マルチコアで形態素解析を行う2（multiprocessing編） - Kesinの知見置き場
前回の続きで今回はPythonで形態素解析をマルチコアで行うプログラムを実際に書いてみます。 私自身multiprocessingモジュールはまだ全然理解できていませんが、並列に実行するプログラムを書くには Processクラス Poolクラス を使う必要があるようです。おそらくProcessが元でPoolクラスはそれを使いやすくしたものだと思います。ここではPoolクラスを使います。 Poolクラスは指定した数だけプロセスを立ち上げ、実行させたい関数と引数を放り込むことで裏で自動的にプロセスごとに振り分けてくれる仕組みのようです。リファレンスによると方法はいくつかありますが、ここではmap()を使います。map()は1つの関数に対してリストの引数を1つずつ与えながら並列に実行させます。 今回のサンプルではファイルパスが格納されているリストを渡して、並列に実行する関数の中でファイルの中身の
Multiprocessing with python
This document provides an overview of concurrency in Python using multiprocessing and threading. It begins by introducing the speaker and defining key terms like concurrency, threads, and processes. It then discusses the benefits and use cases of threads versus processes. The document also covers the Global Interpreter Lock (GIL) in Python and how multiprocessing can help avoid it. It provides an
翻訳 - Pythonのmultiprocessingモジュールを使ってMapReduceをインプリする — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
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 PyMOTWをメンテしてるDoug HallmannさんがPython 2.6(および3.0)から導入された，分散コンピューティングを強力にサポートするmultiprocessingモジュールを使ってMapReduceを実装しているのを発見した。MapReduceはGoolgeが使っている並列処理システム。multiprocessingモジュールのサンプルとしても，Pythonを使ったMapReduceの実装としても面白いし，勉強になると思うのでエントリを翻訳してみた。Pythonを覚えることの利点はいくつかあるけど，こういう上質なリソースにリーチする権利を得られる，のも大きな利点の一
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