スレッド化とマルチプロセッシング: 違いと使用例

マルチスレッド化とマルチプロセッシングは、Python でコードの一部を同時に実行するための 2 つの手法です。どちらもパフォーマンス向上という目標を共有していますが、実装とさまざまなタスクへの適合性には明確な違いがあります。

コアコンセプト

• スレッド: 単一プロセス内で作成され、同じメモリ空間を共有します。
• プロセス: 独自のメモリ空間を持ち、プロセス間通信 (IPC) を通じて対話する分離されたエンティティ。

データ共有

• スレッドは共有データにアクセスして変更できますが、プロセスにはデータ交換のための明示的なメカニズムが必要です。

GIL (グローバル インタープリター ロック)

• Python の CPython インタープリターには、複数のスレッドが Python コードを同時に実行できないようにする GIL があります。
• この制限は、特に次の場合に並列実行を妨げる可能性があります。 CPU バウンドのタスク。
• プロセスは GIL の対象ではありません。

リソース管理

• スレッドの作成と破棄は、プロセスよりも安価で高速です。
• プロセスは、大量に使用される場合、または頻繁に通信する場合、大量のリソースを消費する可能性があります。

スレッドとプロセスを使用する場合

• スレッド: 次のタスクに適しています:

  • リアルタイムの応答性が必要なタスク (GUI イベント処理など)
  • 大量の計算を必要としない
  • データを簡単に共有できる

• プロセス: 以下のタスクに推奨:

  • CPU に負荷がかかる
  • 大量のメモリ要件がある
  • 機密データまたは分離されたデータが含まれる
  • タイムクリティカルではない

並列実行のキュー

キュー (threading.Queue や multiprocessing.Queue など) を使用して、ジョブのプールを管理し、同時に実行されるタスクの数を制限できます。

# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()

# Initialize a process pool
pool = multiprocessing.Pool(4)

# Submit jobs to the pool
for job_argument in job_list:
    pool.apply_async(job, (job_argument,), callback=queue.put)

# Retrieve results from the queue
while not queue.empty():
    result = queue.get()
    # Process result...

追加リソース

• [Python におけるマルチスレッドとマルチプロセッシング](https://realpython.com/python-multithreading/) )
• [Python での Concurrent.futures モジュールの使用](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Python の同時実行性と並列処理](https: //www.coursera.org/specializations/python-concurrency-Parallelism)