スレッド処理の極意： threading.Thread.start() を使いこなしてパフォーマンス向上

Pythonにおける「threading.Thread.start()」：同時実行を理解する

スレッドとマルチスレッド処理：基礎知識

スレッド は、プログラム内の独立した実行単位です。複数のスレッドを同時に実行することで、処理を並行化し、プログラム全体の速度を向上させることができます。

マルチスレッド処理 は、複数のスレッドを同時に実行することで、CPUやI/Oなどのリソースを効率的に活用し、処理速度を向上させる手法です。

threading.Thread：スレッド管理のためのモジュール

Python標準ライブラリに含まれる threading モジュールは、スレッドの作成、管理、実行などの機能を提供します。

1 Threadクラス：スレッドの生成

threading.Thread クラスは、スレッドの生成と管理に使用します。

from threading import Thread

# スレッドクラスのインスタンス生成
thread = Thread()

2 run()メソッド：スレッドの実行内容

スレッドで実行したい処理は、run() メソッド内に記述します。

def my_task():
    # 処理内容

# スレッドの実行内容をrun()メソッドに設定
thread.run = my_task

threading.Thread.start() メソッドは、スレッドの実行を開始します。

# スレッドの実行開始
thread.start()

1 start()メソッドの呼び出しタイミング

run() メソッドを直接呼び出すのではなく、start() メソッドを使用することで、スレッドを別個のプロセスとして実行できます。

2 スレッドの実行と終了

スレッドは、run() メソッド内の処理が完了すると終了します。

マルチスレッド処理の例：ファイル処理

複数のファイルを同時に読み込み、処理する例です。

import threading

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        data = f.read()

filenames = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']

threads = []
for filename in filenames:
    thread = threading.Thread(target=read_file, args=[filename])
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

# 処理結果の処理

まとめ：threading.Thread.start() の重要性

threading.Thread.start() は、Pythonにおけるマルチスレッド処理の基盤となる重要なメソッドです。このメソッドを使いこなすことで、複雑な処理を並行して実行し、プログラム全体の効率を大幅に向上させることができます。

補足：スレッド処理の注意点

マルチスレッド処理は、多くの利点がある一方で、いくつかの注意点も存在します。

• スレッドセーフ: 複数のスレッドからアクセスされるデータは、スレッドセーフである必要があります。
• デバッグ: マルチスレッドプログラムは、デバッグが難しい場合があります。
• リソース: スレッドは、CPUやメモリなどのリソースを消費します。

これらの点に注意しながら、マルチスレッド処理を活用することで、Pythonプログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

Pythonにおける「threading.Thread.start()」：サンプルコード集

複数のファイル処理

import threading

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        data = f.read()

filenames = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']

threads = []
for filename in filenames:
    thread = threading.Thread(target=read_file, args=[filename])
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

# 処理結果の処理

カウントダウンタイマー

import threading
import time

def countdown(seconds):
    for i in range(seconds, 0, -1):
        time.sleep(1)
        print(i)

thread = threading.Thread(target=countdown, args=[5])
thread.start()

# メインスレッドで処理
while thread.is_alive():
    # 何か他の処理を行う
    pass

print("終了")

画像処理

import threading
import time
from PIL import Image

def resize_image(filename, new_size):
    image = Image.open(filename)
    image = image.resize(new_size)
    image.save('resized_' + filename)

filenames = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']

threads = []
for filename in filenames:
    thread = threading.Thread(target=resize_image, args=[filename, (200, 200)])
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

# 処理結果の処理

Webスクレイピング

import threading
import requests

def scrape_website(url):
    response = requests.get(url)
    # データを抽出
    # ...

urls = ['https://www.example1.com/', 'https://www.example2.com/', 'https://www.example3.com/']

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=scrape_website, args=[url])
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

# 処理結果の処理

長時間処理の進捗表示

import threading
import time

def long_running_task():
    # 時間のかかる処理
    # ...

def progress_bar():
    while not long_running_task.is_finished():
        # 進捗バーを表示
        # ...
        time.sleep(1)

thread1 = threading.Thread(target=long_running_task)
thread2 = threading.Thread(target=progress_bar)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

これらのサンプルコードは、threading.Thread.start() メソッドの使い方を理解し、様々な状況でマルチスレッド処理を実装するのに役立ちます。

Pythonにおけるスレッド実行の他の方法

multiprocessing.Process クラス

multiprocessing モジュールは、プロセス間通信 (IPC) をサポートするマルチプロセス処理のためのモジュールです。Process クラスは、独立したプロセスとして実行されるスレッドを作成します。

特徴:

• 異なるプロセス空間で実行されるため、スレッドよりも独立性が高い
• より多くのリソース (メモリ、CPU など) を使用できる
• 処理が途中でクラッシュしても、他のプロセスに影響を与えない

欠点:

• スレッドよりもオーバーヘッドが大きい
• IPC のためのコードが必要

import multiprocessing

def my_task(arg):
    # 処理内容

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=my_task, args=['arg1'])
    p.start()
    p.join()

asyncio モジュールは、非同期 I/O とイベント駆動プログラミングのためのモジュールです。イベントループを使用して、複数のスレッドを効率的に管理します。

特徴:

• 非同期 I/O に特化しており、ネットワーク処理などに適している
• コールバック関数を使用してイベントを処理するため、コードが複雑になりやすい

欠点:

• スレッドやプロセスよりも習得難易度が高い

import asyncio

async def my_task(arg):
    # 処理内容

async def main():
    await asyncio.gather(my_task('arg1'), my_task('arg2'))

asyncio.run(main())

gevent モジュールは、軽量なグリーンスレッドと呼ばれるスレッドを提供します。gevent は、イベントループを使用してグリーンスレッドを効率的に管理します。

特徴:

• asyncio よりも軽量で、多くの場合より高速に動作する
• コールバック関数ではなく、ジェネレータを使用してイベントを処理するため、コードがより分かりやすくなる

欠点:

• asyncio ほど広くサポートされていない
• 複雑な処理には向かない

from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def my_task(arg):
    # 処理内容

def main():
    gevent.joinall([my_task('arg1'), my_task('arg2')])

if __name__ == '__main__':
    main()