Pythonの並列および同時プログラミングの紹介

データサイエンスと処理のお気に入りであるPythonは、高性能コンピューティングのための豊富なエコシステムを提供します。ただし、Pythonの並列プログラミングは、独自の課題を提示します。このチュートリアルでは、これらの課題を調査し、グローバルインタープリターロック（GIL）、スレッドとプロセスの違い、および並列プログラミングと同時プログラミングの区別に焦点を当てています。 次に、これらの概念を示す実用的な例を作成します

グローバルインタープリターロック（GIL）：Python並列性のハードル

CPYTHON（最も一般的なPython実装）のミューテックスであるGILは、スレッドの安全性を保証します。非スレッドセーフライブラリと統合し、非平行コードをスピードアップするのに有益ですが、GILはマルチスレッドによる真の並列性を防ぎます。 一度にPythonバイトを実行できるネイティブスレッドは1つだけです。 ただし、GILの範囲外の操作（I/Oバインドタスクなど）は並行して実行できます。 これにより、特に計算が多いタスク用に設計されたライブラリと組み合わせると、並列処理の可能性があります。

スレッド対プロセス：適切なアプローチの選択

スレッドまたはプロセスを使用して並列性を実現できます。 スレッドは軽量で、プロセス内でメモリを共有しますが、プロセスは重く、それぞれに独自のメモリスペースがあります。

スレッド：

並行性で十分なI/Oバウンドタスクに適しています。 ギルは真の並列性を制限しますが、スレッドはI/O操作を重複させることでパフォーマンスを改善できます。

• プロセス：真の並列性を必要とするCPUに縛られたタスクに最適です。 複数のプロセスでは、ギルの制限をバイパスして、複数のCPUコアを同時に利用できます。

• 並列対並行：ニュアンスの理解

  並列性は、複数のコアを活用するタスクの同時実行を意味します。一方、同時実行がなくても、効率を最大化するためのタスクの管理に焦点を当てています。 並行性は、タスクを巧みにスケジュールすることでパフォーマンスを向上させ、他のタスクが実行されている間にI/Oバウンド操作を続行できるようにすることができます。

実用的な例：テクニックの比較

次のコードは、パフォーマンスの違いを強調する、計算が多いタスクに対するシリアル、スレッド、およびプロセスベースのアプローチを示しています。

出力は、真の並列性により、マルチプロセッシングアプローチで大幅なパフォーマンスの改善を示します。ねじれたアプローチは、ギルのためにほとんどまたはまったく改善されないかもしれません。

Pythonの並列および同時プログラミングエコシステム

Pythonは、並列および同時プログラミングのためにさまざまなライブラリを提供しています：

• _thread：OSスレッドへの低レベルのインターフェイス。
• multiprocessing：プロセス管理に高レベルのAPIを提供します。
• concurrent.futures：スレッドとプロセスの両方に一貫したインターフェイスを提供します。
• ：効率的な並行性を可能にするコルーチンベースのライブラリ gevent
：複雑で高性能のシナリオに最適な分散タスクキュー。
• Celery覚えておいてください：プロセスは真の並列性を提供しますが、よりリソース集約的です。スレッドは軽量ですが、Pythonのギルによって制限されています。 タスクの性質（CPUバウンド対I/Oバウンド）とパフォーマンス要件に最適なアプローチを選択します。 並行性は、真の並列性がなくても、大幅なパフォーマンスの向上を提供することがよくあります。

以上がPythonの並列および同時プログラミングの紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。