並列処理を実現！Web Workersを使いこなそう
連載目次 HTML 4が登場したころは、シングルコアのCPUしかなく、HTMLとJavaScriptで実現できる処理も限定的であったため、処理を逐次実施するシングルスレッドでの処理に不満を抱くことは少なかった。もっとも、HTMLとJavaScriptは同一のUIスレッド上で処理を行うため、JavaScriptで動的にHTMLコードを生成する処理や、高負荷の処理がある場合、HTMLレンダリングが遅延したり、最悪の場合はブラウザがフリーズしたりしてしまうということがあった。 近年では、マルチコアの端末が大多数を占めるという物理的な環境の改善のほか、HTML5の台頭により、HTMLとJavaScriptを高度に活用したWebアプリケーションが増えてきている。そのため、JavaScriptコード自体をマルチスレッドで処理したいという要件も多くなりつつある。 例えばファイルにアクセスする際のI/Oや
Parallel Pythonで分散処理
Erlangでなくて、Pythonで分散処理を書く意義はなんだろうかと考えた。 Erlangはたしかに分散処理が得意なんだろうけど、いろいろ調べた感じでは、複雑な数値計算などの分散処理には向いていないというウワサだ。良く知られているTwitterや通信の例のようなシンプルな処理を膨大な量さばくにはいいようだけど。 計算を分散で行う場合、本来はGoogleが採用しているように、C++をベースにすべきだろう。 （ただし、GoogleではSawzallという独自言語で記述し、それをC++に変換して実行するそうな。） そうなると、「なぜPythonで分散処理？」というのが重要になる訳だが、おそらく以下のようなことだろうか。 既存の豊富なモジュール（しかも多くはCで書かれている）を使える。C、C++で書かれたルーチンをswig等でPythonに連結し、それを分散させれば、実質C、C++で実行している
Pythonによる並行処理，マルチプロセッシング用ライブラリ/ソリューションのリスト | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー python.orgのwikiにある，Parallel Processing and Multiprocessing in Pythonの翻訳です。たくさんありますね〜。抜粋している部分があるので，詳しく知りたい人は原文を読んだりリンクを辿ることをお勧めします:-)。 Pythonには，複数のCPUやマルチコアCPU，共有メモリ環境，クラスタやグリッド環境を活用するためのライブラリが多く存在します。このページでは，個々のライブラリやソリューションの情報を調べてまとめています。 対称型マルチプロセッシング delegate - forkベース。pipeを使ってpickeしたデータを送りプ
Pythonでスリープソート書いてたら multiprocessing の最小構成サンプルになった - mizchi log
Pythonなら短く書ける。スリ〜プソ〜トはネタとして面白いが実用性は皆無。 だけど、multiprocessingはガチで実用的なモジュール。(Python2.6以降の標準ライブラリ) #!/usr/bin/env python from time import sleep from multiprocessing import Pool from random import randint num = 20 def sleep_sort(n): sleep(n) print(n) Pool(num).map( sleep_sort, [randint(1, num) for i in xrange(num)] ) Pool#mapの返り値はそれぞれの実行結果のリストなんだけど、sleep sortでは役に立たないので割愛 常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
