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Pythonにおける並行実行とsubprocess.Popen

Python で複数のタスクを並行して実行するには、様々な方法があります。その中でも、よく使われる方法の一つが subprocess.Popen です。

本記事では、subprocess.Popen を用いた並行実行について、分かりやすく解説します。

subprocess.Popen は、外部プログラムを実行するためのモジュールです。単にプログラムを実行するだけでなく、標準入力・出力・エラーストリームへのアクセスや、終了ステータスの取得なども可能です。

並行実行の仕組み

subprocess.Popen を用いた並行実行は、以下の手順で行われます。

1. subprocess.Popen を使って、実行したいプログラムをそれぞれ起動します。
2. 各プログラムは、別々のプロセスとして実行されます。
3. 親プロセスは、wait() メソッドや communicate() メソッドを使って、子プロセスの完了を待ちます。

具体的なコード例

以下のコード例は、2つのプログラムを並行して実行する例です。

import subprocess

def run_program(command):
  process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE)
  output, _ = process.communicate()
  print(f"program {command} output:")
  print(output.decode())

command1 = ["ls", "-l"]
command2 = ["python", "hello.py"]

run_program(command1)
run_program(command2)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

program ['ls', '-l'] output:
total 4
drwxr-xr-x  2 user group 1234 May 12 17:34 .
-rw-r--r--  1 user group 4321 May 12 17:33 hello.py
program ['python', 'hello.py'] output:
Hello, world!

注意点

• subprocess.Popen を用いた並行実行は、CPUコアの数だけ並行して実行されます。CPUコアの数よりも多くのプログラムを実行すると、一部のプログラムが順番待ちの状態になります。
• 並行実行するプログラム同士で入出力やファイルを共有する場合は、適切な同期処理を行う必要があります。

subprocess.Popen は、Python で並行実行を行うためのシンプルな方法です。

今回紹介した例以外にも、様々な方法で並行実行を行うことができます。

ご自身のニーズに合った方法を選択してください。

以上が、Pythonにおける並行実行とsubprocess.Popenについての解説です。

ご参考になりましたでしょうか？

Pythonにおける並行実行とsubprocess.Popen - サンプルコード集

それぞれのコード例では、以下の点を説明します。

• コードの概要
• 実行方法
• 出力例
• 注意点

単純な並行実行

このコード例は、2つのプログラムを並行して実行する例です。

import subprocess

def run_program(command):
  process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE)
  output, _ = process.communicate()
  print(f"program {command} output:")
  print(output.decode())

command1 = ["ls", "-l"]
command2 = ["python", "hello.py"]

run_program(command1)
run_program(command2)

実行方法:

python example.py

出力例:

program ['ls', '-l'] output:
total 4
drwxr-xr-x  2 user group 1234 May 12 17:34 .
-rw-r--r--  1 user group 4321 May 12 17:33 hello.py
program ['python', 'hello.py'] output:
Hello, world!

注意点:

• このコード例では、2つのプログラムを同時に実行します。CPUコアの数によっては、一部のプログラムが順番待ちの状態になる可能性があります。

出力結果をまとめて表示

このコード例は、2つのプログラムの出力をまとめて表示する例です。

import subprocess

def run_program(command):
  process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE)
  output, _ = process.communicate()
  return output.decode()

command1 = ["ls", "-l"]
command2 = ["python", "hello.py"]

outputs = [run_program(command) for command in [command1, command2]]

for output in outputs:
  print(f"program output:")
  print(output)

実行方法:

python example.py

出力例:

program output:
total 4
drwxr-xr-x  2 user group 1234 May 12 17:34 .
-rw-r--r--  1 user group 4321 May 12 17:33 hello.py
program output:
Hello, world!

注意点:

• このコード例では、run_program 関数を用いてプログラムの出力を取得しています。この関数は、プログラムの出力を同期的に取得するため、並行実行の恩恵が十分に得られない可能性があります。

エラーハンドリング

このコード例は、プログラム実行時にエラーが発生した場合の処理を追加した例です。

import subprocess

def run_program(command):
  try:
    process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE)
    output, _ = process.communicate()
    return output.decode()
  except subprocess.CalledProcessError as e:
    return f"program {command} failed: {e.output}"

command1 = ["ls", "-l"]
command2 = ["python", "hello.py", "error.txt"]

outputs = [run_program(command) for command in [command1, command2]]

for output in outputs:
  print(f"program output:")
  print(output)

実行方法:

python example.py

出力例:

program output:
total 4
drwxr-xr-x  2 user group 1234 May 12 17:34 .
-rw-r--r--  1 user group 4321 May 12 17:33 hello.py
program output:
program ['python', 'hello.py', 'error.txt'] failed: Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.10/site-packages/subprocess.py", line 1523, in run
    return check_call(*args, **kwargs)
  File "/usr/lib/python3.10/site-packages/subprocess.py", line 1802, in check_call
    raise CalledProcessError(returncode, cmd, output, stderr)

Pythonにおける並行実行 - subprocess.Popen 以外の方法

以下に、代表的な方法とそれぞれの特徴を紹介します。

マルチスレッド

• 複数のタスクを、同じCPUコア上で順番に実行します。
• 軽量で、コンテキスト切換のオーバーヘッドが少ないのが特徴です。
• CPUコアの数を超えてスレッドを作成すると、処理速度が低下する可能性があります。
• I/O バウンドな処理に適しています。

例:

import threading

def run_thread(task):
  task()

tasks = [
  lambda: print("task1"),
  lambda: print("task2"),
  lambda: print("task3"),
]

threads = [threading.Thread(target=run_thread, args=(task,)) for task in tasks]
for thread in threads:
  thread.start()

for thread in threads:
  thread.join()

マルチプロセス

• 複数のタスクを、それぞれ異なるCPUコア上で実行します。
• マルチスレッドよりも処理速度が速くなる可能性があります。
• プロセス間通信が必要な場合、Queue や Pipe などのモジュールを使用する必要があります。
• CPUバウンドな処理に適しています。

例:

import multiprocessing

def run_process(task):
  task()

tasks = [
  lambda: print("task1"),
  lambda: print("task2"),
  lambda: print("task3"),
]

processes = [multiprocessing.Process(target=run_process, args=(task,)) for task in tasks]
for process in processes:
  process.start()

for process in processes:
  process.join()

非同期処理

• asyncio モジュールなどを用いて、イベントループベースで非同期に処理を実行します。
• I/O を待つような処理に適しています。
• スレッドやプロセスよりも複雑なコードになる可能性があります。

例:

import asyncio

async def run_task(task):
  await task()

tasks = [
  lambda: asyncio.sleep(1),
  lambda: asyncio.sleep(2),
  lambda: asyncio.sleep(3),
]

async def main():
  await asyncio.gather(*[run_task(task) for task in tasks])

asyncio.run(main())

その他

• concurrent.futures モジュール: スレッドやプロセスプールを使って並行実行を行うことができます。
• joblib ライブラリ: 科学計算に特化した並行処理ライブラリです。

それぞれの方法には、それぞれメリットとデメリットがあります。

ご自身のニーズに合った方法を選択することが重要です。

以上が、Pythonにおける並行実行 - subprocess.Popen 以外の方法についての解説です。

ご参考になりましたでしょうか？