森の株

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...

Overview To pause a process for a specific time inside an asynchronous function (coroutine), use await asyncio.sleep(seconds). Unlike the standard time.sleep(), it returns control to the event loop while waiting. This allows other concur...

概要 非同期関数（コルーチン）の中で、処理を一定時間停止させたい場合は await asyncio.sleep(秒数) を使用します。 通常の time.sleep() と異なり、待機している間、イベントループに制御を返すため、その間に他の並行タスクを実行できる（ノンブロッキ...

Overview This article explains the asyncio.run() function, which serves as the entry point for running defined coroutines (async def) in Python's asynchronous processing (asyncio). This function is a high-level API that manages the creat...

概要 Pythonの非同期処理（asyncio）において、定義したコルーチン（async def）を実際に動作させるためのエントリーポイントとなる asyncio.run() 関数について解説します。 この関数は、イベントループの作成、コルーチンの実行、そして終了処理（ループ...

Overview This article explains the basic syntax for defining asynchronous functions using async def and the special return value called a "coroutine object." Unlike regular functions (synchronous functions), a function defined with async...

概要 Pythonで非同期処理を行うための関数定義 async def と、その関数を呼び出した際に生成される特殊な戻り値「コルーチンオブジェクト」について解説します。 通常の関数（同期関数）とは異なり、async def で定義された関数は、呼び出しただけでは中の...

Overview This article explains the basic way to write "Asynchronous Processing" using Python's asyncio module. Traditional synchronous processing (using time.sleep) stops the entire program until a task is finished. By using asynchronous...

概要 Pythonの asyncio モジュールを使用した「非同期処理（Asynchronous Processing）」の基本的な書き方を解説します。 従来の同期処理（time.sleep 等）は処理が終わるまでその場でプログラム全体が止まってしまいますが、非同期処理（await asyncio.sl...

Overview By default, the put() and get() methods of queue.Queue wait indefinitely (block) until the operation is completed. By specifying the timeout argument, you can raise an exception (Full or Empty) if the operation does not complete...

概要 queue.Queue の put() と get() は、デフォルトでは処理が完了するまで「無限に待機（ブロック）」します。 timeout 引数を指定することで、一定時間待っても処理が完了しない場合に例外（Full または Empty）を発生させ、プログラムがフリーズするの...

Overview The queue module in Python provides a mechanism to safely exchange (communicate) data between threads in multi-threaded programming. If you operate standard data structures like a list across multiple threads simultaneously, dat...

概要 Pythonの queue モジュールは、マルチスレッドプログラミングにおいて、スレッド間でデータを安全にやり取り（通信）するための仕組みを提供します。 list などの通常のデータ構造を複数のスレッドで同時に操作するとデータが破損する恐れがあります...