3
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(session):
    client = session.client("sts")
    client.get_caller_identity()

session = boto3.Session()

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    a = executor.submit(task, session)
    b = executor.submit(task, session)

a.result()
b.result()

このコードでは、concurrent.futures.ThreadPoolExecutorを用いてマルチスレッド処理を行っています。session.client("sts")でSTS（Security Token Service）のクライアントを作成し、get_caller_identityメソッドを呼び出しています。

ただし、このコードではsessionオブジェクトを複数のスレッドで共有しています。前述の通り、sessionオブジェクトはスレッドセーフではないため、このコードは問題を引き起こす可能性があります。

まとめ

PythonとBoto3を用いてマルチスレッド処理を行う際は、Boto3のオブジェクトのスレッドセーフ性を理解しておくことが重要です。具体的には、clientオブジェクトのみがスレッドセーフであり、resourceやsessionオブジェクトはスレッドセーフではないということを覚えておきましょう。また、clientも一部の操作ではスレッドセーフではなくなるため、注意が必要です。