Python並行処理の救世主『multiprocessing.Pool.apply()』：詳細ガイドとサンプルコード

このガイドでは、multiprocessing.Pool.apply() の仕組みと使用方法を、分かりやすい例を用いて詳細に解説します。

multiprocessing.Pool.apply() とは？

multiprocessing.Pool.apply() 関数は、指定された関数やメソッドを別々のプロセスで並行実行します。これは、CPUコアの数だけ処理を分割し、計算速度を大幅に向上させることができます。

この関数は、以下の引数を取ります。

• kwargs
  func に渡すキーワード引数の辞書
• args
  func に渡す引数のタプル
• func
  並行実行したい関数またはメソッド

apply() 関数は、非同期的に実行され、結果を返します。結果は、AsyncResult オブジェクトとして格納されます。このオブジェクトには、get() メソッドを使用して結果を取得するためのメソッドが含まれています。

multiprocessing.Pool.apply() の動作メカニズム

apply() 関数は、以下の手順で動作します。

1. 親プロセスは、ワーカープロセスプールの作成と初期化を行います。
2. 親プロセスは、func、args、および kwargs をワーカープロセスプールのいずれかのワーカープロセスに送信します。
3. ワーカープロセスは、func を args と kwargs で呼び出し、結果を返します。
4. 親プロセスは、ワーカープロセスからの結果を受信し、AsyncResult オブジェクトに格納します。
5. 親プロセスは、AsyncResult.get() メソッドを使用して結果を取得できます。

apply() 関数の主な利点は次のとおりです。

• 汎用性
  さまざまな種類のタスクに適用できます。
• シンプルさ
  関数やメソッドを並行実行するために複雑なコードを書く必要はありません。
• 高速化
  CPUコアの数だけ処理を分割することで、計算速度を大幅に向上させることができます。

以下の例は、apply() 関数を使用して、2 つの数を引数として受け取り、その和を返す関数 add() を並行実行する方法を示します。

from multiprocessing import Pool

def add(x, y):
  """Returns the sum of two numbers."""
  return x + y

if __name__ == "__main__":
  # Create a pool of 4 worker processes
  pool = Pool(4)

  # Apply the add function to multiple pairs of numbers
  results = pool.apply(add, (1, 2))  # Result: 3
  results = pool.apply(add, (3, 4))  # Result: 7
  results = pool.apply(add, (5, 6))  # Result: 11

  # Close the pool
  pool.close()
  pool.join()

この例では、Pool オブジェクトが 4 つのワーカープロセスを持つように作成されます。次に、apply() 関数は add 関数に (1, 2)、(3, 4)、(5, 6) などの引数のタプルを渡します。各ワーカープロセスは、add 関数を非同期的に実行し、結果を AsyncResult オブジェクトに格納します。最後に、get() メソッドを使用して結果を取得します。

• 複数のプロセス間で共有されるグローバル変数を使用する場合は、注意が必要です。グローバル変数の変更は、すべてのプロセスに反映される可能性があります。
• apply() 関数は、入出力バウンドのタスクには適していません。入出力バウンドのタスクの場合、map() 関数を使用する方が効率的です。
• apply() 関数は、非同期的に実行されるため、結果がすぐに利用できるとは限りません。get() メソッドを使用して結果を明示的に取得する必要があります。

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計算量の多いタスクの並行処理

この例では、apply() 関数を使用して、計算量の多いタスクを並行実行する方法を示します。このタスクは、フィボナッチ数列の生成です。

from multiprocessing import Pool
import time

def fibonacci(n):
  """Calculates the nth Fibonacci number."""
  if n == 0 or n == 1:
    return n
  else:
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

if __name__ == "__main__":
  # Create a pool of 4 worker processes
  pool = Pool(4)

  # Apply the fibonacci function to multiple numbers
  start_time = time.time()
  results = pool.apply(fibonacci, 30)  # Calculate the 30th Fibonacci number
  end_time = time.time()

  # Print the result and execution time
  print(f"Fibonacci number: {results}")
  print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")

