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pythonで高速に並列処理したい(データ保存+データ処理)

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arumon

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プログラミング初心者です。
pythonで並列処理をしたいのですが、
高速化できる方法はないでしょうか?

処理1:データの取得
処理2:データの処理

処理1でデータ保存し続け、処理2の方で随時処理したい。

私はconcurrent.futuresを使いました。

import time
import concurrent.futures

def func1():
    while True:
        print("func1")
        time.sleep(1)

def func2():
    while True:
        print("func2")
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
    executor.submit(func1)
    executor.submit(func2)

もっと高速化できる手法やこういったデータ保存と処理の並列に適切な処理はないでしょうか?
宜しくお願い致します。

※質問を追記します。
ざっくりした質問で失礼いたしました。

■処理1:Arduinoからデータを受け取り、xにデータを格納し続ける

ser = serial.Serial('COM4', 9600)
str = ser.readline()
x.append(str)


■処理2:上記xから随時データを取り出し、処理する

i = 0
while True:
     if x[i] > 10:
        print("aaa")
     i += 1


本コードなら処理1→処理2を連続しても処理時間に影響ないと思いますが、
あくまで処理1と処理2を並列して実施したい次第です。
何卒宜しくお願い致します。

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  • mather

    2018/06/29 14:28

    ざっくりしすぎていてなんとも言えません。たとえば、取得と処理が一対一で実行されるものなら取得してから処理するまでを一つのワーカーにまかせて並列化することを考えたほうが効率がいいと思いますし、いくつか取得してまとまったデータを一度に処理するなら別のやり方を考える必要があります。あるいはFIFOキューなど外部のミドルウェアを使って実行する方法もあります。どのような方法を取るかはやりたいこと次第です。

    キャンセル

  • hayataka2049

    2018/06/29 14:36

    データの取得、データの処理がそれぞれ具体的にどのようなもので、どこがボトルネックになるのか、どこを並列化できるのか等がわかると回答がつきやすいと思います

    キャンセル

  • coco_bauer

    2018/06/29 15:59

    "time.sleep(1)"のような意味のない時間待ちをやめると1桁以上の高速化が期待できます。

    キャンセル

回答 3

+1

経験則ですがconcurrent.futuresは高速化に適しているとは思いません。処理の内容や入出力の性質にもよりますがasyncioの方が適している気がします。

 追記

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as PoolExecutor
from functools import partial
from random import random
from time import sleep


def func1():
    fake_read = partial(input, "なんか入力してみてね。ちなみに空行で終了です。")
    yield from iter(fake_read, "")


def func2(x):
    sleep(random())
    print("あなたが入力したのはこれね。", "->", x)


def main():
    done = partial(print, "処理終わったよ。", "->")
    with PoolExecutor() as pool:
        for x in func1():
            f = pool.submit(func2, x)
            f.add_done_callback(done)


if __name__ == '__main__':
    main()

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  • 2018/06/29 19:59

    >YouheiSakuraiさん
    ご回答ありがとうございます。
    素人で恐縮ですが、Webで調べた結果、asyncioの使い方が分かりませんでした(汗)
    もし宜しければ、分かりやすいサイトやコード例など示して頂けると幸いです。
    大変申し訳ありません。

    キャンセル

  • 2018/06/29 20:12

    asyncioは取っ付きにくいですね。あと処理1を今見ましたけど、それだったらデータを受け取る処理1を起点にして処理2をワーカープールにsubmitするようにすればいいんじゃないですかね。

    キャンセル

  • 2018/06/30 15:53

    >データを受け取る処理1を起点にして処理2をワーカープールにsubmitする
    ご説明ありがとうございます。
    すみませんが、具体的にどのようにコードを書けばいいのか分かりません(汗)
    もし宜しければお手数ですが、参考になるものを教えて頂けないでしょうか?

    ちなみに下記を参考にしておりましたが、まだ理解できておりません、、、
    https://docs.python.jp/3/library/multiprocessing.html

    キャンセル

  • 2018/07/02 11:59

    すみません、しつこくて申し訳ありません。
    お忙しいと思いますが、ご回答頂けると幸いです。

    キャンセル

0

i = 0
while True:
     if x[i] > 10:
        print("aaa")
     i += 1

処理2を単純に並列化してしまうと、 x に値が入る前にインデックスの値のみが進んでしまってエラーが発生すると思います。
やはりArduinoからの入力ごとにスレッドを作るなりしてイベントベースで処理を実行するのが良いと思います。

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  • 2018/06/30 17:36

    ご回答ありがとうございます。
    入力ごとにスレッドを作る際に下記サイトを参考にしているのですが、理解として正しいでしょうか?

    http://kaworu.jpn.org/python/Python%E3%81%AE%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%82%B9%E3%83%AC%E3%83%83%E3%83%89%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0

    御手数おかけいたしますが、宜しくお願い致します。

    キャンセル

  • 2018/07/02 11:59

    連投、誠に申し訳ありませんが、ご回答頂けると幸いです。
    よろしくお願い致します。

    キャンセル

  • 2018/07/02 12:02

    えーと、これでいいですか、と聞く前にまずは試してみましょう。
    スレッドに関してはその資料を参考にすればいいと思います。

    キャンセル

0

一般的なキューでやりたいことではないでしょうか?

from multiprocessing import Pool, Queue, Process
import multiprocessing
import time
import random

random.seed(0)

def f0(q):
    items = range(10)
    for item in items:
        q.put(item)
        time.sleep(random.random()/10.)

def f1(q):
    wait_count = 0
    max_wait_count = 100
    while True:
        print(q.qsize())
        if q.qsize() > 0:
            wait_count = 0
            item = q.get()
            txt = ""
            for i in range(item):
                txt += f"{i:0>5}"
                time.sleep(0.001)
            print(txt)
        else:
            time.sleep(0.01)
            wait_count += 1
        if wait_count > max_wait_count:
            break

q = Queue()
p0 = Process(target=f0, args=(q,))
p1 = Process(target=f1, args=(q,))
p0.start()
p1.start()
time.sleep(2)
#print([q.get() for _ in range(q.qsize())])

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