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Pythonの並行処理 concurrentモジュール

python 並行処理 concurrent

@molpako です！

前回 では、multiprocessingモジュールを勉強しました。 今回は、concurrentパッケージを勉強していきます！

concurrentパッケージには、一つだけモジュールがあります。それが、並列実行のための concurrent.futures です。

concurrent.futures

concurrent.futuresは、主に二つのクラスを提供しています。

  • ThreadPoolExecutor
  • ProcessPoolExecutor

この二つのクラスは前回紹介したthreadingとmultiprocessingを呼び出していて、スレッドやプロセスのプールを使用して非同期に実行します。また、両方ともExecutorのサブクラスで同じインターフェースを実装しているので、同じメソッドを提供しています。

では、 前回と前々回で書いた処理をconcurrent.futuresを使用し実装していきます！

ThreadPoolExecutor

まずは並列に実行する関数の作成。引数によって待つ時間を変えれるようにしています。

import select
import socket

def slow_syscall(timeout=1):
    """遅いシステムコールを実行する関数"""
    select.select([socket.socket()], [], [], timeout)

ThreadPoolExecutorを使用して、slow_syscall()を並列に実行します。並列処理の終了を同期するために、withステートメントを使用しています。これは、内部で shutdown(wait=True) を呼び出していて、実行されたプール内のスレッドが全て終わるまで待機させています。

from time import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

start = time()
# with を使うことで、pool内の実行がすべて終わるまで待つ
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as pool:
    for _ in range(10):
        pool.submit(slow_syscall)

print('Took %.3f seconds' % (time() - start))

>>>
Took 1.006 seconds

ProcessPoolExecutor

関数の作成。

def factorize(number):
    """素因数分解する関数"""
    for i in range(1, number + 1):
        if number % i == 0:
            yield i

def call_factorize(number):
    """イテレーターをリストに変換する"""
    return list(factorize(number))

ThreadPoolExecutorと同じインタフェースを実装しているため、同じように扱うことができます。ついでに計算した結果も出力しておきます。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

numbers = [53541233, 21235343, 11421443, 5423123]
start = time()

with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
    # mapは呼び出す関数をイテラブルな要素それぞれに対して実行する。
    results = pool.map(call_factorize, numbers)

    for result in results:
        print(result)

print('Took %.3f seconds' % (time() - start))

>>>
[1, 5501, 9733, 53541233]
[1, 21235343]
[1, 11, 383, 2711, 4213, 29821, 1038313, 11421443]
[1, 5423123]
Took 4.070 seconds

まとめ

  • threadingやmultiprocessingを直接扱わずとも、concurrent.futuresを使用して並列処理ができる。
  • 両方とも簡単なインターフェースを実装していてとても扱いやすい。

次回は、データのやり取りを安全に行うための queueモジュールについて勉強しますー！

参考文献