Pythonで並列タスクを起動する方法｜multiprocessingによる並列処理の基本

Pythonプログラムが、互いに依存関係を持たない複数のサブプログラムに分割できる場合、それぞれのサブプログラムはプログラム全体の実行時に並行して動かすことができます。この概念はPythonにおける「並列処理」と呼ばれます。

multiprocessingモジュールを使った並列処理

multiprocessingモジュールを使用すると、メインプロセスの子プロセスを複数作成し、それらを並行して実行できます。以下のプログラムでは、まずmultiprocessing.Processクラスを継承した独自のプロセスクラスを定義し、start()メソッドで各サブプロセスを起動しています。

print文でプロセスIDを出力することにより、異なるサブプロセスが実際に動作していることを確認できます。また、time.sleep()メソッドを使うことで、各出力がわずかな遅延を伴いながら順番に表示される様子も観察できます。

なお、join()メソッドは、そのプロセスの処理が完了するまでメインプログラムの実行を待機させる役割を持ちます。これにより、プロセスが確実に順番通りに完了します。

コード例

import multiprocessing
import time

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

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print("Running process id: {}".format(self.id))

if __name__ == '__main__':
    p = Process("a")
    p.start()
    p.join()
    p = Process("b")
    p.start()
    p.join()
    p = Process("c")
    p.start()
    p.join()

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような結果が出力されます。

Running process id: a
Running process id: b
Running process id: c

このように、multiprocessingモジュールを活用することで、独立したタスクを個別のプロセスとして起動し、効率的に並列実行することが可能になります。