- マルチスレッド:
マルチスレッドは、1つのプロセス内で複数のスレッドを同時に実行する方法です。スレッドはプロセス内の共有メモリにアクセスできるため、データの共有が容易です。例えば、Pythonの
threadingモジュールを使用して、複数のタスクを並列に実行することができます。
import threading
def task1():
# タスク1の処理
def task2():
# タスク2の処理
# スレッドの作成と開始
thread1 = threading.Thread(target=task1)
thread2 = threading.Thread(target=task2)
thread1.start()
thread2.start()
# スレッドの終了待ち
thread1.join()
thread2.join()- マルチプロセス:
マルチプロセスは、複数のプロセスを同時に実行する方法です。それぞれのプロセスは独立したメモリ空間を持つため、データの共有には明示的な手法が必要です。Pythonの
multiprocessingモジュールを使用すると、簡単にマルチプロセスを作成できます。
import multiprocessing
def task1():
# タスク1の処理
def task2():
# タスク2の処理
# プロセスの作成と開始
process1 = multiprocessing.Process(target=task1)
process2 = multiprocessing.Process(target=task2)
process1.start()
process2.start()
# プロセスの終了待ち
process1.join()
process2.join()-
分散処理: 分散処理は、複数のコンピュータやサーバーを使用してタスクを分散させる方法です。分散処理は、大規模な計算やデータ処理において特に有効です。Pythonの
multiprocessingモジュールを組み合わせたり、専用の分散処理フレームワーク（例:Apache Spark）を使用することができます。 -
ベクトル化演算: ベクトル化演算は、配列や行列の演算を並列に処理する方法です。NumPyやPandasなどのライブラリを使用すると、ベクトル化演算を簡単に実現できます。これにより、ループ処理を避けて高速な計算が可能になります。
import numpy as np
# ベクトル化演算による配列の要素同士の加算
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
result = array1 + array2以上の方法は、並列実行を実現するための一部の例です。コードの実行環境や要件に応じて適切な方法を選択することが重要です。並列実行は処理時間の短縮やパフォーマンスの向上に役立つため、効率的なコード実行を実現するために積極的に活用しましょう。