concurrent.futures使い方メモ - Qiita
Python3.2で新たに標準となったパッケージで、マルチスレッド、マルチプロセスによる並列タスク処理を簡単に実装できる。 Executorという基底クラスを継承する形でThreadPoolExecutor、ProcessPoolExecutorが実装されており、どちらを使ってもほぼ同じインタフェースで書ける。 インストール Python3.2では標準パッケージなのでインストールの必要無し。 2.6以上向けにBackportが提供されている。 import concurrent.futures import hashlib def digest(t): # 適当にCPU資源を消費するための関数 hash = hashlib.sha256() for i in range(t*1000000): hash.update('hogehoge') return hash.hexdigest()
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
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