効率を高めるために Python で並列処理を実現するにはどうすればよいですか?

Python での並列プログラミング

伝統的に、OpenMP は C での並列プログラミングに利用されています。ただし、Python は OpenMP をサポートしていません。ここで疑問が生じます: Python コードの特定のセクションを並列化して効率を高めるにはどうすればよいでしょうか?

次のコード構造を考えてみましょう:

solve1(A)
solve2(B)

ここで、solve1 とsolve2 は独立した関数です。私たちの目標は、これらの関数を同時に実行して、全体の実行時間を短縮することです。

Python では、マルチプロセッシング モジュールを利用して並列処理を実現できます。特定のシナリオでは、処理プールを使用できます。

<code class="python">from multiprocessing import Pool

pool = Pool()
result1 = pool.apply_async(solve1, [A])  # Evaluate "solve1(A)" asynchronously
result2 = pool.apply_async(solve2, [B])  # Evaluate "solve2(B)" asynchronously
answer1 = result1.get(timeout=10)
answer2 = result2.get(timeout=10)</code>

このアプローチでは、特定のタスクを同時に処理するプロセスが作成されます。プロセスが指定されていないため、コードは利用可能な CPU コアを利用し、各コアがプロセスを同時に実行できるようにします。

リストを単一の関数にマッピングするには、次を使用できます。

<code class="python">args = [A, B]
results = pool.map(solve1, args)</code>

GIL (グローバル インタプリタ ロック) により Python オブジェクトの操作が制限されるため、スレッドの使用は推奨されないことに注意してください。プロセスを利用するとこの制限が回避され、真の同時実行が可能になります。

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