前置き

Pythonの並列処理といえば、threadingやmultiprocessing、concurrentが代表的だが、常々前置きが多いのがネックであった。
慣れてしまえば気にならないのだろうが、そう頻繁に使うものでもないので、慣れるまで使うことは少ない。
使うことが少ないので、必要になれば毎回使い方を検索するハメになる。
面倒で仕方がない。

そんな中出会ったのが「Ray」というライブラリ。
並列処理をサポートするライブラリだが、これがまぁ使いやすい。

使うcpuのコア数を決めて
並列化したい関数を@ray.remoteでデコレートして
ray.get(func.remote(params))するだけ

たったこれだけで記述できるのが素晴らしい。
皆も使って素晴らしさを体感しよう。

Rayの使い方

前述の通り、これだけ

1. 使うcpuの数を決めて
2. 並列化したい関数を @ray.remote でデコレートして
3. ray.get(func.remote(params)) するだけ

インストール

pip install rayでインストールできる。
importも以下のように書くだけ。

import ray

1. 使うcpuの数を決めて

ここでのcpuの数は、論理コア数のこと。
デフォルト値の場合、（恐らく）全ての論理コアが食われるので注意。

以下の処理を最初に書くだけ。

ray.init(num_cpus=4)

この処理には少し時間が必要なので、上手く動かない場合は

ray.init(num_cpus=4)
time.sleep(1)

などとして少し待ってあげよう。

2. 並列化したい関数を @ray.remote でデコレートして

並列化といえばスクレイピング（偏見）なので、seleniumやbs4を用いた以下のような関数を想定する。

def get_page(url):
    html = chrome_driver.get(url).page_source
    bs = BeautifulSoup(html, features="lxml")
    title = bs.get("title").title
    with open(f"{title}.html", "w") as f:
        f.write(html)

この関数はchrome_driver.get(url)の処理で待ちが発生するため、記事が多いほど時間がかかってしまうのは当然である。

そこで、@ray.remoteを使って並列処理に対応させる。

@ray.remote
def get_page(url):
    # 変更不要なので省略

なんと、たった1行書くだけで準備完了。
お手軽すぎる。

3. ray.get(func.remote(params)) するだけ

最後に、以下のように書くことで並列化させて実行する。
今回は設定したcpuの個数分だけ並列させる。

urls = [...]
rays = []
for url in urls:
    r = get_page.remote(url)
    rays.append(r)
    if len(rays) == 4:
        ray.get(rays)
        rays = []

if len(ray) != 0:
    ray.get(rays)

たったこれだけで並列化が実現できる。

あとがき

皆もこの神ライブラリ「Ray」を使って、煩雑な並列処理コードとサヨナラしよう！

参考記事