【Python】threadingモジュールで並行処理（マルチスレッド）を実装する

2026年1月14日

概要

Python標準の threading モジュールを使用して、複数の処理を並行して実行するマルチスレッドの実装方法を解説します。

API通信やファイルの読み書きなど、待ち時間（I/O待ち）が発生するタスクを効率よく処理するための基礎技術です。引数の渡し方（args/kwargs）や、バックグラウンド実行（デーモン化）についても触れます。

仕様（入出力）

入力: 並行実行させたい関数、およびその関数に渡す引数
出力: 複数のスレッドによる標準出力（ログ）、並行動作による処理完了
前提: Python標準ライブラリ threading を使用

基本の使い方

関数を定義し、Thread オブジェクトを作成して start() で開始、join() で終了を待機する基本的な流れです。

import threading
import time

def task():
    time.sleep(1)
    print("サブスレッドの処理完了")

# スレッドの作成と開始
t = threading.Thread(target=task)
t.start()

# スレッドの終了を待つ
t.join()
print("メインスレッド終了")

コード全文

「数字を出力する処理」と「文字を出力する処理」を同時に走らせる実装例です。

args（タプル）と kwargs（辞書）それぞれの引数の渡し方を網羅しています。

import threading
import time

def print_numbers(thread_name, loops):
    """指定された回数だけ数字を出力する関数"""
    print(f"[{thread_name}] 開始")
    for i in range(loops):
        print(f"{thread_name}: {i}")
        time.sleep(1) # 1秒待機
    print(f"[{thread_name}] 完了")

def print_letters(thread_name, chars):
    """リスト内の文字を順番に出力する関数"""
    print(f"[{thread_name}] 開始")
    for char in chars:
        print(f"{thread_name}: {char}")
        time.sleep(1.5) # 1.5秒待機
    print(f"[{thread_name}] 完了")

if __name__ == "__main__":
    print("--- メイン処理開始 ---")

    # 1. スレッドの作成
    # args指定: 引数をタプルで渡す (要素が1つの場合もカンマが必要)
    thread1 = threading.Thread(
        target=print_numbers,
        args=("Thread-Num", 3)
    )

    # kwargs指定: 引数を辞書で渡す
    thread2 = threading.Thread(
        target=print_letters,
        kwargs={"thread_name": "Thread-Char", "chars": ["A", "B", "C"]}
    )

    # 2. スレッドの開始 (start)
    thread1.start()
    thread2.start()

    print("--- スレッド実行中もメイン処理は動きます ---")

    # 3. スレッドの終了待機 (join)
    # これを実行すると、対象のスレッドが終わるまでここで停止します
    thread1.join()
    thread2.join()

    print("--- 全てのスレッドが終了しました ---")

カスタムポイント

パラメータの意味

threading.Thread クラス生成時の主要な引数です。

パラメータ	意味・役割	設定例
target	スレッドで実行したい関数オブジェクトを指定します。	`target=my_func`
args	関数に渡す引数を「タプル」で指定します。	`args=("data", 1)`
kwargs	関数に渡す引数を「辞書」で指定します。	`kwargs={"key": "value"}`
daemon	デーモンスレッド（常駐化）にするか指定します。`True`の場合、メイン処理が終わると強制終了されます。	`daemon=True`

メソッドの役割

メソッド	意味・役割
`thread.start()`	スレッド処理を開始します。これを呼ばないと動きません。
`thread.join()`	スレッドの処理が終わるまで、呼び出し元の処理を一時停止（待機）させます。

注意点

argsのカンマ忘れ
- args はタプルで渡す必要があります。引数が1つの場合、args=("hoge") ではなく args=("hoge",) とカンマを付けないとエラーになります。
CPUバウンドな処理
- Pythonの仕様（GIL: Global Interpreter Lock）により、計算量が多い処理（CPUバウンド）をマルチスレッド化しても速度は向上しません。計算処理の並列化には multiprocessing を使用してください。
競合状態（Race Condition）
- 複数のスレッドが同じ変数（リストやグローバル変数）を同時に書き換えると、データが整合性を失う可能性があります。必要に応じて threading.Lock で排他制御を行ってください。

応用

デーモンスレッド (daemon=True) の使用例です。

定期実行などの終わりのないタスクを実行する際、メインプログラムの終了と同時に道連れで終了させたい場合に使います。

import threading
import time

def background_task():
    """終わりのない監視タスクなどを想定"""
    while True:
        print("[Daemon] 監視中...")
        time.sleep(0.5)

if __name__ == "__main__":
    # daemon=True に設定
    t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True)
    t.start()

    print("メイン処理: 2秒間だけ動作します")
    time.sleep(2)
    
    print("メイン処理: 終了")
    # ここでメインが終わると、background_taskも強制的に停止します
    # (join() しないのがポイント)