multiprocessing.connection.Connection.fileno()徹底解説:ファイルディスクリプタを使ってマルチプロセッシングを強化

2024-04-02

Pythonにおけるマルチプロセッシングとmultiprocessing.connection.Connection.fileno()

multiprocessing.connection.Connectionは、異なるプロセス間でデータを送受信するためのオブジェクトです。fileno()メソッドは、このオブジェクトに関連付けられたファイルディスクリプタを取得します。ファイルディスクリプタは、オペレーティングシステムとの間でデータを送受信するために使用されます。

multiprocessing.connection.Connection.fileno()を使用する利点

  • 異なるプロセス間で効率的にデータを送受信できます。
  • 複数のプロセス間でパイプやソケットなどの通信手段を共有できます。
  • 複雑なマルチプロセッシングアプリケーションを開発しやすくなります。

multiprocessing.connection.Connection.fileno()の使用方法

import multiprocessing

# 2つのプロセスを作成
p1 = multiprocessing.Process(target=my_function, args=(1,))
p2 = multiprocessing.Process(target=my_function, args=(2,))

# 2つのプロセス間でデータを送受信するためのコネクションを作成
conn = multiprocessing.Connection()

# 子プロセスにコネクションを渡す
p1.args = (conn,)
p2.args = (conn,)

# プロセスを開始
p1.start()
p2.start()

# 親プロセスでコネクションからデータを受信
data = conn.recv()

# 子プロセスを終了
p1.join()
p2.join()

# 受信したデータを処理
print(data)

def my_function(num):
    # コネクションからデータを送信
    conn.send(num)

この例では、2つのプロセスを作成し、multiprocessing.connection.Connectionオブジェクトを使ってデータを送受信しています。

multiprocessing.connection.Connection.fileno()の注意点

  • fileno()メソッドは、LinuxなどのPOSIX互換オペレーティングシステムでのみ使用できます。
  • Windowsでは、multiprocessing.connection.Connection.fileno()メソッドは使用できません。
  • ファイルディスクリプタは、オペレーティングシステムによって異なるため、移植性の問題が発生する可能性があります。


Python マルチプロセッシング サンプルコード

複数の処理を同時に実行する

import multiprocessing

def my_function(num):
    print(f"処理 {num} が開始されました")
    time.sleep(1)
    print(f"処理 {num} が完了しました")

if __name__ == "__main__":
    # 4つのプロセスを作成
    processes = [multiprocessing.Process(target=my_function, args=(i,)) for i in range(4)]

    # プロセスをすべて開始
    for process in processes:
        process.start()

    # プロセスがすべて終了するまで待機
    for process in processes:
        process.join()

    print("すべての処理が完了しました")

異なるプロセス間でデータを送受信する

import multiprocessing

def my_function(conn):
    # コネクションからデータを受信
    data = conn.recv()

    # 受信したデータを処理
    print(f"受信したデータ: {data}")

if __name__ == "__main__":
    # 2つのプロセスを作成
    p1 = multiprocessing.Process(target=my_function)
    p2 = multiprocessing.Process(target=my_function)

    # 2つのプロセス間でデータを送受信するためのコネクションを作成
    conn1, conn2 = multiprocessing.Pipe()

    # 子プロセスにコネクションを渡す
    p1.args = (conn1,)
    p2.args = (conn2,)

    # プロセスを開始
    p1.start()
    p2.start()

    # 親プロセスでコネクションにデータを送信
    conn1.send("Hello from parent process")

    # 子プロセスが終了するまで待機
    p1.join()
    p2.join()

このコードは、2つのプロセスを作成し、multiprocessing.Pipe()を使ってデータを送受信しています。

複数のプロセス間でパイプやソケットを共有する

import multiprocessing

def my_function(conn):
    # コネクションからデータを受信
    data = conn.recv()

    # 受信したデータを処理
    print(f"受信したデータ: {data}")

if __name__ == "__main__":
    # 2つのプロセスを作成
    p1 = multiprocessing.Process(target=my_function)
    p2 = multiprocessing.Process(target=my_function)

