Python樹林– category –

Overview multiprocessing.Queue is a process-safe and convenient tool. However, the default put() and get() methods block indefinitely until their conditions are met (i.e., until space becomes available or data arrives). To prevent your a...

概要 multiprocessing.Queue はプロセスセーフで便利ですが、デフォルトの put() や get() は、条件が満たされるまで（空きができるまで、またはデータが入るまで）無限に待機します。 システムがフリーズしたように見えるのを防ぐため、timeout 引数を指...

Overview Python's multiprocessing.Queue is a FIFO (First-In, First-Out) queue designed for safe data exchange between multiple processes. While it shares a similar interface with the threading module's queue, this version uses pipes and ...

概要 Pythonの multiprocessing.Queue は、複数のプロセス間でデータを安全にやり取りするためのFIFO（先入れ先出し）キューです。 threading モジュールのキューと同様のインターフェースを持ちますが、こちらは内部でパイプとロックを使用しており、プロ...

Overview In a multi-process environment, "race conditions" can occur when multiple processes attempt to write to the same file or output logs to the standard output simultaneously. This can result in corrupted data or scrambled displays....

概要 マルチプロセス環境において、複数のプロセスが同時に同じファイルへ書き込みを行ったり、標準出力へログを出したりすると、データが壊れたり表示が混ざったりする「競合」が発生します。 これを防ぐために multiprocessing.Lock を使用します。 ある...

Overview While multiprocessing.Value is used to share a single value, multiprocessing.Array is designed to share a fixed-length array between processes. You can access it using indices just like a standard Python list, and it allows mult...

概要 multiprocessing.Value が「単一の値」を共有するのに対し、multiprocessing.Array は「固定長の配列」をプロセス間で共有するために使用します。 リストのようにインデックスでアクセスでき、複数のプロセスから同時にデータの読み書きが可能です。 ...

Overview In Python’s multiprocessing environment, each process has its own independent memory space. This means that changing a variable in one process does not affect other processes. To share simple data like numbers or characters and ...

概要 Pythonのマルチプロセス（multiprocessing）環境では、各プロセスが独立したメモリ空間を持つため、通常変数を書き換えても他のプロセスには反映されません。 プロセス間で数値や文字などの単純なデータを共有し、かつリアルタイムに更新を反映させた...

Overview When using multiprocessing.Process, you usually pass a function to the target argument. However, you can also implement parallel processing by inheriting (subclassing) the Process class. This approach makes it easier to give the...

概要 multiprocessing.Process を使用する場合、通常は target 引数に関数を渡しますが、クラスを継承（サブクラス化）して実装する方法もあります。 この手法をとると、プロセス自体に状態（属性）を持たせたり、複雑な初期化処理を __init__ にカプセル...

Overview To determine if a process created with multiprocessing is currently running or has already finished, you can use the is_alive() method. By also checking the process ID (pid) and the exitcode, you can manage the status of your pr...

概要 multiprocessing で生成したプロセスが「現在実行中なのか」「既に終了しているのか」を判定するには、is_alive() メソッドを使用します。 また、プロセスID (pid) や終了コード (exitcode) を確認することで、より詳細なプロセスの状態管理が可能に...

Overview When you need to parallelize CPU-intensive tasks (such as heavy calculations) in Python, using multiprocessing is more effective than threading. Since each process has its own independent memory space and Python interpreter, it ...

概要 PythonでCPU負荷の高い処理（重い計算など）を並列化する場合、スレッド（threading）ではなく、マルチプロセス（multiprocessing）を使用するのが効果的です。 プロセスごとに独立したメモリ空間とPythonインタプリタを持つため、GIL（Global Interp...

Overview By default, the put() and get() methods of asyncio.Queue block indefinitely if the queue is full or empty. However, in real-world applications, you often need to stop waiting after a certain period, such as "giving up if data do...

概要 asyncio.Queue の put() や get() メソッドは、キューが満杯または空の場合、条件が満たされるまで無期限に待機（ブロック）し続けます。 しかし、実際のアプリケーションでは「一定時間データが来なければ諦める」「書き込めなければエラーにする」...

Overview asyncio.Queue is a FIFO (First-In, First-Out) queue designed for exchanging data between asynchronous tasks (coroutines). Unlike standard data structures like lists, it is coroutine-safe. This means you can add or remove data fr...

概要 asyncio.Queue は、非同期処理（コルーチン）間でデータをやり取りするためのFIFO（先入れ先出し）キューです。 リストなどの通常のデータ構造とは異なり、操作がコルーチンセーフ（非同期処理において安全）に設計されています。これにより、ロック...

Overview Python's asyncio runs on a single thread. However, tasks switch whenever they hit an await (I/O wait) point. If multiple tasks try to update the same variable or resource at the same time, it can cause a "Race Condition." To pre...

概要 Pythonの asyncio はシングルスレッドで動作しますが、await（I/O待ち）のタイミングでタスクが切り替わるため、複数のタスクが同じ変数やリソースを同時に書き換えると「競合状態（レースコンディション）」が発生します。 これを防ぐために asyncio...

Overview This article explains how to cancel running tasks in asyncio to stop unnecessary processes, handle user interruptions, or manage timeouts. By using the task.cancel() method, you can send an asyncio.CancelledError exception into ...

概要 asyncio を使った非同期処理において、ユーザーの中断操作やタイムアウト、あるいは不要になった処理を停止させるために、実行中のタスクをキャンセルする方法を解説します。 task.cancel() メソッドを使用することで、対象のタスク内部に asyncio.Ca...

Overview The biggest advantage of using Python's asyncio to improve performance is the parallelization of I/O wait times. By using asyncio.gather(), you can schedule multiple coroutines (asynchronous tasks) all at once. The program waits...

概要 Pythonの asyncio を使ってパフォーマンスを向上させる最大のメリットは、I/O待ち時間の並列化です。 asyncio.gather() を使用すると、複数のコルーチン（非同期タスク）を一度にスケジュールし、すべての処理が完了するのを待ってから、結果をリスト...

Overview In Python's asyncio, simply using await on a coroutine function causes the process to run sequentially (one after another). However, by using asyncio.create_task(), you can wrap a coroutine into a "Task" and schedule it to run c...

概要 Pythonの asyncio において、コルーチン関数を単に await するだけでは処理は逐次的（順番）に行われますが、asyncio.create_task() を使用することで、コルーチンを「タスク」としてラップし、イベントループ上で並行して実行させることができます。...

Overview This article explains how to use Python's standard library asyncio to execute multiple asynchronous processes (coroutines) in a specific order. While asynchronous programming is often used for speed through parallel execution (l...

概要 Pythonの標準ライブラリである asyncio を使用して、複数の非同期処理（コルーチン）を意図した順番通りに実行する方法を解説します。 非同期処理は並列実行（asyncio.gather 等）による高速化が注目されがちですが、前段の処理結果を後段で使用する...