Pythonのsubprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP徹底解説

2024-04-02

Pythonの同時実行とsubprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP

subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP フラグは、サブプロセスを作成する際に、新しいプロセスグループを生成するオプションです。これは、サブプロセスとその子孫プロセスを、親プロセスとは別のプロセスグループに属させることを意味します。

サブプロセスとプロセスグループ

まず、サブプロセスとプロセスグループの基本的な概念を理解しておきましょう。

サブプロセス:

  • 親プロセスから生成された独立したプログラム
  • 独自のメモリ空間、ファイルハンドル、環境変数を持つ
  • 親プロセスと同時に実行できる

プロセスグループ:

  • 同じプロセスグループに属するプロセスは、互いにシグナルを送信したり、共有メモリを使用したりできる
  • kill コマンドなどのシグナルは、プロセスグループ全体に送信できる

subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP フラグを使用する利点は、以下の通りです。

  • 独立性: サブプロセスとその子孫プロセスは、親プロセスから完全に独立して実行されます。
  • 制御: サブプロセスグループ全体をまとめて制御することができます。
  • 安全性: サブプロセスが誤動作しても、親プロセスに影響を与えません。

使用例

以下のコードは、subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP フラグを使用して、ping コマンドをサブプロセスとして実行する例です。

import subprocess

# サブプロセスを作成
process = subprocess.Popen(
    ["ping", "-c", "3", "google.com"],
    creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP,
)

# サブプロセスの終了を待つ
process.wait()

# サブプロセスグループを終了させる
subprocess.killpg(process.pid, signal.SIGKILL)

このコードでは、ping コマンドが3回実行され、その結果が出力されます。その後、subprocess.killpg() 関数を使用して、サブプロセスグループ全体が強制終了されます。

注意点

subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP フラグを使用する際には、以下の点に注意が必要です。

  • サブプロセスとその子孫プロセスは、親プロセスとは別のプロセスグループに属するため、親プロセスから直接制御することはできません。
  • サブプロセスグループを終了させるには、subprocess.killpg() 関数などの方法を使用する必要があります。

まとめ

subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP フラグは、Pythonで複数の処理を同時に実行する際に、サブプロセスを独立して制御するのに役立ちます。

このフラグを使用する際には、上記の利点と注意点理解した上で、適切に使用することが重要です。



Pythonのsubprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUPサンプルコード集

import subprocess

# 3つの異なるURLを同時にping
urls = ["google.com", "yahoo.co.jp", "bing.com"]

for url in urls:
    process = subprocess.Popen(
        ["ping", "-c", "3", url],
        creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP,
    )

# すべてのサブプロセスの終了を待つ
for process in subprocess.Popen.instances():
    process.wait()

サブプロセスで長時間実行するタスクを実行

import subprocess
import time

def long_running_task():
    time.sleep(10)
    print("Long running task finished")

# サブプロセスで長時間実行タスクを実行
process = subprocess.Popen(
    ["python", "-c", "import long_running_task; long_running_task()"],
    creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP,
)

# サブプロセスが終了するまで10秒間待つ
time.sleep(10)

# サブプロセスを強制終了
subprocess.killpg(process.pid, signal.SIGKILL)

サブプロセスで子プロセスを生成

import subprocess

def child_process():
    print("Child process")

# サブプロセスで子プロセスを生成
process = subprocess.Popen(
    ["python", "-c", "import child_process; child_process()"],
    creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP,
)

# サブプロセスの終了を待つ
process.wait()

サブプロセスにシグナルを送信

import subprocess
import signal

def signal_handler(signum, frame):
    print("Received signal:", signum)

# サブプロセスを作成
process = subprocess.Popen(
    ["python", "-c", "import signal; signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler); while True: pass"],
    creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP,
)

# サブプロセスにSIGINTシグナルを送信
time.sleep(1)
subprocess.killpg(process.pid, signal.SIGINT)

# サブプロセスの終了を待つ
process.wait()

サブプロセスの標準入出力と標準エラー出力を取得

import subprocess

# サブプロセスを実行
process = subprocess.Popen(
    ["python", "-c", "print('Hello, world!')"],
    creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP,
    stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=subprocess.PIPE,
)

# サブプロセスの標準出力と標準エラー出力を取得
stdout, stderr = process.communicate()

# 出力結果を表示
print("標準出力:", stdout.decode())
print("標準エラー出力:", stderr.decode())

これらのサンプルコードは、subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP フラグを使用して、Pythonで複数の処理を同時に実行する方法を理解するのに役立ちます。



Pythonで複数の処理を同時に実行する他の方法

マルチスレッドは、1つのプロセス内で複数の処理を同時に実行する方法です。threading モジュールを使用して、スレッドと呼ばれる軽量な処理単位を作成し、それぞれ独立して実行することができます。

メリット:

  • 処理のオーバーヘッドが少ない
  • 共有メモリを使用できる

デメリット:

  • GIL (Global Interpreter Lock) の存在により、複数のスレッドが同時にCPUを使用できない
  • スレッド間のデータ競合が発生する可能性がある

マルチプロセスは、複数のプロセスを生成して、それぞれ独立して実行する方法です。multiprocessing モジュールを使用して、プロセスを作成し、データやメッセージを共有することができます。

メリット:

  • GILの影響を受けない
  • 複数のCPUを有効活用できる

デメリット:

  • 処理のオーバーヘッドが大きい
  • メモリ使用量が増加する

アシンクロ処理は、処理完了を待たずに他の処理を実行する方法です。asyncio モジュールを使用して、イベントループと呼ばれる処理ループを駆使し、非同期的な処理を実行することができます。

メリット:

  • 待ち時間を削減できる
  • 少ないスレッドで多くの処理を実行できる

デメリット:

  • コードが複雑になる
  • デバッグが難しい

適切な方法の選択

上記の方法のどれを選択するかは、実行する処理の内容や要件によって異なります。

  • 処理が短く、CPU負荷が低い場合は、マルチスレッドが適しています。
  • 処理が長く、CPU負荷が高い場合は、マルチプロセスが適しています。
  • 待ち時間を削減したい場合は、アシンクロ処理が適しています。

それぞれの方法の特徴を理解した上で、適切な方法を選択することが重要です。




SystemErrorとその他の例外

SystemErrorの詳細発生条件: インタプリタ内部でエラーが発生した場合原因: インタプリタのバグ深刻度: 致命的ではないが、プログラムの動作に影響を与える可能性がある関連値: エラーが発生した場所を示す文字列対処方法: 使用中の Python インタプリタのバージョンとエラーメッセージを報告する 可能であれば、代替の解決策を見つける 問題が修正されるまで、プログラムの使用を中止する



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