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pythonとPythonとcpuに関するmoritataのブックマーク (2)

  • 並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴 | ログミーBusiness

    西川氏の自己紹介西川大亮氏(以下、西川):ここからはPython編の「ちょっとしたデータ分析の並列化」というタイトルで、西川から話します。 GOに勤める西川です。今やっているのは、タクシーやハイヤーの営業支援。「お客さんを乗っけていない時間、どこを走ったらいいの?」とか「どういうところで待っていたら注文来やすいの?」というところのナビをする、「お客様探索ナビ」というサービスのいろいろなことをしています。小さなサービスなのでいろいろやっている感じですね。 Pythonはバックエンドのデータ分析で使っているのですが、一番よく使うのはアドホックなデータ分析です。「こんなことを知りたいんだけど」とか、「調べたいんだけど」みたいな時、パパッと調べる時に使っています。 そして、それを定型のレポート化にしたいとか、定型データのテーブルを作りたいという時は、そのままデータ加工で使うようなかたちでよく使って

    並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴 | ログミーBusiness
  • Pythonのthreadingとmultiprocessingを完全理解 - Qiita

    threadingとmultiprocessing 現代の主なOSと言ったら、Mac OS,UNIX,LinuxWindowsなどがあります。これらのOSは「マルチタスク」機能をサポートしています。 マルチタスクとは?と思うかもしれませんが、例えばブラウザーを立ち上げて、音楽聴きながら、Wordでレポートを書くというシチュエーションでは、少なくとも3つのタスクが同時進行しています。そして、表のタスク以外に、裏ではOS関連の様々なタスクがこっそり動いています。 マルチコアのCPUで、マルチタスクが処理できるのは理解しやすいですが、シングルコアのCPUでもマルチタスクが可能です。OSはそれぞれのタスクを交替に実行しています。例えば、タスク1を0.01秒、タスク2を0.01秒、タスク3を0.01秒、タスク1を0.01秒......繰り返して実行していきます。CPUは速いので、ほぼ同時進行のよう

    Pythonのthreadingとmultiprocessingを完全理解 - Qiita
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