Pythonでマルチスレッド処理をする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonでマルチスレッド処理をする方法について現役エンジニアが解説しています。スレッドとは、CPUの利用単位のことで、マルチスレッド処理とは、1つのコンピュータで複数の処理を並行して行うことをいいます。Pythonでマルチスレッド処理を行うにはthreadingモジュールを使います。
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Pythonでマルチスレッド処理をする方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。
Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
Pythonでマルチスレッド処理をする方法について詳しく説明していくね！
お願いします！
目次
スレッドとは
スレッドとは、CPUの利用単位です。
パソコンのCPUのスペックを見ると、「4コア8スレッド」のように表記されているものをよく見かけます。この中でコアは処理作業の中核となる部分になります。
最近のCPUでは複数のコアが入っているものが主流となっています。複数のコアを使うことで、パソコン上では複数のプロセッサとして認識されるので複数の処理を同時に行うことが出来るようになります。
コアはパソコン上では物理的に認識していることから物理コアと呼ばれています。さらに、ひとつあたりのコアでも最近では複数の処理を行うことが出来るようになっています。このように仮想的にコア上で処理できる最小単位をスレッドといいます。こちらは物理的ではなく、論理的にコアを認識していることから仮想コアと呼ばれています。
先程の4コア8スレッドを例にすると、下図のように1コアあたり、2つのスレッドで構成されたCPUということになります。最近では複数処理を売りにしているCPUとは、このコア数とスレッド数が多いのが特徴です。
マルチスレッド処理とは
マルチスレッド処理とは、1つのコンピュータで複数の処理を並行して行うことをいいます。
通常は、ループや分岐があっても一つのプログラムにつき、一つの処理を実行する流れになっています。これをシングルスレッドといいます。しかし、処理の効率化などを目的に並列でプログラムを処理することがあります。つまり、一つのプログラムにつき複数の処理を実行することができます。
このような処理を行うプログラムをマルチスレッドプログラムといいます。
threadingモジュールの使い方
ここまでスレッドの話をしてきましたが、Pythonでも標準ライブラリを使ってマルチスレッド処理を行うことができます。それがthreadingです。
threadingは関数で記述した複数の処理を並列化させることができます。基本的な使い方としては、まずはスレッド処理を行うオブジェクトを定義します。
t1 = threading.Thread(target=func1)
その後、startメソッドで定義したスレッドを実行します。
t1.start()
これを複数使うことで、マルチスレッド処理をPythonで実装できます。
それでは、次にサンプルコードを動かしてthreadingを使っていきましょう。
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実際に書いてみよう
それでは、実際にthreadingを使ったサンプルコードを用意しました。以下のソースコードを任意のディレクトリに保存します。
import threading
import time
def proc1():
print("process1: start")
time.sleep(3)
print("process1: end")
def proc2():
print("process2: start")
time.sleep(2)
print("process2: end")
if __name__ == "__main__":
th1 = threading.Thread(target=proc1)
th2 = threading.Thread(target=proc2)
th1.start()
th2.start()
実際に実行すると、以下のように関数の終了を待たずに複数の関数が並列して実行されていることが分かります。
process1: start process2: start process2: end process1: end
まとめ
今回はthreadingを使ったPythonの並列処理を紹介しました。
処理を効率化させることができ、便利なモジュールですがその分パソコンのCPUに負荷をかけることになるので、あまりに重い並列処理をかけるとPythonのメモリエラーになる可能性があります。
必ずしもthreadingをかけることでプログラムのパフォーマンスが向上するとは限らないので、使い所は考える必要があります。
監修してくれたメンター
| メンター三浦
モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。 TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。 |
内容分かりやすくて良かったです！
ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
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