Pythonにおける同時実行とセマフォオブジェクト：スレッドセーフな共有リソースアクセス

Pythonにおける同時実行とセマフォオブジェクト（スレッド）

Pythonでスレッドを用いた同時実行を行う際、共有リソースへのアクセスを制御するには、セマフォオブジェクトが役立ちます。セマフォは、リソースの使用許可を管理するカウンタとして機能し、スレッド間の安全なデータアクセスと処理の同期を実現します。

セマフォオブジェクトの動作

• セマフォには初期値が設定されます。これは、リソースの利用可能数を表します。
• スレッドがリソースを使用したい場合は、acquire() メソッドを呼び出してセマフォを取得します。
• セマフォの値が0の場合は、スレッドはリソースが利用可能になるまでブロックされます。
• スレッドがリソースの使用を完了したら、release() メソッドを呼び出してセマフォを解放します。

セマフォオブジェクトの利点

• 共有リソースへのアクセスを制御し、データ競合を防ぐ
• スレッド間の処理を同期し、一貫性を保つ
• プログラムの動作をより予測可能にする

セマフォオブジェクトの使用例

• ファイルへのアクセス制御
• データベースへの接続管理
• プリンターなどの共有デバイスの制御

import threading

# セマフォオブジェクトを作成
semaphore = threading.Semaphore(initial_value=1)

def worker():
    # セマフォを取得
    semaphore.acquire()

    # リソースを使用
    print(f"スレッド {threading.get_ident()} がリソースを使用しています")
    time.sleep(1)

    # セマフォを解放
    semaphore.release()

# スレッドを作成して実行
for i in range(3):
    thread = threading.Thread(target=worker)
    thread.start()

補足

• セマフォオブジェクト以外にも、ロックやイベントなどの同期機構も存在します。
• 使用する同期機構は、アプリケーションの要件によって異なります。

関連用語

• 同時実行
• スレッド
• 共有リソース
• データ競合
• 同期

セマフォオブジェクトについて理解し、実際にコードで使用できるようになりましたか？

Python セマフォオブジェクト サンプルコード集

カウンティングセマフォは、許可された同時アクセス数を制限するために使用されます。

import threading

# セマフォオブジェクトを作成 (初期値3)
semaphore = threading.Semaphore(3)

def worker():
    # セマフォを取得 (最大3スレッドまで同時実行)
    semaphore.acquire()

    # リソースを使用
    print(f"スレッド {threading.get_ident()} がリソースを使用しています")
    time.sleep(1)

    # セマフォを解放
    semaphore.release()

# スレッドを作成して実行
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=worker)
    thread.start()

解説

• セマフォの初期値を3に設定することで、最大3つのスレッドが同時にリソースを使用できます。
• 4つ目のスレッド以降は、リソースが利用可能になるまでブロックされます。

バリア

概要

バリアは、すべてのスレッドが特定のポイントに到達するまで待機させるために使用されます。

import threading

バリアオブジェクトを作成 (3スレッド待ち)

barrier = threading.Barrier(3)

def worker(): # 処理を実行 print(f"スレッド {threading.get_ident()} が処理を開始しました") time.sleep(1)

# バリアで待機
barrier.wait()

# 処理を続行
print(f"スレッド {threading.get_ident()} が処理を完了しました")

スレッドを作成して実行

for i in range(3): thread = threading.Thread(target=worker) thread.start()

**解説**

- `barrier.wait()` メソッドは、3つのスレッドがすべて呼び出すまでブロックされます。
- すべてのスレッドがバリアを通過すると、処理を続行します。

### 3. 条件変数

**概要**

条件変数は、スレッド間の待ち合わせと通知を実現するために使用されます。

**サンプルコード**

```python
import threading

# 条件変数とロックを作成
condition = threading.Condition()
lock = threading.Lock()

def producer():
    with lock:
        # データを生成
        print(f"スレッド {threading.get_ident()} がデータを生成しました")
        condition.notify()

def consumer():
    with lock:
        # データが生成されるまで待機
        condition.wait()
        # データを消費
        print(f"スレッド {threading.get_ident()} がデータを消費しました")

# スレッドを作成して実行
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)
producer_thread.start()
consumer_thread.start()

解説

• condition.wait() メソッドは、データが生成されるまでスレッドをブロックします。
• condition.notify() メソッドは、待機しているスレッドにデータが生成されたことを通知します。

セマフォと条件変数の組み合わせ

概要

セマフォと条件変数を組み合わせることで、より複雑な同期処理を実現できます。

import threading

# セマフォと条件変数を作成
semaphore = threading.Semaphore(1)
condition = threading.Condition()

def producer():
    with semaphore:
        # データを生成
        print(f"スレッド {threading.get_ident()} がデータを生成しました")
        condition.notify()

def consumer():
    with semaphore:
        # データが生成されるまで待機
        condition.wait()
        # データを消費
        print(f"スレッド {threading.get_ident()} がデータを消費しました")

# スレッドを作成して実行
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)
producer_thread.start()
consumer_thread.start()

解説

• セマフォは、データ生成中の排他制御に使用されます。
• 条件変数は、データ生成完了の通知に使用されます。

Pythonにおける共有リソースへのアクセス制御：セマフォオブジェクト以外の方法

ロックは、共有リソースへのアクセスを排他制御するために使用されます。複数のスレッドが同時にリソースにアクセスしようとするのを防ぎ、データ競合を防ぐことができます。

import threading

# ロックを作成
lock = threading.Lock()

def worker():
    with lock:
        # リソースを使用
        print(f"スレッド {threading.get_ident()} がリソースを使用しています")
        time.sleep(1)

# スレッドを作成して実行
for i in range(3):
    thread = threading.Thread(target=worker)
    thread.start()

イベントは、スレッド間の待ち合わせと通知を実現するために使用されます。あるスレッドが特定のイベントを発生させると、待機しているスレッドはすべて起床します。

import threading

# イベントを作成
event = threading.Event()

def producer():
    # データを生成
    print(f"スレッド {threading.get_ident()} がデータを生成しました")
    event.set()

def consumer():
    # データが生成されるまで待機
    event.wait()
    # データを消費
    print(f"スレッド {threading.get_ident()} がデータを消費しました")

# スレッドを作成して実行
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)
producer_thread.start()
consumer_thread.start()

キューは、スレッド間でデータを受け渡すために使用されます。スレッドは、キューにデータを追加したり、キューからデータを取り出したりすることができます。

import threading

キューを作成

queue =