Pythonでconcurrent.futuresを使った並列タスク実行 - Qiita
concurrent.futuresモジュールの概要 Python3.2で追加されたconcurrent.futuresモジュールは、複数の処理を並列実行するための機能を提供します。 Pythonには他にthreadingとmultiprocessingというモジュールがありますが、これらが１つのスレッド・プロセスを扱うのに対して、concurrent.futuresモジュールは複数のスレッド・プロセスを扱うことを目的としています。 Executor concurrent.futuresモジュールには抽象クラスとしてExecutorクラスがあり、実装クラスとして2つのクラスが提供されています。 並列タスクを実行するにはこの２つのうちどちらかを使用します。 ThreadPoolExecutor スレッドを使って並列タスクを実行します。 ネットワークアクセスなどCPUに負荷がかからない処理の並
Pythonのthreadingとmultiprocessingを完全理解 - Qiita
現代の主なOSと言ったら、Mac OS，UNIX，Linux，Windows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に感じます。この交替実行のことをしばしば「並行処理（
ThreadPoolExecutorのinitializerについて調べたのでメモ - 静かなる名辞
概要 ThreadPoolExecutorにはinitializerという便利そうなオプションがあります。でもリファレンスの説明があっさりしていて、挙動がよくわからなかったので調べました。 先に断っておくと、このオプションはPython3.7で追加されたもので、それ以前のバージョンでは存在しません。その場合の代替案も書いておくので参考にしてください。 はじめに とりあえず先に書いておくと、concurrent.futures.ThreadPoolExecutorは以下のように使えるものです。 import time import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def job(t): print("in job:", t, int(time.time()) % 1000, threading.get_i
concurrent.futures: 並行処理 in Python
概要 Global Interpreter Lock (GIL) の制約により、 1つのPythonインタープリタでは同時に1つのスレッドしかコードを実行できない。 したがってCPUバウンドなピュアPythonコードを threading でマルチスレッド化しても速くならない。 subprocess による外部プログラム実行やI/OなどGIL外の処理を待つ場合には有効。 一方 multiprocessing は新しいインタプリタを os.fork() で立ち上げるので、 CPUバウンドなPythonコードもGILに邪魔されず並列処理できる。 ただし通信のため関数や返り値がpicklableでなければならない。 それらの低級ライブラリを使いやすくまとめたのが concurrent.futures (since 3.2) なので、とりあえずこれを使えばよい。 新しい asyncio (sinc
async.el : Emacs Lispで本物の並列処理ができた…だと!？その実態に迫る
async.el はEmacs Lispで 並列処理 を行うライブラリです。 作者はEmacsの世界的権威 John Wiegley 氏。 eshellやuse-package.el 、bind-key.el など 多くのEmacs Lispをリリースしています。 Emacs Lispでは並列処理が弱点と言われていますし、 できないと思っている人もいるようですが、 実はある方法を使えば可能なのです… 確かにEmacs Lispという言語自体では 並列処理の機能はないのですが、 プロセス を使うという抜け道があります。 M-x shellでシェルを動かしながら Emacsを動作させているのと同じです。 async.elは新しいEmacsプロセスでS式を評価したり、 S式を返す外部プログラムを起動したりすることで Emacs Lispで並列実行を行います。 deferred.el でも並列処理
pthread のキャンセル
●キャンセルとは pthread には、他のスレッド (あるいは自分自身でもよい --- 普通は pthread_exit しますが) の実行を終了するための手段としてキャンセルが用意されています。 キャンセルは pthread_cancel() 関数を呼び出すことによって 要求することができます。 この関数を呼び出すと、引数で指定されたスレッドに対してキャンセルを要求します。 pthread_cancel() 関数自体は次のようなシンプルな関数なので、 取り消したいスレッドの ID さえ分かれば苦もなく呼び出せます。 int pthread_cancel(pthread_t thread); なお、pthread_cancel() 関数は、対象スレッドに対してキャンセルの要求を出すと、 そのスレッドが終了したかどうかとは無関係に、すぐに戻ってきます。 もし、そのスレッドが確実に終了するま
threading — Thread-based parallelism
threading — Thread-based parallelism¶ Source code: Lib/threading.py This module constructs higher-level threading interfaces on top of the lower level _thread module. Changed in version 3.7: This module used to be optional, it is now always available. See also concurrent.futures.ThreadPoolExecutor offers a higher level interface to push tasks to a background thread without blocking execution of th
Pythonの並列・並行処理サンプルコードまとめ - Qiita
Pythonで同時に2つ以上の処理をする方法を紹介します スレッド スレッドプール プロセスプール イベントループ（コルーチン） スレッド (threading) スレッドを使えば、複数の関数を同時に動かすことができます。 threading.Thread クラスに target として関数を渡し、start() で開始すると動きます。 import time import threading def func1(): while True: print("func1") time.sleep(1) def func2(): while True: print("func2") time.sleep(1) if __name__ == "__main__": thread_1 = threading.Thread(target=func1) thread_2 = threading.Thr
