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Pythonでthreadingを使った非同期処理

Last updated at Posted at 2019-05-11

pythonの非同期処理には、threadingmultiprocessingasyncioの3種類があります。それぞれの違いについてはこちらの記事が詳しいです。

今回はマルチスレッド処理のthreadingを使って複数スレッドをたて、単一のキューからデータを取り出して処理していく方法を紹介します。

いきなりですが、そのコードがこちら。

async.py
from queue import Queue
from threading import Thread
import time


def worker(q):
    while True:
        result = q.get()
        time.sleep(1)
        print(result)
        q.task_done()

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()

    for _ in range(3):
        thread = Thread(target=worker, args=(q,))
        thread.setDaemon(True)
        thread.start()

    a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    for i in a:
        q.put(i)

    q.join()

スレッドで実行する処理

worker()はスレッドで実行させる処理です。
q.get()でキューから要素を取り出し、1秒スリープしてから取り出した要素を表示しています。q.task_done()でキューから取り出した要素の処理が完了したことをキューに知らせます。これらの処理を無限ループします。

メイン処理

メインの処理では、q = Queue()でキューを作成します。引数にmaxsizeを指定しない場合はキューの大きさは無限になります。
thread = Thread(target=worker, args=(q,))でスレッドを作成し、上で作成したworker()関数と引数を渡します。
thread.setDaemon(True)でスレッドをデーモンスレッドにする処理です。デーモンスレッドは残っているスレッドがデーモンスレッドだけの時pythonプログラムを終了させます。
thread.start()でスレッドをスタートさせています。
今回はfor文で3つのスレッドをたてています。

次はキューにaの要素を順次入れていきます。
最後q.join()でキューの処理が全部終わるまで待機します。

実行結果

このプログラムを実行すると、

python async.py
# 1秒待機
1
3
2
# 1秒待機
5
6
4

のようになります。
3つのスレッドが同時に実行されるので、順番は実行するたび変わって3つずつ出力されるのが確認できるかと思います。

参考

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