Python: Pykka でアクターモデルについて学ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
アクターモデルというのは、並行処理のプログラミングモデルの一つだ。 並行処理という言葉からは、まずマルチスレッドとかをイメージすると思うけど、それよりも抽象度の高い概念となっている。 つまり、アクターモデルというのはマルチスレッドなどを用いて構築することになる。 どちらかといえばプロセス間通信 (IPC) の技法であって、共有メモリやロック、RPC と比較するものかもしれない。 そんなアクターモデルは、概念とか使ったときの嬉しさを理解・実感するのがなかなか難しいモデルだとも思う。 理由としては、使い始めるまでに必要なコード量が多かったり、それなりの規模のアプリケーションで使わないとメリットが分かりづらい点が挙げられる。 ただ、これはあくまで主観的なものだけど、アクターモデルをベースに組まれたアプリケーションは規模が大きくなっても並行処理をしているコードが読みやすい。 共有メモリやロックを使
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 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
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