Python: concurrent.futures を使った並行・並列処理 - CUBE SUGAR CONTAINER
Python の concurrent.futures はバージョン 3.2 で追加された並行・並列処理用のパッケージ。 似たようなパッケージにはこれまでにも threading や multiprocessing があったんだけど、これはそれよりも高レベルの API になっている。 デフォルトでスレッド・プロセスプールが使えたり、マルチスレッドとマルチプロセスがほとんどコードを変えずに使い分けられるメリットがある。 下準備 使う Python のバージョンが 3.2 未満のときは PyPI にあるバックポート版のパッケージをインストールする必要がある。 $ pip install futures ただし、今回使う環境は Python 3.5 なので関係ない。 $ python --version Python 3.5.1 $ sw_vers ProductName: Mac OS X P
Big Sky :: Golang の channel の使い所
golang の特徴と言えば goroutine と channel ですが、その使いどころに悩む人もおられる様です。 goroutine は非同期に実行される処理、channel はその groutine と通信する為の仕組みと考えると分かりやすいです。 package main import ( "fmt" "time" ) func main() { task := make(chan string) taskquit := make(chan bool) workerquit := make(chan bool) go func() { loop: for { select { case <-taskquit: workerquit <- true break loop case job := <-task: fmt.Println(job) } } }() go func() {
parallel と concurrent、並列と並行の違い - 本当は怖いHPC & AI
2017/01/10 誤字脱字を修正しました 2016/11/07 内容を修正しました 2010/09/17 文章を修正しました 一般的に、parallelは並列、concurrentは並行と訳されます。検索してもずばり書かれた物がなかったので、僕なりの理解を書いてみます。 （注：言葉の定義の問題なので、複数の流儀があり得ます。端的に言えば、いわゆるCPUのSIMD命令を「並行」と見なすかどうかに違いが現れます） 参考リンク： http://d.hatena.ne.jp/NyaRuRu/20060129/p2 http://d.hatena.ne.jp/muimy/20070322/1174526368 一番妥当（だと思う）定義 一言で言えば、 Concurrent（並行）は「複数の動作が、論理的に、順不同もしくは同時に起こりうる」こと Parallel（並列）は、「複数の動作が、物理的に
モダン並列・並行プログラミング ～ Concurrent Revisions による実装と現実 ～ - Preferred Networks Research & Development
本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。 昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保したプログラミングモデルで置き換えられなければいけません。そうでなければ、再現しにくいバグに苦しめられ、終電を逃す日々と決別することはできないでしょう。また、ロックによるプログラミングの抱える本質的問題にも言及しています。 この界隈の最新の動向として、去年OOPSLA’10にて発表されたConcurrent Revisionsについての解説も行なっております。また、弊社研究開発において、先日Con
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