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
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
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python thread with os.chdir and c/fortran Program