    # 2つのプロセス間でデータを送受信するためのパイプを作成
    pipe = multiprocessing.Pipe()

    # 子プロセスにパイプを渡す
    p1.args = (pipe[0],)
    p2.args = (pipe[1],)

    # プロセスを開始
    p1.start()
    p2.start()

    # 親プロセスでパイプにデータを送信
    pipe[0].send("Hello from parent process")

    # 子プロセスが終了するまで待機
    p1.join()
    p2.join()

このコードは、2つのプロセスを作成し、multiprocessing.Pipe()を使ってパイプを共有しています。

複雑なマルチプロセッシングアプリケーションを開発する

import multiprocessing

class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, num):
        super().__init__()
        self.num = num

    def run(self):
        print(f"処理 {self.num} が開始されました")
        time.sleep(1)
        print(f"処理 {self.num} が完了しました")

if __name__ == "__main__":
    # 4つのプロセスを作成
    processes = [MyProcess(i) for i in range(4)]

    # プロセスをすべて開始
    for process in processes:
        process.start()

    # プロセスがすべて終了するまで待機
    for process in processes:
        process.join()

    print("すべての処理が完了しました")

このコードは、multiprocessing.Processクラスを継承したカスタムクラスを作成し、そのクラスを使って4つのプロセスを作成しています。

multiprocessingモジュールは、Pythonでマルチプロセッシングを実現するための強力なツールです。multiprocessing.connection.Connection.fileno()



マルチプロセッシングのためのその他の方法

threadingモジュールは、複数のスレッドを同時に実行することで、プログラムのパフォーマンスを向上させるためのツールです。スレッドはプロセスよりも軽量な単位であり、同じメモリ空間を共有するため、データ共有が容易です。

import threading

def my_function(num):
    print(f"処理 {num} が開始されました")
    time.sleep(1)
    print(f"処理 {num} が完了しました")

if __name__ == "__main__":
    # 4つのスレッドを作成
    threads = [threading.Thread(target=my_function, args=(i,)) for i in range(4)]

    # スレッドをすべて開始
    for thread in threads:
        thread.start()

    # スレッドがすべて終了するまで待機
    for thread in threads:
        thread.join()

    print("すべての処理が完了しました")

このコードは、4つのスレッドを作成し、それぞれ1秒間スリープしてから完了します。

asyncioモジュールは、非同期処理をサポートするツールです。非同期処理は、複数の処理を同時に実行するだけでなく、I/O待ち時間を効率的に処理することで、プログラムのパフォーマンスを向上させることができます。

import asyncio

async def my_function(num):
    print(f"処理 {num} が開始されました")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"処理 {num} が完了しました")

async def main():
    # 4つの処理を同時に実行
    await asyncio.gather(
        my_function(1),
        my_function(2),
        my_function(3),
        my_function(4),
    )

if __name__ == "__main__":
    # イベントループを実行
    asyncio.run(main())

このコードは、4つの処理を同時に実行し、それぞれ1秒間スリープしてから完了します。

Celeryは、タスクキューとワーカープロセスを管理する分散タスク処理システムです。Celeryを使うと、複雑なタスクを分割して複数のワーカープロセスで実行することができます。

from celery import Celery

app = Celery()

@app.task
def my_function(num):
    print(f"処理 {num} が開始されました")
    time.sleep(1)
    print(f"処理 {num} が完了しました")

if __name__ == "__main__":
    # タスクをキューに追加
    my_function.delay(1)
    my_function.delay(2)
    my_function.delay(3)
    my_function.delay(4)

    # ワーカープロセスを開始
    app.worker_main()

このコードは、4つのタスクをキューに追加し、ワーカープロセスで実行します。

multiprocessingモジュール以外にも、threadingモジュール、asyncioモジュール、Celeryなどのツールを使ってPythonでマルチプロセッシングを実現することができます。それぞれのツールのメリットとデメリットを理解して、目的に合ったツールを選択することが重要です。




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