最初に同時に動かす最大数 max_workers を決めるとスレッドを使いまわしてくれるので上で紹介した普通のスレッドよりかしこいです。 sample_thread3.py By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.

最後にshutdownメソッドを呼び出すと、ThreadPoolExecutorに登録した処理がすべて終わるまで待ち状態になります。, スレッドで実行した結果を受け取りたい、ということはよくあることだと思います。その場合にはFutureを使用します。Futureはスレッドの状態を知ることや、スレッドで実行された結果を受けとることができます。, FutureはThreadPoolExecutorでsubumitメソッドを呼び出したときの戻り値で受け取ることができます。受け取ったFutureのresultメソッドを呼び出せば、スレッドで処理が終わっていれば戻り値を取得でき、スレッド処理が終わっていなければ終わるまで待った後、戻り値を取得できます(引数にtimeoutを指定すれば指定した時間まで待ち、それまでに終了しなければ例外が発生します)。ではサンプルを見てみましょう。, ThreadPoolExecutorのsubmitメソッド呼び出しでFutureを受け取り、Futureのresultメソッドでmake_udonメソッドの戻り値を取得しています。実行すればmake_udonの戻り値を取得して「XXXお待たせしました。」と表示されると思います。, ただ、このサンプルはあまり良くありません。make_udonメソッドは3秒と決まった時間で処理が終わりますが、処理時間がいつ終わるか分からない場合。例えば、最初の処理が10秒かかり、二番目以降の処理が1秒しかかからない場合には、このサンプルのような処理をしていると最初の処理のFutureのresultメソッド呼び出しで処理が止まってしまい。それが終わるまで既に終わっている二番目以降の処理結果が受け取れなくなります。, このような事態を回避する方法は色々とありますが、Futureにはスレッドの処理状態を確認するメソッドのrunningやdoneなどがあるので、それらを使用して回避することもできると思います。, runningメソッドはスレッドが現在実行中ならTrueを返却します。doneメソッドはスレッドが終了していればTrueを返却します。, threadingやThreadPoolExcecutorでのスレッドを使用した実装を見てきました。実装自体は簡単にできると思いますが、並列処理ではデータの整合性、処理順などを意識した実装をする必要がある、デバッグが困難である、最適なスレッド数を求める必要がある、など大変な面もあります。なので、その辺の見極めが必要になってくると思います。, ソース: sample_thread1.py

それではサンプルを見てみましょう。, ThreadPoolExecutorにmax_workersを指定してインスタンスを生成します。今回は3を指定しました。 subprocess モジュールを使う¶. Why not register and get more from Qiita? 通常Pythonでは逐次処理により一つずつ処理が実行されます。逐次処理では一度に一つの処理しか行うことができないため、一つの処理が終了するまで次の処理を行うことができません。, そのため、ファイル操作や外部との通信といった相手側の応答を待つような処理を行った場合、待っている間は何も処理が行われません。 自作の言語処理系開発日記の第7回です。前回までで変数の実装が終わったので、ここからはいよいよ制御構文を実装…と思ったのですが、制御のためには比較演算子を実装する必要がありました。 ということで、今回は比較演算子を実装していきます。基本的には四則演算と変わりないのであまり難しくはありません。 目次1 比較演算子の仕様2 実装してみる2.1 トークナイザ2.2 構文解析器2.3 コード生成器2.4 実行系(仮想マシン) 比較演算子の仕様 比較演算子を実装する前に、その仕様について少し考えておきます。 比較演算 ... 自作の言語処理系開発日記、第6回です。 これまでは四則演算など、電卓レベルの機能実装に取り組んでいましたが、いよいよ変数を扱えるようにしていきたいと思います。これでかなりプログラミング言語っぽくなるかも(・∀・) 今回は新しい仕組みを入れたりと、割と修正がごちゃごちゃしてしまったので、うまくまとめきれていません。ごめんなさい…。 目次1 変数の実装について2 実装してみる2.1 トークナイザ2.2 構文解析器2.3 コード生成器2.4 実行系(仮想マシン) 変数の実装について これまでは即値しか扱っていな ... 自作の言語処理系開発日記の第5回です。 前回までで括弧を含んだ四則演算ができるようになりましたが、このままでは単なる電卓止まりです。ということで、今回は複数の式を連続して実行できる仕組みを実装していきたいと思います。 目次1 生成規則を考える2 実装してみる2.1 構文解析器2.2 コード生成 生成規則を考える これまでは入力全体を1つの式として解釈していましたが、今回は式の区切りを定義して複数の式として解釈できるようにします。 C言語だと「;」や「,」が区切り文字として使われますが、開発中の言語(roo ... 自作の言語処理系開発日記の第4回です。前回までで乗除算を実装できたので、この調子でもう少し複雑な計算に対応したいと思います。今回はそれぞれの実装が少ないので、一気に2つのステップを進めます。 目次1 括弧を含む計算1.1 生成規則をいじる2 単項演算子(+と-)2.1 生成規則をいじる 括弧を含む計算 これまでの実装では、乗除算は必ず加減算に先立って実行されます。しかし、それでは不十分なので、括弧を含む計算(例:(1+2)*3)を実行できるようにします。 生成規則をいじる 今回も構文解析器の生成規則を修正 ... 自作の言語処理系開発日記の第3回です。前回は加減算を実装したので、今回は乗除算の実装にチャレンジしていきます。 目次1 実装してみる1.1 構文解析器 実装してみる 今回の実装において、トークナイザ・コード生成器・実行系(仮想マシン)については加減算のときと変わりません。単純に各種定義を追加して、それを扱えるようにしてあげるだけです。 一方、構文解析器についてはちょっとややこしいので、そこだけ解説します。 構文解析器 加減算では演算の優先順位がなかったので、単純に左結合(=左から順に計算していく)で処理し ... とある会社でソフトウェアエンジニアをしています。技術的な備忘録を中心にまとめてます。ネタがあれば日記も書きます。, [ryo@python] $ python3 thread_join_test.py. スレッドプール (concurrent.futures) Python 3.2以降の、concurrent.futures パッケージ を使うとさらに強力です。 その中の ThreadPoolExecutor クラス を使います。.

