Python マルチスレッドとマルチプロセッシング

1.マルチスレッド: 軽量同時実行

スレッドは同じプロセス内で同時に実行され、メモリ空間を共有します。 Python の グローバル インタプリタ ロック (GIL) は、スレッドを一度に 1 つの実行に制限するため、I/O バウンドのタスクには最適ですが、CPU を集中的に使用するタスクには最適ではありません。

例: 単純なスレッド化プログラム

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

# Create and start threads
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)

thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

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2.マルチプロセッシング: 真の並列処理

マルチプロセッシングは、GIL をバイパスして、個別のメモリ空間を持つ個別のプロセスを作成します。データ処理やシミュレーションなど、CPU に依存するタスクに最適です。

例: マルチプロセッシングの基本

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

if __name__ == "__main__":
    process1 = Process(target=print_numbers)
    process2 = Process(target=print_numbers)

    process1.start()
    process2.start()
    process1.join()
    process2.join()

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いつどれを使用するか

• ファイル I/O、データベース操作、ネットワーク リクエストなどのタスクには、マルチスレッドを使用します。
• 画像処理、機械学習、データ分析などのタスクには、マルチプロセッシングを使用します。

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最終的な考察: スレッドとプロセス

スレッドを使用すると、Python は単一プロセス内でマルチタスクを実行します。 Python はプロセスを使用して、複数のコアにわたる真の並列処理を実現します。これらを組み合わせることで、コードが効率的かつスケーラブルになります。
_ ? Python での同時実行性の習得に乾杯!_

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