1. 基礎編：Pythonのマルチプロセスとは？ 1.1 マルチプロセスとは？ マルチプロセスとは、 複数のプロセス（独立した実行単位）を同時に動作させる技術 です。Pythonでは、multiprocessing モジュールを使用して、簡単にマルチプロセスを実装できます。 マルチプロセスの特徴 プロセスごとに独立したメモリ空間を持つ CPUコアを最大限活用できる プロセス間の通信が必要になる（Q […]
1. はじめに Pythonは、そのシンプルさと柔軟性から多くの開発者に愛用されているプログラミング言語です。その中でも、スレッドの利用は効率的なプログラム設計に欠かせない技術の一つです。本記事では、Pythonにおけるスレッドの基本から応用までをわかりやすく解説します。 スレッドとは？ スレッドは、プログラムの中で独立して動作する小さな単位です。一つのプロセス内で複数のスレッドが動作することで、 […]
1. はじめに 対象読者 この記事は、Pythonを日常的に使用している初心者から中級者の方を主な対象にしています。プログラムのメモリ使用量を確認し、最適化したいと考えている方に特に役立つ内容です。 記事の目的 本記事の目的は以下の通りです： Pythonのメモリ管理の仕組みを理解する。 メモリ使用量を測定するための具体的な方法を学ぶ。 メモリ使用量を削減するための最適化テクニックを習得する。 こ […]
1. はじめに Pythonはシンプルな構文と強力なライブラリで多くの開発者に愛用されています。その中でも「非同期処理」は、効率的にタスクを処理するための重要な技術の一つです。本記事では、Pythonの非同期処理の基本から応用までをわかりやすく解説します。非同期処理を理解することで、WebスクレイピングやAPIリクエストの速度を大幅に向上させる方法を学べます。 2. 非同期処理の基礎知識 非同期処 […]
1. はじめに Pythonは、そのシンプルで使いやすい構文や豊富なライブラリによって、初心者から上級者まで幅広いユーザーに利用されているプログラミング言語です。その中で、マルチスレッドは特定の状況で処理効率を劇的に向上させるための重要な技術です。 Pythonでマルチスレッドを使用する理由 コンピュータの性能向上に伴い、プログラムが一度に処理するデータの量やスピードへの要求が高まっています。特に […]
1. Pythonが遅くなる理由と高速化の重要性 Pythonはデータ解析やWeb開発、科学計算など多岐にわたる分野で利用されていますが、他のプログラミング言語と比較して実行速度が遅くなることが課題です。本章では、Pythonが遅くなる理由と、処理速度向上のメリットについて解説します。 1.1 Pythonが遅くなる理由 インタプリタ方式：Pythonはインタプリタ言語であり、命令が一つずつ解釈さ […]
1. Pythonのキューとは？ キューの基本概念 キュー（Queue）は、データ構造の一つで、「FIFO（First In, First Out）」と呼ばれる方式を採用しています。つまり、最初に追加された要素が最初に取り出される順序で処理が行われます。この仕組みは、コンピュータサイエンスやプログラミングの多くの場面で活用されており、データを効率的に処理するために不可欠なツールです。 例えば、以下 […]
1. はじめに Pythonは、多用途に使用されるプログラミング言語で、データ処理、機械学習、ウェブ開発の分野で特に強力なツールを提供します。その中でも、multiprocessingモジュールは、並列処理を実現するための重要なライブラリです。この記事では、Pythonのmultiprocessingモジュールの基本的な使い方から応用まで、視覚的な補足とともに詳しく解説し、パフォーマンスを最大限に […]
1. イントロダクション Pythonにおける並列処理の重要性 Pythonはシンプルで使いやすいプログラミング言語として、幅広い用途で利用されています。しかし、複雑なデータ処理や計算が必要な場合、Pythonの処理速度は時に課題となります。これを解決するために、複数のタスクを同時に実行できる「並列処理」が重要な役割を果たします。本記事では、Pythonで並列処理をどのように実装できるか、基本的な […]
1. Pythonのスレッドとは何か？ Pythonのスレッドは、プログラムの中で同時に複数のタスクを実行するための仕組みです。スレッドを使用することで、プログラムの一部が他の部分を待つことなく並行して実行されるため、効率的に処理を進めることが可能です。Pythonでは、threadingモジュールを利用してスレッドを作成し、管理することができます。 スレッドの基本概念 スレッドは、プロセスの中で […]