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[C#] How to Get Object Type Information at Runtime Using GetType()
In C#, the GetType() method is defined in the System.Object class, which serves as the base for all classes. By using this method, you can retrieve exact type information (System.Type object) of an instance while the program is running. ... -
【C#】実行時にオブジェクトの型情報を取得するGetTypeメソッドの使い方
C#では、すべてのクラスの基底となる System.Object クラスに GetType() メソッドが定義されています。これを利用することで、プログラムの実行中にインスタンスの正確な型情報（System.Type オブジェクト）を取得できます。 これは「変数の型（静的な型）... -
[C#] How to Report Progress in Asynchronous Methods Using Progress
When executing long-running asynchronous tasks (such as file downloads, data analysis, or installation processes), providing feedback on progress (via progress bars or percentages) is crucial for a good User Experience (UX). C# provides ... -
【C#】非同期処理の進捗状況をProgress
で通知する方法 長時間かかる非同期処理（ファイルのダウンロード、データ解析、インストール処理など）を実行する際、ユーザーに進捗状況（プログレスバーやパーセンテージ）をフィードバックすることはUX上非常に重要です。 C#には、非同期タスク側から呼び出し元（UIス... -
[C#] How to Safely Add and Retrieve Data in Multi-Threaded Environments with ConcurrentDictionary
In multi-threaded processing, simultaneously operating (adding/deleting) on a standard Dictionary<TKey, TValue> from multiple threads causes data races. This leads to exceptions being thrown or internal data corruption. .NET provid... -
【C#】ConcurrentDictionaryでマルチスレッド環境でも安全にデータを追加・取得する方法
マルチスレッド処理において、標準の Dictionary<TKey, TValue> を複数のスレッドから同時に操作（追加・削除）すると、データ競合が発生し例外がスローされるか、内部データの整合性が破壊されます。 .NETには、スレッドセーフなコレクションクラス... -
[C#] High-Speed Thread-Safe Implementation Using Atomic Operations with the Interlocked Class
When updating numbers in a multi-threaded environment, using simple addition operators (+= or ++) risks data inconsistency. This is because addition is split into three steps: "Read, Calculate, Write," allowing interruptions between thre... -
【C#】Interlockedクラスを使用したアトミック演算による高速なスレッドセーフ実装
マルチスレッド環境で数値を更新する際、単純な加算演算子（+= や ++）を使用すると、データの不整合が発生するリスクがあります。これは、加算処理が「読み取り、計算、書き込み」という3つのステップに分かれているため、スレッド間で割り込みが発生する... -
[C#] Ensuring Variable Visibility in Multi-Threaded Environments with the volatile Keyword
In multi-threaded programming, a problem can occur where a flag variable updated by one thread is not immediately "seen" (reflected) by another thread. This happens due to optimizations performed by the compiler or CPU, such as caching o... -
【C#】volatileキーワードでマルチスレッド間の変数の可視性を確保する方法
マルチスレッドプログラミングにおいて、あるスレッドで更新したフラグ変数の値が、別のスレッドから即座に見えない（反映されない）という問題が発生することがあります。これは、コンパイラやCPUによる最適化（キャッシュ利用や命令の並べ替え）が原因で... -
[C#] How to Use the lock Statement Correctly to Prevent Data Races
When performing parallel processing (multi-threading), if multiple threads try to modify a single variable or resource at the same time, a "race condition" can occur. This can destroy data integrity. In C#, the lock statement is the most... -
【C#】マルチスレッド環境でのデータ競合を防ぐlock文の正しい使い方
並列処理（マルチスレッド）を行う際、複数のスレッドが同時に1つの変数やリソースを書き換えようとすると、「競合状態（レースコンディション）」が発生し、データの整合性が破壊される可能性があります。 C#において、特定ブロックの処理を「一度に1つの... -
[C#] Efficiently Waiting for Multiple Asynchronous Tasks to Complete (Task.WhenAll)
In asynchronous programming, executing multiple independent processes (e.g., fetching data from both API A and API B) sequentially by await-ing them one by one is inefficient because the processing times add up. Using the Task.WhenAll me... -
【C#】複数の非同期タスクを並列実行し、全ての完了を効率よく待機する (Task.WhenAll)
非同期処理において、複数の独立した処理（例：API AとAPI Bの両方からデータを取得する）を行う際、それらを順番に await していくと、処理時間が「足し算」になってしまい非効率です。 Task.WhenAll メソッドを使用すると、複数のタスクを同時に（並列に... -
[C#] Handling Multiple Errors in PLINQ Parallel Processing (AggregateException)
