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Pythonのマルチスレッドで外部プログラムを呼び出しながら並列処理する方法を教えてください。

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segnana

score 13

こんにちは。Boost.Pythonを用いてC++で.pydファイルを作り、それをPythonの本スレッドとは別のスレッドで平行して起動することを試みています。ところが、C++で作った関数をスレッドで呼び出すと、他のスレッドが停止してしまいます。

pythonのコードです。このコードでは関数thread1, thread2を同時に実行することを試みています。関数Outer.InfLoopは延々と"out"を表示するものです。

import Outer

def thread1():      #1秒おきに0から4まで表示するスレッド
    for i in range(5):
        print(i)
        time.sleep(1)


def thread2():      #外部プログラムを実行するスレッド
    Outer.InfLoop() #1秒おきに5回"out"と表示する関数(C++で作られた)


th1 = threading.Thread(target=thread1)
th2 = threading.Thread(target=thread2)
th1.start()
th2.start()


C++のコードです。これをビルドしてOuter.pydができます。OuterをimportすることでPython上で関数Outer.InfLoop()を呼び出すことができます。

#include <boost/python/numpy.hpp>
namespace p = boost::python;

void InfLoop(){        //1秒おきに5回"out"と表示する関数
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        cout << "out" << endl;
        Sleep(1000);
    }
    return;
}

BOOST_PYTHON_MODULE(Outer) {
    Py_Initialize();
    p::def("InfLoop", InfLoop);      //関数InfLoopはPython上で"Outer.InfLoop()"で呼び出すことができる。
}

Pythonコードを実行すると、thread1とthread2は同時に実行されるはずですから、iと"out"が交互に表示されることが期待されます。しかし、実際には最初に0が表示された後outが5回続いてから数字が続きます。つまり、thread2が実行されている間thread1は停止していることになります。原因がわからず困っています。よろしくお願いします。

期待 実際
0 0
out out
1 out
out out
2 out
out out
3 1
out 2
4 3
out 4
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  • hayataka2049

    2019/03/18 05:43 編集

    Py_Initialize();
    要りますか? 軽くググった感じ、使ってないコードもよく見ますが。もしかするとモジュール側で初期化してしまうと問題になるのかもしれません

    キャンセル

  • t_obara

    2019/03/18 11:04

    そもそもPythonでなくてもスレッド化したとしても同時にバランスよく交互に実行されることは保障されていません。何か制御したいのであれば、同期オブジェクトを利用する必要があります。

    キャンセル

回答 3

+5

PythonインタープリタのGIL(Global Interpreter Lock)機構が原因だと思います。

Pythonコードを実行すると、thread1とthread2は同時に実行されるはずですから

実はそう単純ではありません。実際は「並行して動きはするが、複数のPythonコードは基本的に同時には動かない」です。

https://docs.python.org/ja/3/glossary.html#term-global-interpreter-lock

CPythonのインタープリタはスレッドセーフな作りにはなっておらず、複数のスレッドを動かした場合、その動作は「協調による並列動作」とでもいうべきもので、「ある瞬間にPythonのコード(byte code)を動かすことができるスレッドはただ一つだけ」という原則で実行が進みます。Pythonのコードを実行しているスレッドは「ある一定時間が経過したとき」や「ブロッキングI/OなどPythonのオブジェクトにしばらく触らない期間がありそうなとき」にインタープリタの実行権をスレッド間で引き渡しながら動作しているわけです。つまりPythonのコードで記述したCPUネックな処理を動かす限り(C/C++などでの感覚とは異なり)スレッド数を増やしても早くなるとは期待できないといえましょう。

C/C++による実装部分を実行している間、他のスレッドでPythonのコードを動かせるようにするには、

・GILを一旦開放する
・PythonのオブジェクトにさわらないようにしてC/C++側で処理を継続する
(CPythonのインタープリタはスレッドセーブじゃないので、GILを開放した上で触ってしまうと致命的なことが起きます)
・Pythonのオブジェクトにアクセスする前に必ずGILを再取得する

というようにGILの開放や取得を意識しなければならないと思います。

「Python GIL」で調べると関連する記事がヒットすると思いますが自分は

http://blog.bonprosoft.com/1632
http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2018/02/23/000931

このあたりの記事がわかりやすいと感じました。GILの方式がPython 3.2を境に変わったらしい(正直そのあたりに自分は暗いのでちゃんとわかってません)ので一応古い記事か新しい記事か注意しながら調べたほうがよいかも知れません。


C/C++で極端に長い時間がかかる(ミリ秒とか秒のオーダーでCPUを占有する)ようなものはPythonのマルチスレッディングにはあまり向かないと思います。ご質問の例は単なる実験だとは思いますがそもそもsleepするような処理をC/C++側でやることにあまり意味がないと思うのです。そういうことをするならPython側でtime.sleepして必要なタイミングが来たら「ごく短い時間で実行を終えるC/C++関数を呼び出す」ようにしたほうが素直&簡単ではないでしょうか。

Pythonのマルチスレッディングで「なにを解決しようとしているか」によって適切な方式はかわると思います。パフォーマンスが出ないことが理由でスレッドによる並列処理を考えるのならむしろマルチスレッドではなくマルチプロセスによる並列動作の方が自然かも知れません。

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+1

一般的に言って、multithreadのプログラムで、複数のthreadが同時に動作するという保証はありません。全部が動作していない状態が続くことさえあります。
普通は、I/O待ちとかより優先度が高いprocessが走っているとか、何か理由があるはずですが、そのprogramの中だけで調べることはできないと思います。
この例の中では、time.sleepの実装にも強く依存していて、multithread的に見て、自発的に実行を譲ることで待つのか、loopで時計を休みなく監視するのかで違います。
厳密に交互に実行したいときには、誰が実行すべきかを待つ変数またはその類似物が必要になります。

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スレッドにこだわらないのであれば、コオペレーティブ・マルチタスクのmultiprocessingモジュールを使うと期待されているような動作に近くなると思います。

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