Python Asyncioでマルチタスクを極める!爆速コードを体験しよう
Python Asyncioでマルチタスクを極める!爆速コードを体験しよう 最近、PythonのAsyncioってやつにハマってるんだよね。ぶっちゃけ、最初は「なんじゃこりゃ?」って感じだったんだけど、使ってみたらマジで感動!コードの速度が劇的に変わる可能性があるんだよ。今回は、そんなAsyncioについて、友達に話すみたいな感じで、ゆるーく語ってみようと思う。 Asyncioって一体何なの? Asyncioっていうのは、簡単に言うとPythonの非同期処理を扱うためのライブラリなんだ。非同期処理って聞くと、なんか難しそうだけど、要は「同時に色んなことをする」ってこと。例えば、Webサイトからデータをダウンロードするとき、普通はダウンロードが終わるまで他の処理が止まっちゃうよね。でも、Asyncioを使うと、ダウンロードが終わるのを待ってる間に、他の処理を進めることができるんだ。 個人的には、ラーメン屋さんのイメージが近いかな。普通のラーメン屋さんだと、一杯ずつ順番に作るから、時間がかかる。でも、Asyncioは、まるで複数の職人さんが同時にラーメンを作ってるみたいなんだよね。だから、全体的に早く終わる! Asyncioと従来のマルチスレッドの違い Asyncioと似たようなものに、マルチスレッドっていうのがあるんだけど、これも複数の処理を同時に行うためのもの。でも、Asyncioとマルチスレッドは、仕組みが全然違うんだ。 マルチスレッドは、OS(オペレーティングシステム)の力を借りて、複数のスレッドを並行して実行する。これはこれで強力なんだけど、スレッド間の切り替えにコストがかかるっていうデメリットがあるんだ。 一方、Asyncioは、一つのスレッドの中で、複数のタスクを切り替えながら実行する。これは、まるで手品師が複数のボールをジャグリングしているみたい。ボール(タスク)を落とさないように、素早く器用に切り替えていくんだ。この切り替えが、マルチスレッドよりもずっと軽いから、高速に処理できるってわけ。 私も最初は、マルチスレッドの方がなんとなく「本格的」な気がしてたんだけど、実際にAsyncioを使ってみたら、その軽快さに驚いたよ。特に、I/Oバウンドな処理(ネットワーク通信とかファイル読み書きとか)が多い場合に、Asyncioはめっちゃ力を発揮してくれるんだ。 Asyncioの基本的な使い方 じゃあ、Asyncioを実際にどうやって使うのか?ちょっとだけコードを交えて説明するね。 まず、Asyncioを使うには、`async`と`await`っていうキーワードが重要になる。`async`は、「この関数は非同期で実行される可能性があるよ」っていう意味で、`await`は、「ここで処理を一時停止して、他のタスクに実行を譲るよ」っていう意味なんだ。 例えば、こんな感じ。 import asyncio async def fetch_data(url):
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