その並列処理待った！ 「Python 並列処理」でググったあなたに捧ぐasync, threading, multiprocessingのざっくりとした説明 - Qiita
※ 本記事ではざっくりとした理解を目的とするため、スレッドとプロセスとコア、非同期処理と並列処理と並行処理の違いについて詳細には取り扱いません。気になる方は下記の記事などをご参考ください。 async スレッド数もコア数も1 だから並列処理じゃなくない？ というツッコミは正解です。正確には並列処理ではなくて「非同期処理」といいます。フロントエンドのJavascriptから始めた方にはなじみが深いかもしれませんが、「非同期処理」と「並列処理」は全く違う概念なのでご注意ください。 処理の概要としては、最初に複数のリクエストを投げておいて、レスポンスが全部帰ってくるまで待ち、応答が揃ってから処理を再開します。 これにより、応答に 3~7秒(平均5秒)かかるスクレイピングを100回行う場合、同期処理なら500秒程度かかるところ、asyncを使った非同期処理なら7,8秒程度で実行できます。 （外部と
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高速化を試してみた 前半：単純なコードで比較する - Qiita
※本稿は，ビジネスデータサイエンス研究会開催の『ハイパフォーマンスPython 』勉強会【#3】における発表内容の一部を整理し記事化したものです。 内容 本稿では，オライリーから出ているハイパフォーマンスPythonの7章 Cにコンパイルする, 9章 multiprocessingモジュールの内容をもとに，CythonとCPUレベルでの並列処理に絞っていくつかのPython高速化手法を試してみた結果をまとめます。 まず前半では，実用性は皆無だけどとりあえず簡単なコードを題材にして比較を行います。 後半では記事を改めてもう少し実用性のあるコードの高速化を行います。 ソースコードはこちらにアップしております。 実行環境 作業環境（Dockerコンテナ） OS : Ubuntu 18.04.1 CPU数 : 4 メモリ容量 : 16GB ホストマシン OS : Windows10 Home Ed
Data Pre-Processing in Python: How I learned to love parallelized applies with Dask and Numba | by Ernest Kim | Towards Data Science
Data Pre-Processing in Python: How I learned to love parallelized applies with Dask and Numba If you’re comfortable with using Pandas to transform data, create features, and perform cleaning, you can easily parallelize your workflow with Dask and Numba.In pure speed: Dask beats Python, Numba beats Dask, Numba+Dask beats ’em allInstead of using a Pandas apply, separate out numerical calculations in
Pythonでマルチプロセス処理 - Yura YuLife
例えば、ファイルを1行ずつ読んでその1行1行に対して何か重い処理(データベースへ登録、自然言語処理など)をする場合、マルチプロセスで並列処理を行うと早くなることがあります。 以下のようなサンプルプログラムを動かしてみました。 マルチプロセスの処理スクリプト multi_process.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import time from multiprocessing import Process def some_process(idx, num_process, lines): for line in lines[idx::num_process]: print "プロセス%d: %s行目を処理します" % (idx, line.strip()) time.sleep(1.0) # 重い処理風
時間のかかる前処理をDaskで高速化 - ぴよぴよ.py
最近仕事で自然言語処理を使ったモデルを作成していたんですが、 前処理やモデルを作る際に数分〜数十分単位の処理待ちの空き時間が頻繁に発生してしまい、 その度集中力が切れる問題に悩まされていました。 モデルの学習に時間がかかってしまうのはまた別の解決策を考えるとして、 今回は時間のかかる前処理をDaskをつかって高速化した方法をお話ししようと思います。 この記事は PyLadies Advent Calendar 2018 - Adventar の18日目の記事になります。 Daskとは？ Daskとは、numpyやpandasなどのデータを簡単に並列計算するライブラリ。 あまり公式のチュートリアルがわかりやすくない(気がする)ので、基本的な使い方は Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments を見てみると良い。 サンプルデータ 今回はKagg
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力を高めるためのライブラリコードリーディング - Doge log
id:yuroyoroがpython力を高めるとか言ってたのを聞いて、自分の場合どうだったかなあと。 思い入れがあるものを簡単に。まあ参考になれば。 pure python系 まずはpure python系 django 結構python初心者のころからdjangoのソースは読んでた。 多分、今ほど大きくなかったからだと思う。 学べることはPEP8、__import__の使い方、デコレータによるトランザクション管理などなど多岐にわたる。 但し、いきなりモデル周りに手を出すときついのでWEB側の入り口である方 django.core.handlers.base.py ぐらいがいいかなと。 middlewareってどうやって呼び出し、実行してるか、urlの解決方法などから入ると割りととっつきやすいかと。 フルスタック故カバーしてる範囲が多いのでずっと参考になる。 標準ライブラリのソース あんま
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Python で大量のファイルを並列で速く読み込む - Qiita
windowsでxargs -Pがしたい - yattのブログ
Python並列処理(multiprocessingとJoblib) - Qiita