Pythonの並列処理: concurrent.futures.Executor.map() のエラーとトラブルシューティング

2024-12-17

Pythonプログラミングにおける concurrent.futures.Executor.map() とは、イテラブルに対して並列処理を行うための関数です。

イテラブルとは、要素を順番に取得できるオブジェクトのことで、リストやタプル、ジェネレータなどがこれに該当します。

map() は、指定した関数 (コールバック関数と呼ばれます) をイテラブルの各要素に並列で適用し、処理結果を イテレータ として返します。

並列処理 とは、複数のタスクを 同時に 実行させることを指します。これにより、本来は順番に実行しなければならない処理を、待ち時間 を減らして効率的に実行することが可能です。

使い方

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# イテラブルを作成 (ここではリストを使用)
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 処理したい関数を作成
def double(x):
  return x * 2

# Executor を作成 (スレッドプールを利用)
with ThreadPoolExecutor() as executor:
  # map() を使って並列処理を実行
  result_iterator = executor.map(double, data)

  # 結果のイテレータを処理
  for result in result_iterator:
    print(result)

このコードでは、data リストの各要素に対して double 関数を並列で実行し、その結果を順次プリントしています。

ポイント

  • concurrent.futures モジュールには、 ThreadPoolExecutor (スレッドプール) や ProcessPoolExecutor (プロセスプール) など、 Executor として使えるものが用意されています。
  • 戻り値の順序は、基本的に 入力されたイテラブルの順序と一致します。
  • map() は、イテレータ を返すため、 for 文などで結果を 逐次 取得していくのが一般的です。
  • 並列処理を行うため、グローバル変数共有状態 を扱う際には、スレッドセーフ に実装する必要があります。


concurrent.futures.Executor.map() を使用する際に発生しやすいエラーとその対処法を説明します。

関数内のエラー検出

map() で並列処理を行うと、関数内で発生した例外が 直接表示されません。そのため、エラーが発生していることに気づきにくくなります。

対処法

  • エラー発生時に例外を 明示的に 送出させる (raise Exception("エラーメッセージ"))。
  • 個別の関数を try-except ブロックで囲み、例外発生時に処理を中断させる。

関数シグネチャの不一致

map() の第一引数に渡す関数は、入力引数返り値適切に定義 されている必要があります。

エラー例

def wrong_function(x):  # 返り値がない
  print(x * 2)

# エラーが発生します
result_iterator = executor.map(wrong_function, data)

対処法

関数定義を確認し、入力引数と返り値を正しく設定しましょう。

タイムアウト

map() で並列処理を実行している際、特定の関数が長時間実行されると、全体の処理が遅延します。

対処法

  • map() の第二引数に timeout を設定し、タイムアウト時間 を指定します。

グローバル変数と共有状態

並列処理では、複数のスレッドが 同時に 処理を行うため、グローバル変数や共有状態を 安全 に扱う必要があります。

エラー例

counter = 0

def increment(x):
  global counter
  counter += 1
  return counter * x

# 予期しない結果になる可能性があります
result_iterator = executor.map(increment, data)

対処法

  • 関数内で完結した処理にする。
  • スレッドセーフなデータ構造 (e.g. concurrent.futures.Lock) を利用して、競合状態を避ける。
  • ログ出力やデバッガを活用して、処理の流れを追跡しましょう。
  • エラーが発生した場合は、まず map() で返される イテレータfor 文 で回し、各要素を確認しましょう。


リストの要素を2倍にする

このコードは、リスト data の各要素に対して double 関数を並列で実行し、その結果をプリントします。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# イテラブルを作成 (リスト)
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 処理したい関数
def double(x):
  return x * 2

# Executor を作成 (スレッドプール)
with ThreadPoolExecutor() as executor:
  # map() を使って並列処理を実行
  result_iterator = executor.map(double, data)

  # 結果のイテレータを処理
  for result in result_iterator:
    print(result)

出力例

2
4
6
8
10

ファイルの読み込みを並列処理

このコードは、複数のファイルパス (file_paths) を read_file 関数に渡し、並列でファイルを読み込み、その内容を連結して返します。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# ファイルパスリスト
file_paths = ["file1.txt", "file2.txt", "file3.txt"]

# ファイル読み込み関数
def read_file(path):
  with open(path, "r") as f:
    return f.read()

# Executor を作成 (スレッドプール)
with ThreadPoolExecutor() as executor:
  # map() を使って並列処理を実行
  future_objects = executor.map(read_file, file_paths)

  # 結果を連結
  all_content = ""
  for future in future_objects:
    content = future.result()  # Future オブジェクトから結果を取得
    all_content += content

  print(all_content)
  • map() はイテレータを返すため、 for 文 で逐次処理するのが一般的ですが、 Future オブジェクトを利用することで、より柔軟な並列処理が可能になります。
  • 上記のコードでは、future.result() を使って Future オブジェクトから結果を取得しています。


concurrent.futures.Executor.map() は便利ですが、状況によっては他の方法が適している場合があります。ここでは、代替手段となる手法を紹介します。

for 文を使った明示的な並列処理

map() を使わず、for 文を使って明示的にスレッドやプロセスを生成し、並列処理を行うことができます。

from threading import Thread

# イテラブルを作成 (リスト)
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 処理したい関数
def double(x):
  return x * 2

# 結果を格納するリスト
results = []

# スレッド生成と並列処理
threads = []
for x in data:
  thread = Thread(target=lambda: results.append(double(x)))
  thread.start()
  threads.append(thread)

# 全スレッドの終了待ち
for thread in threads:
  thread.join()

# 結果の処理
for result in results:
  print(result)

注意点

  • グローバル変数や共有状態の取り扱いに注意が必要。
  • スレッドやプロセスの生成・管理が煩雑になる。

multiprocessing.Pool.map()

concurrent.futures モジュールではなく、 multiprocessing モジュールの Pool.map() を使用する方法があります。こちらはプロセスプールを利用して並列処理を行います。

from multiprocessing import Pool

# イテラブルを作成 (リスト)
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 処理したい関数
def double(x):
  return x * 2

# プロセスプールを作成
with Pool() as pool:
  # map() を使って並列処理を実行
  result_list = pool.map(double, data)

# 結果の処理
for result in result_list:
  print(result)

注意点

  • シリアル化可能な関数でないと使用できない。
  • concurrent.futures.Executor.map() に比べてオーバーヘッドが大きい場合がある。

ライブラリを使った並列処理

特定のタスク (e.g. ファイル入出力) に特化したライブラリの中には、並列処理機能を提供するものがあります。例えば、 requests ライブラリは並列で複数のHTTPリクエストを送信することができます。

  • スレッドセーフ/プロセスセーフな実装が必要かどうか
  • 処理内容 (CPUバウンド vs. I/Oバウンド)
  • 並列処理の複雑さ