この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
![Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a312b783e0b03ed19a97bfd33244d76ada2bfddb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBTaG90YU9raSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OTJjMGU3ODBjYjljMDZhMzBjMmMyZThhNmJjMGExMjg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D50e0cc033fe40bbdb78d3bb05f26e4c2)