When an exception occurs during parallel processing using PLINQ (Parallel LINQ), the behavior differs from standard execution. Since errors can happen simultaneously on multiple threads, the .NET Framework collects all these exceptions i... -
【C#】PLINQ並列処理で発生する複数のエラーを一括捕捉する方法 (AggregateException)
PLINQ (Parallel LINQ) を使用した並列処理において例外が発生した場合、通常とは異なる挙動を示します。複数のスレッドで同時にエラーが発生する可能性があるため、.NETフレームワークはこれら全ての例外を AggregateException という一つのコンテナにま... -
[C#] Fully Parallel Processing with PLINQ’s ForAll Method
When processing data in parallel using PLINQ (AsParallel), if you consume the final results using a standard foreach loop, the parallel results are merged back into a single thread (the main thread). This returns the process to sequentia... -
【C#】PLINQのForAllメソッドですべての工程を完全並列化する
PLINQ (AsParallel) を使用してデータを並列処理しても、最終的な結果を foreach ループで受け取って処理してしまうと、その段階で並列処理の結果が1つのスレッド（メインスレッド）にマージされ、直列処理に戻ってしまいます。これでは、パイプライン全体... -
[C#] Keeping Data Order in Parallel Processing with PLINQ (AsOrdered)
When you parallelize data processing using Parallel LINQ (PLINQ), performance is prioritized by default. This means the order of the results will likely differ from the input order (it becomes unordered). However, for time-series data or... -
【C#】PLINQの高速な並列処理でデータの並び順を維持するAsOrdered活用法
Parallel LINQ (PLINQ) を使用してデータ処理を並列化すると、デフォルトではパフォーマンスを最優先するため、処理結果の順序は入力データの順序とは一致しなくなります（順不同になります）。 しかし、時系列データやランキングデータのように「並び順」... -
[C#] Accelerating LINQ Queries with PLINQ (AsParallel)
C#'s LINQ (Language Integrated Query) is incredibly useful, but standard queries on IEnumerable<T> run sequentially on a single thread. When dealing with large data aggregation or CPU-intensive calculations, implementing PLINQ (Par... -
【C#】PLINQ (AsParallel) を使用してLINQクエリを並列化し高速処理する
C#のLINQ（Language Integrated Query）は非常に便利ですが、標準の IEnumerable<T> に対するクエリはシングルスレッドでシーケンシャル（順次）に実行されます。 大量のデータ集計やCPU負荷の高い計算を行う場合、PLINQ (Parallel LINQ) を導入する... -
[Python] How to Split a List into N Groups
Sometimes, you need to divide a list into a specific number of groups (e.g., "split into 3 groups") rather than chunks of a specific size (e.g., "3 items each"). Since Python's standard library does not provide a direct function for this... -
【Python】リストを指定した数（N個）のグループに均等分割する方法
リスト内のデータを、「3個ずつ」ではなく「全体を3つのグループに」分けたい場合があります。 このような「N分割」を行う場合、標準ライブラリには直接的な関数が存在しないため、要素総数から「1グループあたりの要素数」を計算してスライスする必要があ... -
[Python] Efficient Way to Split a List into Chunks of Size N
When handling large datasets in a list, you often need to split the data into smaller groups of a fixed size (N items). Common use cases include splitting requests to meet API limits or separating database bulk inserts into manageable ba... -
【Python】リストをN個ずつの塊（チャンク）に分割する効率的な方法
大量のデータをリストとして保持している際、それを一定のサイズ（N個ずつ）に分割して処理したいケースがあります。例えば、APIの制限に合わせてリクエストを小分けにする場合や、データベースへのバルクインサートを適度な件数で区切る場合などです（バ... -
[Python] How to Convert a List to a Comma-Separated String
When you want to convert data stored in a list (array) into a "comma-separated string" for writing to a CSV file or sending to an API, the string method join() is the standard and most efficient approach. This article explains implementa... -
【Python】リストをCSV形式のカンマ区切り文字列に変換する方法
Pythonでリスト（配列）に格納されたデータを、CSVファイルへの書き出しやAPIへの送信のために「カンマ区切りの文字列」に変換したい場合、文字列メソッドである join() を使用するのが最も標準的かつ効率的な方法です。 ここでは、要素がすべて文字列の場... -
[Python] Applying Functions to Lists with map(): Usage and Pitfalls
Python's built-in map() function allows you to efficiently apply a specific function to all elements of a list or tuple. It can be written more concisely than a for loop and offers advantages in processing speed and memory efficiency. Th... -
【Python】リストの全要素に関数を適用するmap関数の使い方と注意点
Pythonの組み込み関数である map() を使用すると、リストやタプルなどのすべての要素に対して、指定した関数を効率的に適用することができます。 for文を使用するよりも簡潔に記述でき、処理速度やメモリ効率の面でもメリットがある map() の基本的な使い...
