Pythonの並列処理・並行処理をしっかり調べてみた - Qiita
「ビルトインモジュールが色々あってぜんぜん分からない。俺達は雰囲気で並列処理を使っている」という状態だったので、良くないと思ってPythonの並列処理と並行処理をしっかり調べてみました。 少し長めです。細かいところまで把握するためのもので、仕事などの都合でさくっと調べて使いたい方は別の記事をご確認ください。 使った環境 Python 3.6.1 :: Anaconda 4.4.0 (64-bit) Ubuntu Jupyter notebook（一部マジックコマンドなども利用しています） ※Windowsの場合、マルチプロセスなどで直接Jupyter上で動いてくれない（.pyファイルを経由すると動く）などのケースがあります。 参考 : Jupyter notebook never finishes processing using multiprocessing (Python 3) 並行
Jupyter上でメモリ使用量とかプロットしたい → 自分で作ってみた - Qiita
動機的なところ ふと、WindowsのPCから、別のUbuntu環境のJupyterを使ったりする（個人利用なりJupyterHub的なもので）際に、メモリやらディスク使用量などを見ながら作業したいと感じる時がありました。 通常はそのままUbuntuのマシンで作業していれば、コマンドラインを起動してメモリやらを定期的に表示するコマンドを打てば済む話なのですが、別のPCの場合Jupyter上で対応が必要になります。 !マークの記号を使ったりすれば、Jupyter上でもコマンドは直接実行できますが、定期実行などにすると他のセルの実行がブロックされてしまう一方で、他の計算などを実行しながら並行して使用量を確認したいと感じます。 クラウドのサービス（Google ColaboratoryやKaggle Kernelなど）では、ノート上でメモリやディスク使用量が表示されるようにカスタマイズされていま
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