Concurrent Executionにおけるthreading.stack_size()の解説と注意点

Python で並行処理を行う場合、threading モジュールが一般的に使用されます。このモジュールには、スレッドの作成と管理に役立つ様々な機能が含まれています。その中でも、threading.stack_size() 関数は、スレッドに割り当てるスタック領域のサイズを設定するために使用されます。

スレッドスタックとは？

デフォルトのスタックサイズ

Python では、スレッドのスタックサイズは OS によって異なります。一般的には、デフォルトのスタックサイズは十分な大きさですが、再帰関数や多くのローカル変数を扱うような処理を実行する場合は、スタックサイズ不足によるエラーが発生する可能性があります。

threading.stack_size() 関数の役割

threading.stack_size() 関数は、新しいスレッドを作成する際にそのスレッドに割り当てるスタック領域のサイズを設定するために使用されます。引数としてバイト単位のサイズを渡し、デフォルトのスタックサイズを変更することができます。

例

import threading

def my_function(num):
    if num <= 1:
        return num
    else:
        return num * my_function(num - 1)

# デフォルトのスタックサイズでスレッドを作成
thread1 = threading.Thread(target=my_function, args=(10,))
thread1.start()

# スタックサイズを 2MB に設定してスレッドを作成
thread2 = threading.Thread(target=my_function, args=(1000,), stack_size=(2 * 1024 * 1024))
thread2.start()

この例では、my_function 関数は再帰的に呼び出されます。デフォルトのスタックサイズでスレッド thread1 を作成すると、再帰呼び出しの深さによっては、スタックエラーが発生する可能性があります。一方、スレッド thread2 はスタックサイズを 2MB に設定しているので、より多くの再帰呼び出しに対応することができます。

スタックサイズを必要以上に大きく設定してもパフォーマンスが向上するとは限りません。適切なスタックサイズは、アプリケーションの要件によって異なります。
すべてのプラットフォームでスタックサイズの変更がサポートされているわけではありません。
スタックサイズを大きくすると、メモリ使用量が増加します。

スレッドのスタックサイズを取得する

import threading

def get_stack_size(thread):
    """スレッドのスタックサイズを取得する関数"""
    if not hasattr(thread, "_stack"):
        return None
    return thread._stack.getsize()

# スレッドを作成
thread = threading.Thread(target=lambda: None)
thread.start()

# スタックサイズを取得
stack_size = get_stack_size(thread)
print(f"スレッドのスタックサイズ: {stack_size} バイト")

デフォルトのスタックサイズを変更する

import threading

def my_function(num):
    # ...

# デフォルトのスタックサイズを変更
threading.stack_size(2 * 1024 * 1024)  # 2MB

# スレッドを作成
thread = threading.Thread(target=my_function, args=(10,))
thread.start()

特定のスレッドのスタックサイズを変更する

import threading

def my_function(num):
    # ...

# 特定のスレッドのスタックサイズを変更
thread = threading.Thread(target=my_function, args=(10,), stack_size=(2 * 1024 * 1024))
thread.start()

import threading

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

# デフォルトのスタックサイズでスレッドを作成
thread1 = threading.Thread(target=factorial, args=(1000,))
thread1.start()  # スタックエラーが発生する可能性があります

# スタックサイズを 2MB に設定してスレッドを作成
thread2 = threading.Thread(target=factorial, args=(1000,), stack_size=(2 * 1024 * 1024))
thread2.start()  # スタックエラーが発生しません

適切なスタックサイズを設定するのは難しい
スタックサイズの変更がパフォーマンスに与える影響を予測するのが難しい
すべてのプラットフォームでサポートされているわけではない

これらの制限を回避するために、threading.stack_size() の代替方法をいくつか検討することができます。

軽量スレッドを使用する

軽量スレッドは、通常のスタックベースのスレッドよりも少ないメモリとオーバーヘッドを使用するスレッドの一種です。Python では、greenlet や uGreenlet などのライブラリを使用して軽量スレッドを作成することができます。

例

from greenlet import Greenlet

def my_function(num):
    if num <= 1:
        return num
    else:
        return num * my_function(num - 1)

# 軽量スレッドを作成
greenlet1 = Greenlet(my_function, 10)
greenlet2 = Greenlet(my_function, 1000)

# 軽量スレッドを実行
greenlet1.switch()
greenlet2.switch()

協調型マルチタスクを使用する

協調型マルチタスクは、スレッドではなく、タスクと呼ばれる軽量な実行単位を使用して並行処理を実現します。タスクは、明示的にタスクスケジューラに譲渡することで、他のタスクに実行権限を譲ります。Python では、asyncio や Trollius などのライブラリを使用して協調型マルチタスクを実装することができます。

例

import asyncio

async def my_function(num):
    if num <= 1:
        return num
    else:
        return num * await my_function(num - 1)

# イベントループを作成
loop = asyncio.get_event_loop()

# コルーチンを作成
coroutine1 = my_function(10)
coroutine2 = my_function(1000)

# コルーチンを実行
loop.run_until_complete(coroutine1)
loop.run_until_complete(coroutine2)

プロセスを使用する

複数のプロセスを作成して、並行処理を実行することができます。プロセスは、スレッドよりも独立した実行単位であり、それぞれ独自のメモリ空間を持っています。

import multiprocessing

def my_function(num):
    if num <= 1:
        return num
    else:
        return num * my_function(num - 1)

# プロセスを作成
process1 = multiprocessing.Process(target=my_function, args=(10,))
process2 = multiprocessing.Process(target=my_function, args=(1000,))

# プロセスを開始
process1.start()
process2.start()

# プロセスが完了するのを待つ
process1.join()
process2.join()