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ヒッチハイクガイドを読んで学んだこと - MyEnigma
退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミングposted with カエレバAl Sweigart オライリージャパン 2017-06-03 Amazonで検索楽天市場で検索Yahooショッピングで検索 目次 目次 はじめに Can I use python3でライブラリがpython3で利用できるか確認できる pythonのリポジトリの構成 with構文をうまく使う コードのデバッグをするときはテストファイルを作る。 tkinterはバージョン8.0から外見が洗練された ロギングが print より優れている理由 PythonのテストフレームワークにはNoseを使う Python製のCIサーバ Buildbot Pythonの並列処理にはconcurrent.futuresを使う 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに P
Pythonでconcurrent.futuresを使った並列タスク実行 - Qiita
concurrent.futuresモジュールの概要 Python3.2で追加されたconcurrent.futuresモジュールは、複数の処理を並列実行するための機能を提供します。 Pythonには他にthreadingとmultiprocessingというモジュールがありますが、これらが１つのスレッド・プロセスを扱うのに対して、concurrent.futuresモジュールは複数のスレッド・プロセスを扱うことを目的としています。 Executor concurrent.futuresモジュールには抽象クラスとしてExecutorクラスがあり、実装クラスとして2つのクラスが提供されています。 並列タスクを実行するにはこの２つのうちどちらかを使用します。 ThreadPoolExecutor スレッドを使って並列タスクを実行します。 ネットワークアクセスなどCPUに負荷がかからない処理の並
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。 コストも高い。 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。 I/Oバウンドな処
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
concurrent.futures使い方メモ - Qiita
concurrent.futures http://docs.python.jp/3/library/concurrent.futures.html 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()
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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How to speed up multiple http requsts in Python