マルチスレッドを使うメリットのひとつに遅延(実行速度が遅い)の問題を回避できる可能性があるというものがあります。ただ単にマルチスレッドの使い方の説明をするよりも、実際にプログラムの速度を計測しながらどのようにして処理速度が向上するかを体験してもらいたいと考えています。そのため、まず最初にプログラムの実行速度の計測方法について扱います。なお、速度の測定をきちんと実施したい場合は、今回扱うよ … sample_thread2.py するように、単純に常識的な timeout 値でバリアを作成することは望ましいかもしれません。, バリアを通るために要求されるスレッドの数。, 現在バリアの中で待っているスレッドの数。, バリアが broken な状態である場合に True となるブール値。, Barrier オブジェクトがリセットされるか broken な場合に、この例外 (RuntimeError のサブクラス) が送出されます。. これを実行すると以下のようになります。, 逐次処理なのでうどんが茹で上がってからツユを作っています。これだと、ツユが出来上がるまでにうどんが伸びてしまいますね。うどんが伸びないようにするにはどうしますか?うどんを茹でながらツユを作れば大丈夫ですよね。, どうすれば、うどんを茹でながらツユを作ることができるでしょうか?スレッドを使用して並列処理で処理を行えばいいのです。スレッドを使用すれば複数の処理を同時に行うことができます。 スレッドには "主スレッド (main thread)" オブジェクトがあります。主スレッドは Python プログラムを最初に制御していたスレッドです。主スレッドはデーモンスレッドではありません。 "ダミースレッド (dummy thread)" オブジェクトを作成することができます。 sample_thread4.py. 先日、Python3でマルチスレッド処理を試してみましたが、より実用的に使うためにはスレッドの終了を待ち合わせる処理も必要になります。そこで、今回は「Python3でスレッドの待ち合わせってどうやるの?」ということを調べてみました。, Python3.6.1の公式ドキュメントによると、スレッドの終了はjoin関数を使って待つことができるらしいです。以下、ドキュメントを一部抜粋しながら進めます。, つまり、作成したスレッドすべてに対してjoin関数をコールすれば、それらの終了を待つことができそうです。とはいえ、作成したすべてのスレッドを覚えておくのは面倒なので、実際は以下のenumerate関数を使ってスレッドのリストを取得するのが楽そう。, ここで気をつけないといけないのが、enumerate関数で返るリストにはメインスレッドも入る(上記赤字部分)というところ。メインスレッドからメインスレッド(つまりは同一スレッド)に対してjoin関数をコールすると、デッドロックとなるため例外が発生します。, そこで、以下のmain_thread関数を使ってメインスレッドを取得してあげれば、メインスレッドだけjoin関数のコールを回避できそうです。, 前回のプログラムにスレッドの待ち合わせ処理を追加しました。スレッドのリストからメインスレッドに該当するモノだけを除外し、残りに対してjoin関数で終了を待機しています。, ということで待ち合わせ処理が実装できましたが、正直あんまりスマートでないような気もします。ほんとにこれでいいのかな…(´・ω・), Eventというスレッド間の通信処理の仕組みもあるらしいので、高度なマルチスレッドを実現するにはそっちを使うのが正解そう。ただ、今回のように単に待ち合わせをしたいだけなら、上記のようなサンプルでも事足りる気がします。. このような場合にでも、プログラムの処理性能を上げるための方法として並列処理があります。並列処理では複数の処理を同時に実行するため、逐次処理に比べ早く処理を行うことができます。その並列処理を行う方法の一つがスレッドの使用になります。, スレッドの使用方法は色々ありますが、まずはthreadingを使用する方法からみてみましょう。, うどんを茹でるboil_udonメソッドを呼び出した後に、ツユを作るmake_tuyuメソッドを呼び出してています。 通常の条件では、メインスレッドはPython ... 規則を考える2 実装してみる2.1 構文解析器2.2 コード生成 生成規則を考える これまでは入力全体を1つの式として解釈していましたが、今回は式の区切りを定義して複数の式として解釈できるようにします。 Azure×コミュニティ「Azure Rock Star Community Day」イベントレポート, threading.Threadにてインスタンス作成、引数にスレッドに実行させたいメソッドを指定する, ThreadPoolExecutorインスタンス生成時にmax_workersで同時処理数を設定する, FutureはThreadPoolExecutorでsubumitメソッドを呼び出したときの戻り値で取得できる, you can read useful information later efficiently.



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