Pythonにおける並列処理プログラミング入門 - MyEnigma
エキスパートPythonプログラミング改訂2版posted with カエレバMichal Jaworski,Tarek Ziade KADOKAWA 2018-02-26 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに subprocessによる複数子プロセス処理 concurrent.futuresによるマルチプロセス処理 Queueによる並行プログラミング 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 元々Pythonは、 そこまで処理速度が早い言語ではないので、 システムの処理速度を最適化したい場合は、 C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、 Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、 並行処理プログラミングをしてみると、 効果があるかもしれません。 最近のコンピューターはマルチコア
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
