Pythonにおける並行実行とContextVarsモジュール：詳細な解説

Pythonにおける「並行実行」は、複数のタスクを同時に処理することを指します。これは、計算量が多い処理や入出力待ちの処理を効率化するために役立ちます。従来、Pythonにおける並行処理は、スレッドやマルチプロセスなどのモジュールを使用して実現されてきました。

「contextvars」モジュールとは？

「contextvars」モジュールは、コード実行中のコンテキストに関連付けられた変数を管理するためのツールです。コンテキスト変数は、関数呼び出しやタスク実行などのスコープ内で有効になる特殊な変数です。従来のグローバル変数やスレッドローカル変数とは異なり、コンテキスト変数はコード実行のスコープに限定されるため、意図せぬ変数の競合やデータ破損のリスクを低減できます。

「contextvars」と並行処理の連携

「contextvars」モジュールは、並行処理におけるコンテキスト管理に特に役立ちます。従来の並行処理モジュールでは、各タスク間で共有される変数を明示的に追跡および管理する必要がありました。しかし、「contextvars」を使用すると、各タスクに固有のコンテキスト変数を簡単に作成および保持できます。

以下の例は、「contextvars」を使用して、並行実行されるタスクごとに異なるランダム数を生成する方法を示しています。

from contextvars import ContextVar
import random

random_number_context_var = ContextVar('random_number')

def generate_random_number():
    with random_number_context_var.set(random.random()):
        return random_number_context_var.get()

# 3つのタスクを並行実行し、それぞれ異なるランダム数を生成
task1 = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(generate_random_number)
task2 = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(generate_random_number)
task3 = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(generate_random_number)

# 各タスクの結果を出力
print(task1.result())
print(task2.result())
print(task3.result())

この例では、random_number_context_var というコンテキスト変数が使用されています。各タスクは with ステートメントを使用してこのコンテキスト変数のスコープに入り、ランダム数を生成します。random_number_context_var.get() を呼び出すことで、各タスクは自身のコンテキスト変数に格納されたランダム数にアクセスできます。

「contextvars」の利点

「contextvars」モジュールを使用する並行処理には、以下のような利点があります。

柔軟性: さまざまな並行処理シナリオに対応できます。
安全性: 意図せぬ変数の競合やデータ破損のリスクを低減できます。
簡潔性: コードがより簡潔になり、変数の追跡や管理が容易になります。

「contextvars」モジュールは、Pythonにおける並行処理をよりシンプルかつ強力にする強力なツールです。コンテキスト変数を使用して、各タスクに固有のデータを保持し、コードの可読性とメンテナンス性を向上させることができます。

from contextvars import ContextVar
import random
import concurrent.futures

random_number_context_var = ContextVar('random_number')

def generate_random_number():
    with random_number_context_var.set(random.random()):
        return random_number_context_var.get()

# 3つのタスクを並行実行し、それぞれ異なるランダム数を生成
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future_to_task = {
        executor.submit(generate_random_number): 'Task 1',
        executor.submit(generate_random_number): 'Task 2',
        executor.submit(generate_random_number): 'Task 3',
    }

    for future, task_name in future_to_task.items():
        random_number = future.result()
        print(f"{task_name}: {random_number}")

例2：リクエストIDをタスク間で伝達

この例では、contextvarsモジュールを使用して、リクエストIDをタスク間で伝達する方法を示します。

from contextvars import ContextVar
import concurrent.futures

request_id_context_var = ContextVar('request_id')

def process_request(request_id, data):
    with request_id_context_var.set(request_id):
        # データを処理
        print(f"Processing request {request_id}: {data}")

def main():
    # リクエストIDを設定
    request_id = '12345'
    request_id_context_var.set(request_id)

    # データを並行処理
    data_list = ['data1', 'data2', 'data3']
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(process_request, request_id, data) for data in data_list]

    # すべてのタスクが完了するのを待つ
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        future.result()

if __name__ == '__main__':
    main()

例3：ログ出力にコンテキスト情報を追加

この例では、contextvarsモジュールを使用して、ログ出力にコンテキスト情報を追加する方法を示します。

from contextvars import ContextVar
import logging

user_id_context_var = ContextVar('user_id')

def log_message(message):
    user_id = user_id_context_var.get()
    if user_id:
        logging.info(f"[User {user_id}] {message}")
    else:
        logging.info(message)

def main():
    # ユーザーIDを設定
    user_id = '12345'
    user_id_context_var.set(user_id)

    # ログメッセージを出力
    log_message("Hello, world!")
    log_message("This is a log message.")

if __name__ == '__main__':
    main()

以下に、「contextvars」の代替として考えられる方法をいくつか紹介します。

スレッドローカル変数

スレッドローカル変数は、各スレッドに固有の変数を格納するために使用できます。「contextvars」と同様に、スレッドローカル変数を使用して、並行実行されるタスク間でデータを共有できます。

import threading

def generate_random_number():
    random_number = random.random()
    threading.local.random_number = random_number
    print(f"Random number: {random_number}")

# 2つのスレッドでタスクを実行
thread1 = threading.Thread(target=generate_random_number)
thread2 = threading.Thread(target=generate_random_number)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

カスタムコンテキスト管理クラス

カスタムコンテキスト管理クラスを使用して、コード実行スコープに関連付けられた変数を管理することもできます。

class RequestContext:
    def __init__(self, request_id):
        self.request_id = request_id

    def __enter__(self):
        request_id_context.set(self.request_id)

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        request_id_context.set(None)

def process_request(request_id, data):
    with RequestContext(request_id):
        # データを処理
        print(f"Processing request {request_id}: {data}")

# リクエストIDを設定
request_id = '12345'

# データを並行処理
data_list = ['data1', 'data2', 'data3']
for data in data_list:
    process_request(request_id, data)

辞書

単純なシナリオでは、辞書を使用してコンテキストデータを格納することもできます。

request_id_context = {}

def process_request(request_id, data):
    request_id_context[threading.get_ident()] = request_id
    # データを処理
    print(f"Processing request {request_id}: {data}")
    del request_id_context[threading.get_ident()]

# リクエストIDを設定
request_id = '12345'

# データを並行処理
data_list = ['data1', 'data2', 'data3']
for data in data_list:
    process_request(request_id, data)

注意事項

上記で紹介した方法は、「contextvars」モジュールと同等の機能を提供するとは限りません。「contextvars」は、より包括的かつ強力な機能を提供しており、複雑な並行処理シナリオに適しています。

「contextvars」モジュールは、Pythonにおける並行処理を簡潔かつ安全に行うための強力なツールです。しかし、単純なシナリオであれば、上記で紹介した代替方法を使用することもできます。