前回の記事がマルチスレッドだったので今回はマルチプロセスを紹介します。
Pythonにおけるマルチプロセスの１番のメリットはGILの制約を回避できることでしょうね。
ただ、先に書いておきますが、この記事で書いている方法はJupyter notebookのセルに直接書くと正常に動作せずエラーになることがあります。.pyファイルを作成してそこに記入して使うようにしましょう。
マルチプロセスを実装するには、最近はconcurrent.futuresのProcessPoolExecutorを使います。
参考: concurrent.futures — 並列タスク実行 — Python 3.12.6 ドキュメント
ドキュメントのサンプルコードを参考に動かしてみましょう!
例として取り上げられているのは素数判定ですね。Pythonで処理が完結するのですが、GIL制約のためマルチスレッドだと高速化の恩恵が受けられないものです。
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import math
PRIMES = [
112272535095293,
112582705942171,
112272535095293,
115280095190773,
115797848077099,
1099726899285419
]
def is_prime(n):
print(f"整数 {n} を素数判定します")
if n < 2:
return False
if n == 2:
return True
if n % 2 == 0:
return False
sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
if n % i == 0:
return False
return True
def main():
with ProcessPoolExecutor() as executor:
for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
print('%d は素数か: %s' % (number, prime))
if __name__ == '__main__':
main()
# 以下実行結果
"""
整数 112272535095293 を素数判定します
整数 112582705942171 を素数判定します
整数 112272535095293 を素数判定します
整数 115280095190773 を素数判定します
整数 115797848077099 を素数判定します
整数 1099726899285419 を素数判定します
112272535095293 は素数か: True
112582705942171 は素数か: True
112272535095293 は素数か: True
115280095190773 は素数か: True
115797848077099 は素数か: True
1099726899285419 は素数か: False
"""最初にそれぞれの値の素数判定が始まってる旨のメッセージが出てその後に結果が順番に出てきたので、並行して処理されているのが確認できました。
is_prime(n)が並行して実行している処理です。
ProcessPoolExecutor() でエクゼキューターを作成して、今回は submit()ではなく、mapで適用していますね。map()には第一引数で並列実行したい関数を渡し、次の引数でその関数に渡す引数のリストを渡します。
submit と map はどちらもProcessPoolExecutor や ThreadPoolExecutor の継承元の抽象クラスのExecutor に実装されているメソッドなので、実はマルチプロセスとマルチスレッドのどちらでも両方使うことができます。お好みの方で書いたらよさそうです。
細かい挙動は異なっていて、前回のsubmit()ではas_completed()を使って終わった順番に処理を取り出していましたが、map()を使う場合は、処理自体は並列して同時に行われて順不同で完了しますが、結果の取り出しは渡した引数の順番になります。