Pythonの同時実行性

並行性は、しばしば並列性と誤解されます。並行性とは、独立したコードが体系的に実行されるようにスケジューリングすることを意味します。この章では、Pythonを使用したオペレーティングシステムの同時実行に焦点を当てます。

次のプログラムは、オペレーティングシステムの同時実行の実行に役立ちます-

import os
import time
import threading
import multiprocessing

NUM_WORKERS = 4

def only_sleep():
   print("PID: %s, Process Name: %s, Thread Name: %s" % (
      os.getpid(),
      multiprocessing.current_process().name,
      threading.current_thread().name)
   )
   time.sleep(1)

def crunch_numbers():
   print("PID: %s, Process Name: %s, Thread Name: %s" % (
      os.getpid(),
      multiprocessing.current_process().name,
      threading.current_thread().name)
   )
   x = 0
   while x < 10000000:
      x += 1
for _ in range(NUM_WORKERS):
   only_sleep()
end_time = time.time()
print("Serial time=", end_time - start_time)

# Run tasks using threads
start_time = time.time()
threads = [threading.Thread(target=only_sleep) for _ in range(NUM_WORKERS)]
[thread.start() for thread in threads]
[thread.join() for thread in threads]
end_time = time.time()

print("Threads time=", end_time - start_time)

# Run tasks using processes
start_time = time.time()
processes = [multiprocessing.Process(target=only_sleep()) for _ in range(NUM_WORKERS)]
[process.start() for process in processes]
[process.join() for process in processes]
end_time = time.time()

print("Parallel time=", end_time - start_time)

出力

上記のプログラムは、次の出力を生成します-

同時実行性

説明

「マルチプロセッシング」は、スレッド化モジュールに似たパッケージです。このパッケージは、ローカルおよびリモートの同時実行性をサポートしています。このモジュールにより、プログラマーは特定のシステムで複数のプロセスを使用できるという利点が得られます。

Python-design-patterns-concurrency-in-python

Pythonの同時実行性

出力

説明