multiprocessing.Pool
マルチプロセッシング プール（標準ライブラリ）
意味 並列処理で作業を効率化
multiprocessing.Poolとは？
multiprocessing.Poolは、Pythonのマルチプロセス処理において、複数のプロセスをプールして管理し、それらに作業を効率的に割り当てるための仕組みです。 大量のデータに対して同じ処理を何度も行いたい場合に、multiprocessing.Poolを使うことで、簡単に並列処理を実装し、処理時間を大幅に短縮することができます。
multiprocessing.Poolの具体的な使い方
並列データ処理
import multiprocessing
import time
def process_data(number):
time.sleep(1) # 重い処理をシミュレート
return number ** 2
if __name__ == '__main__':
data = list(range(10))
# シングルプロセスでの処理
start_time = time.time()
single_result = [process_data(num) for num in data]
single_time = time.time() - start_time
# マルチプロセスでの処理
start_time = time.time()
with multiprocessing.Pool() as pool:
multi_result = pool.map(process_data, data)
multi_time = time.time() - start_time
print(f'結果: {multi_result}')
print(f'シングルプロセス処理時間: {single_time:.2f}秒')
print(f'マルチプロセス処理時間: {multi_time:.2f}秒')
print(f'高速化率: {single_time / multi_time:.2f}倍')👇出力結果
結果: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
シングルプロセス処理時間: 10.01秒
マルチプロセス処理時間: 2.52秒
高速化率: 3.97倍このコードは、multiprocessing.Poolを使用して、データの並列処理を行う例です。 process_data関数は、与えられた数値を2乗する処理を行います。time.sleep(1)で1秒の遅延を入れることで、重い処理をシミュレートしています。 メイン部分では、0から9までの数値リストに対して処理を行います。まず、シングルプロセスで処理を行い、その後multiprocessing.Poolを使用してマルチプロセスで同じ処理を行います。 pool.map()メソッドを使用することで、process_data関数をデータリストの各要素に対して並列に適用します。 最後に、両方の処理時間を比較し、マルチプロセス処理による高速化率を計算します。 この例では、CPUバウンドな処理を並列化することで、処理時間を大幅に短縮できることを示しています。特に、大量のデータに対して同じ処理を繰り返し適用する場合に、multiprocessing.Poolは非常に効果的です。
multiprocessing.Poolに関するよくある質問
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