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並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

マルチスレッド

マルチスレッドは、どのように機能がコンピュータによって実行したのかを、(一般的にはスレッドとして参照される)実行の複合的な共同作用するストリームへ区分することが出来ます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonでの並列処理でスレッド数が足りない

yeahboy

総合スコア15

並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

マルチスレッド

マルチスレッドは、どのように機能がコンピュータによって実行したのかを、(一般的にはスレッドとして参照される)実行の複合的な共同作用するストリームへ区分することが出来ます。

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投稿2019/02/09 16:35

編集2019/02/09 16:36

前提・実現したいこと

5つの関数(メインを含めると6つ)を並列で行いたいです。
CPU情報を調べてみたところ4個のコア、4個のロジカルプロセッサと記載されていて、threadで実装しようとするとスレッド数が足りないように思います。
調べたところmultiprocessingとjoblibというモジュールではスレッドではなくコアで並列処理を行うとなっていたのですが、threadとmultiprocessingかjoblibを同時に行っても問題ないでしょうか?

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

python

1from threading import Thread 2from multiprocessing import Pool 3 4def func_1(): 5 while True: 6 ・・・ # とある処理 7 8def func_2(): 9 while True: 10 ・・・ # とある処理 11 12def func_3(): 13 while True: 14 ・・・ # とある処理 15 16def func_4(): 17 while True: 18 ・・・ # とある処理 19 20def func_5(): 21 while True: 22 ・・・ # とある処理 23 24if name == "__main__": 25 Thread(target=func_1).start() 26 Thread(target=func_2).start() 27 Thread(target=func_3).start() 28 29 pool = Pool(2) 30 pool.apply_async(func_4) 31 pool.apply_async(func_5) 32 33 while True: 34 time.sleep(60)

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guest

回答2

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ベストアンサー

こんにちは。
結論からいうと、コア数を超える数のスレッドやプロセスを増やせますし
プロセスごとにスレッドを増やすことも可能です。
(プロセスとスレッドの関係はおわかりですか?)

Pythonの場合、スレッド数はいくら増やしても1コアで処理されます。
一度に実行されるスレッドは常にひとつで、その待ち時間にほかのスレッドが実行される訳です。

マルチプロセスは別々のコアで処理されます。
もしコア数以上のプロセスを作った場合は、コアを共有するプロセスが出てきて
あるプロセスの待ち時間に別プロセスが実行されます。

投稿2019/02/09 16:47

firedfly

総合スコア1131

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yeahboy

2019/02/09 17:07

ありがとうございます。 あまり遅延を出したくない処理なのですが、この場合は待ち時間がない分multiprocessingのほうがいいのでしょうか? ちなみに5つの関数のうち、3つがサイトからデータを取得する処理(約0.1秒)、2つがデータを送る処理(約2秒)で、取得データがある条件を満たしていればデータを送るというプログラムです。 取得→送信 または 送信中→取得 の間の時間を極力短くしたいです。
firedfly

2019/02/09 17:25

今回のようにI/Oバウンドならばマルチスレッドでよく 計算をがっつりするCPUバウンドならマルチプロセスがよいです。 よくわからない場合は両方とも試しましょう。 コード上はほんの少しの違いです。
firedfly

2019/02/10 04:41

「スレッド数はいくら増やしても1コアで処理されます」がGILへの言及のつもりです。
yeahboy

2019/02/12 20:26

ありがとうございました
guest

0

実際にやればわかるけど、物理コア数以上のスレッドを作れます。OSやPythonインタプリタがうまいことタイムスライスで処理してくれるのです。

PythonのスレッドはマルチコアCPUの計算機リソースの活用にはまったく使えない仕組みになっていますが、I/Oが遅いとかsleepを挟むとか単にタイミング的に並行処理させたいだけ、といったケースならスレッドで構いません。

プロセス並列化と併用は、やればできるだろうけど、ちゃんと書けますか?

投稿2019/02/09 16:43

hayataka2049

総合スコア30933

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