  # Close the pool
  pool.close()
  pool.join()

この例では、fibonacci() 関数は、再帰的にフィボナッチ数列を計算します。apply() 関数は、この関数を非同期的に実行し、30 番目のフィボナッチ数を計算します。

この例では、apply() 関数を使用して、I/O バウンドタスクを並行実行する方法を示します。このタスクは、テキストファイルを読み込み、その内容をすべて大文字に変換することです。

from multiprocessing import Pool
import time
import os

def convert_to_uppercase(filename):
  """Converts the contents of a text file to uppercase."""
  with open(filename, 'r') as f:
    content = f.read()
  with open(filename, 'w') as f:
    f.write(content.upper())

if __name__ == "__main__":
  # Create a pool of 4 worker processes
  pool = Pool(4)

  # Get all text files in the current directory
  filenames = [f for f in os.listdir() if os.path.isfile(f) and f.endswith('.txt')]

  # Apply the convert_to_uppercase function to multiple files
  start_time = time.time()
  results = [pool.apply(convert_to_uppercase, args=(filename,)) for filename in filenames]
  end_time = time.time()

  # Print the execution time
  print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")

  # Close the pool
  pool.close()
  pool.join()

この例では、convert_to_uppercase() 関数は、テキストファイルを読み込み、その内容をすべて大文字に変換します。apply() 関数は、この関数を非同期的に実行し、filenames リスト内のすべてのファイルに対して実行します。

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multiprocessing.Pool.map()

• 短所：
  • 結果の順番を制御できない
  • エラーが発生すると、イテレータブルの残りの要素が処理されない
• 長所：
  • 複数の引数を持つイテレータブルに対して関数を適用する場合に便利
  • apply()よりも高速な場合がある

from multiprocessing import Pool

def add(x, y):
  return x + y

if __name__ == "__main__":
  # Create a pool of 4 worker processes
  pool = Pool(4)

  # Apply the add function to an iterable of numbers
  numbers = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
  results = pool.map(add, numbers)  # Results: [3, 7, 11]

  # Close the pool
  pool.close()
  pool.join()

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

• 短所：
  • CPU バウンドタスクには適していない
  • Windows では利用できない場合がある
• 長所：
  • multiprocessing よりも軽量で、メモリ使用量が少ない
  • 結果の順番を制御できる
  • 終了時にタイムアウトを設定できる

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def add(x, y):
  return x + y

if __name__ == "__main__":
  # Create a ThreadPoolExecutor with 4 worker threads
  executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

  # Submit multiple tasks to the executor
  futures = [executor.submit(add, x, y) for x, y in [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]]

  # Wait for all tasks to finish and collect the results
  results = [future.result() for future in futures]
  print(results)  # Results: [3, 7, 11]

• 短所：
  • コードが複雑になる
  • 競合状態やデッドロックが発生する可能性がある
• 長所：
  • 最も詳細な制御を提供
  • multiprocessing や concurrent.futures よりも高速な場合がある

import threading

def add(x, y):
  return x + y

def worker(numbers_queue, results_queue):
  while True:
    try:
      x, y = numbers_queue.get()
      result = add(x, y)
      results_queue.put(result)
    except queue.Empty:
      break

if __name__ == "__main__":
  # Create a queue for tasks and a queue for results
  numbers_queue = queue.Queue()
  results_queue = queue.Queue()

  # Start 4 worker threads
  for _ in range(4):
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(numbers_queue, results_queue))
    thread.start()

  # Add tasks to the queue
  for x, y in [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]:
    numbers_queue.put((x, y))

  # Wait for all tasks to finish and collect the results
  results = []
  while not results_queue.empty():
    results.append(results_queue.get())

  # Print the results
  print(results)  # Results: [3, 7, 11]

• Ray：分散型並行処理フレームワーク
• dask：データ分析ワークフローを並行化するのに役立つライブラリ
• joblib：大規模なデータセットを扱う場合に適した、並行処理に特化したライブラリ