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
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 や 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 と 返り値 が 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 を 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