おまいらのthreading.Eventの使い方は間違っている - Qiita
はじめに Pythonのthreading.Eventを使っているサンプルはないかとググっていたら上位に間違った使い方をしているものが出てきました。 Qiitaでthreading.Eventを使った投稿でも3件全てが間違った使い方をしているという悲惨な状況たったので、正しい使い方を説明します。 threading.Eventとは イベントが発生するまでスレッドを待機させ、他のスレッドからイベントを発生させると待機スレッドが再開する、という使い方をする為のクラスです。 最も重要なメソッドは以下の2つです。 wait() イベントが発生するかタイムアウトになるまで現在のスレッドを待機させる。 set() イベントを発生させ、待機スレッドを再開させる。 他にもclear()とis_set()があります。 詳細はPythonドキュメントを参照してください。 正しい使い方 まずは正しい使い方を見て
POSIX Threads Programming
Author: Blaise Barney, Lawrence Livermore National Laboratory, UCRL-MI-133316 Table of Contents Abstract Pthreads Overview What is a Thread? What are Pthreads? Why Pthreads? Designing Threaded Programs The Pthreads API Compiling Threaded Programs Thread Management Creating and Terminating Threads Passing Arguments to Threads Joining and Detaching Threads Stack Management Miscellaneous Routines Exe
POSIXスレッド - Wikipedia
POSIXスレッド は、スレッドのPOSIX標準である。スレッド生成やスレッド操作の API を定義している。 POSIXスレッド標準を実装したライブラリは Pthreads と呼ばれることが多い。Pthreads は主にUnix系POSIXシステム（Linux や Solaris）で使われているが、Microsoft Windows 用実装も存在する。例えば、pthreads-w32 は Pthreads の API のサブセットをサポートしている[1]。 内容[編集] Pthreads はC言語のデータ型、関数、定数を定義している。その実装は pthread.h というヘッダファイルとスレッドライブラリにある。スレッドのスリープは unistd.h の sleep() もしくは time.h の nanosleep() を使用する。 データ型: pthread_t: スレッドへのハンド
スレッド局所記憶 - Wikipedia
スレッド局所記憶（英: thread local storage, TLS）は、静的もしくは大域的なメモリをスレッドごとに局所的に使用するためのコンピュータプログラミングの方法である。 プロセス内のスレッドはすべてアドレス空間を共有しており、同じプロセスのスレッドから参照する際、静的変数やグローバル変数は同じメモリ番地に配置される。 一方スタック上の変数はすべてのスレッドが自分のスタックを持つためスレッドに対して局所的であり、異なるメモリ番地に存在する。 同じ静的変数・グローバル変数を参照する二つのスレッドが（変数をスレッドに対して局所的にすることで）実際には異なるメモリ番地を参照できることが望ましい場合がある。たとえば典型的な例としてC言語のエラーコードを格納する変数 errno がある。 少なくともメモリアドレスを格納できるサイズの変数をスレッドに対して局所的にすることが可能なら、メモ
yunoの雑記帳 - ThreadLocalStorage
スレッドローカルストレージ(Thread-Local Storage)に関するメモ。 スレッド固有ストレージ(Thread-Specific Storage)、 またはスレッド固有データ(Thread-Specific Data)とも呼ばれる。 間違いがあったらごめんね。 何それ † 簡単に言うと、スレッドごとに異なるグローバル変数(static変数でも良い)。 通常のグローバル変数は、プロセスごとに別々で、スレッド間では共有されるけれども、TLSはスレッドごとに別々の記憶領域を持つ。 VC++では以下のように宣言する。 __declspec(thread) int x; __declspec(thread) extern int y; __declspec(thread) static int z; gccでは以下のように宣言する。 __thread int x; extern __th
マルチスレッド開発ガイド： 3.2 スレッド・ローカル・ストレージを利用して同期を軽減する | iSUS
この記事は、インテル® ソフトウェア・ネットワークに掲載されている「Use Thread-local Storage to Reduce Synchronization」 (http://software.intel.com/en-us/articles/use-thread-local-storage-to-reduce-synchronization/) の日本語参考訳です。 編集注記: 本記事は、2011 年 5 月 4 日に公開されたものを、加筆・修正したものです。 はじめに 同期処理はオーバーヘッドを伴うため、マルチスレッド・プログラムのパフォーマンスを妨げる恐れがあります。条件によっては、スレッド間で共有するデータ構造の代わりに、スレッド・ローカル・ストレージ (TLS) を使用することで、同期を軽減し、プログラムの実行速度を向上できます。 この記事は、「マルチスレッド・アプリ
スレッドローカルストレージ ‐ 通信用語の基礎知識
同じプロセスは同じメモリー空間を共有している。 スタックはスレッドごとに異なるためスタックに記憶される変数は局所的となるものの、同じプロセスであれば異なるスレッドであっても同じ静的変数やグローバル変数が参照できる。 しかし、同じ変数でもスレッドごとに一意でなければ困るものもある(例えばerrno変数など)。 このような用途のため、スレッドごとに用意される局所的な領域を、スレッドローカルストレージという。
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HashMapからConcurrentHashMapへの移行
Hash Table Vs Concurrent HashMap and it’s internal working
python thread with os.chdir and c/fortran Program
NetBSD Kernel Developer's Manual KTHREAD(9)
kthread"(9)" - NetBSD Manual Pages