電装工芸日記
- 舞台照明機器の製作とか -
No.140
昨晩、思い立って調べてみたのですが、Pythonで並列処理をする方法には大きく分けて２つあると理解する。ThreadingとMultiprocessingです。
今までに何度も読んでいたサイトばかりですが、何故だか内容が突然理解できるようになりました。たぶん今まではPythonをスクリプト言語だと思っていたからでしょう。Pythonという皮の裏にC言語がある思えばスムーズに理解が進みました。
似たような別ライブラリもありますが、意味合いとしてはこの二つに集約されていると思っていいでしょう。
大雑把に言うなら、Threadingは比較的楽に使えるがCPUスレッドは１つしか使えない。Multiprocessingは複数のCPUスレッドを使えるがプロセスが起動するのに時間がかかり記述も少し難しい。
難しいといっても、プロセス間通信の制約とタイミングくらいなもので、関数自体はThreadingとMultiprocessingはとても似ているので片方を覚えればどちらも使えそう。関数間で通信するQueueは使うライブラリが違うので注意ですが、これも関数が酷似しているのでストレス少ないかも。
Python3.8からは共有メモリというC言語のポインタに近いことが可能になっているので、RaspberryPiのPythonも3.8になることを心待ちにしております。変数の型やデータ長を厳密に管理しなければなりませんが、それさえやっておけばいいので問題無し。デバイスとやり取りする処理では普通にやっていることだし。
#Python
今までに何度も読んでいたサイトばかりですが、何故だか内容が突然理解できるようになりました。たぶん今まではPythonをスクリプト言語だと思っていたからでしょう。Pythonという皮の裏にC言語がある思えばスムーズに理解が進みました。
似たような別ライブラリもありますが、意味合いとしてはこの二つに集約されていると思っていいでしょう。
大雑把に言うなら、Threadingは比較的楽に使えるがCPUスレッドは１つしか使えない。Multiprocessingは複数のCPUスレッドを使えるがプロセスが起動するのに時間がかかり記述も少し難しい。
難しいといっても、プロセス間通信の制約とタイミングくらいなもので、関数自体はThreadingとMultiprocessingはとても似ているので片方を覚えればどちらも使えそう。関数間で通信するQueueは使うライブラリが違うので注意ですが、これも関数が酷似しているのでストレス少ないかも。
Python3.8からは共有メモリというC言語のポインタに近いことが可能になっているので、RaspberryPiのPythonも3.8になることを心待ちにしております。変数の型やデータ長を厳密に管理しなければなりませんが、それさえやっておけばいいので問題無し。デバイスとやり取りする処理では普通にやっていることだし。
#Python