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Pythonのmultiprocessingモジュールを使った並列処理の最適化方法

📅 7月 9, 2025
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⏱ 1 min read

Pythonのmultiprocessingモジュールを使った並列処理の最適化方法

概要

Pythonのmultiprocessingモジュールは、複数のプロセスを使って並列処理を実現するためのモジュールです。この技術は、CPUを効率的に活用して処理速度を向上させることができるため、大規模なデータ処理や並列処理が必要なタスクにおいて重要です。この記事では、multiprocessingモジュールを使った並列処理の最適化方法について解説します。

解決する問題や課題

大規模なデータ処理や並列処理を行う際に、効率的にリソースを活用し、処理速度を向上させる方法を提供します。

前提知識・必要ライブラリ

  • Pythonの基本知識
  • multiprocessingモジュールの理解

環境構築


# 必要ライブラリのインストール
pip install multiprocessing

実装コード


# 実践的なPythonコードを記載
# 適切なコメントと型ヒントを含める
from typing import List
import multiprocessing

def square(n: int) -> int:
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(square, numbers)
        
    print(results)

使用例


# 実際のユースケースを想定した例
# 数字のリストの各要素を並列で2乗して結果を取得する例

テストコード


# pytest を使ったテストコード例
import pytest

def test_square():
    assert square(2) == 4
    assert square(5) == 25

応用・カスタマイズ

  • `multiprocessing.Pool`の`map`メソッド以外にも、`apply`, `apply_async`などのメソッドがあり、それぞれ適した場面があるので、適切に選択することでパフォーマンスを最適化できる。
  • エラーハンドリングを適切に行うことで、並列処理中のエラーをキャッチして処理を継続することができる。

関連技術

  • 非同期処理ライブラリ：asyncio
  • 並列処理ライブラリ：concurrent.futures
  • 公式ドキュメント：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

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この記事では、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用した並列処理の最適化方法について紹介しました。適切に並列処理を活用することで、処理速度の向上やリソースの効率的な活用が可能です。是非、実際にコードを書きながら試してみてください。

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