今までは、threading.Thread を使ってオレオレスレッドプールなんかを書いてたりしましたが、Pythonに用意されてないはずがないと思って探してみたら multiprosessing.pool.Pool がそれでした。超簡単にプロセスプールが作れる。今までの俺は何だったんだ。
追記: uwsgi でプロセスプールでの並列処理を動かしたら遅かった。原因は調べていない。threading.Thread での処理に切り替えたら快適になった。
from multiprocessing.pool import Pool def test_procedure(): test_objects = HogeModel.getxxxxx with Pool(20) as p: for result in p.map(validate_hoge, test_objects): if result: print(result) print('ok') def validate_hoge(test_object): 遅い処理... return 処理結果
こんな感じでしょう。
ポイントとして、p.map に渡す第一引数は、クラスのメソッドとかではなくファイルの1階層に置いたファンクションにしとくのが無難。あとプロセス間でメモリを共有する場合はもう一工夫する。
今回は、ネットワークバウンドの処理を想定しているので、正直 mutiprocessing でも threding で並列にしてもそんなに差は無いと思います。正直どっちでもいい。が、CPUと効率的に使うとしたら GIL しない multiprocessing の方が良いでしょうね。
また、Pool の第一引数が プロセス数ですが、これも ネットワークバウンドの処理になる想定なので大きめにしています。CPUバウンドの処理の場合、引数なしで Pool を作ると搭載CPU数に応じて自動的に判断してくれるのでよさげです。
multiprocessing には、今回の Pool のような便利クラスが用意されているので、基本的にバッチなどでの並列処理を書くなら multiprocessing を使えば良いでしょう。
呼び出しコストはわかりません。大きな共有メモリが必要で、かつCPUをあまり使わない処理なら threading でしょうかね。
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