Python3.12で新たにサポートされたsub-interpretersの紹介 | gihyo.jp
門脇（@satoru_kadowaki）です。11月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.12の新機能であるsub-interpretersについて紹介します。 2023年10月2日に「 Python 3.12.0 」がリリースされました。今回も気になる新機能が多く、本記事で紹介するsub-interpretersもPythonで並列処理を行うための新機能です。 Python 3.12の新機能については以下のリンクを参照してください。 What’s New In Python 3.12 -Python 3.12.0 Documentation 本記事ではPythonにおける並列実行のこれまでと、sub-interpretersが現状どのように使用できるかについて説明します。 なお、執筆にあたり先日開催されたPyCon APAC 2023において、sub-in
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
concurrent.futures: 並行処理 in Python
概要 Global Interpreter Lock (GIL) の制約により、 1つのPythonインタープリタでは同時に1つのスレッドしかコードを実行できない。 したがってCPUバウンドなピュアPythonコードを threading でマルチスレッド化しても速くならない。 subprocess による外部プログラム実行やI/OなどGIL外の処理を待つ場合には有効。 一方 multiprocessing は新しいインタプリタを os.fork() で立ち上げるので、 CPUバウンドなPythonコードもGILに邪魔されず並列処理できる。 ただし通信のため関数や返り値がpicklableでなければならない。 それらの低級ライブラリを使いやすくまとめたのが concurrent.futures (since 3.2) なので、とりあえずこれを使えばよい。 新しい asyncio (sinc
concurrent.futures.ThreadPoolExecutorを使ってみる - 偏った言語信者の垂れ流し
Python 3.2から追加されたconcurrent.futuresモジュール。 ThreadPoolExecutorを使うと、スレッドプールで処理を実行できる。 コード main.py import time import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def spam(): for i in range(3): time.sleep(1) print("thread: {}, value: {}".format(threading.get_ident(), i)) def main(): tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) for i in range(6): print("Threads: {}".format(len(tpool._thread
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