Pythonで複数のタスクを効率よく処理したいとき、非同期処理（Asynchronous Programming）が役立ちます。非同期処理を使うことで、プログラムを高速化し、リソースを効率的に活用できます。本記事では、非同期処理の基本概念から、Pythonのasyncioを使った実践的な活用例までを初心者向けに解説します。
非同期処理とは？
非同期処理とは、1つのタスクが完了するのを待たずに、他のタスクを並行して実行するプログラミング手法です。これにより、時間のかかる処理（ネットワーク通信やファイル読み書きなど）を効率化できます。
同期処理と非同期処理の違い
- 同期処理: タスクを1つずつ順番に実行。タスクが終了するまで次の処理がブロックされる。
- 非同期処理: タスクの実行を待たずに他の処理を進める。効率的にリソースを利用可能。
同期処理の例
import time
def task(name):
print(f"Task {name} started")
time.sleep(2)
print(f"Task {name} finished")
task("A")
task("B")
# 出力:
# Task A started
# Task A finished
# Task B started
# Task B finished非同期処理の例
import asyncio
async def task(name):
print(f"Task {name} started")
await asyncio.sleep(2)
print(f"Task {name} finished")
async def main():
await asyncio.gather(task("A"), task("B"))
asyncio.run(main())
# 出力:
# Task A started
# Task B started
# Task A finished
# Task B finished
Pythonの非同期処理を支えるasyncio
Pythonで非同期処理を行う際には、asyncioモジュールを使用します。このモジュールは、イベントループや非同期タスクを管理するための強力なツールです。
非同期関数の基本構文
非同期関数はasyncキーワードを使って定義します。また、非同期処理中に他の処理を実行させるにはawaitを使います。
import asyncio
async def say_hello():
print("Hello")
await asyncio.sleep(1) # 他のタスクに制御を渡す
print("World")
asyncio.run(say_hello())
# 出力:
# Hello
# World (1秒後)asyncio.gatherでタスクを並列実行
asyncio.gatherを使うと、複数の非同期タスクを同時に実行できます。
import asyncio
async def task(name, delay):
print(f"Task {name} started")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"Task {name} finished")
async def main():
await asyncio.gather(
task("A", 2),
task("B", 1),
task("C", 3),
)
asyncio.run(main())
# 出力:
# Task A started
# Task B started
# Task C started
# Task B finished
# Task A finished
# Task C finished実践例: 非同期でWebリクエストを処理する
非同期処理は、ネットワーク通信のように時間のかかる操作に特に有効です。
HTTPリクエストを非同期で処理する
以下は、aiohttpライブラリを使った非同期HTTPリクエストの例です。
必要なパッケージをインストール
pip install aiohttpコード例
import aiohttp
import asyncio
async def fetch_url(session, url):
async with session.get(url) as response:
print(f"Fetched {url} with status {response.status}")
return await response.text()
async def main():
urls = ["https://example.com", "https://httpbin.org", "https://python.org"]
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print("Fetched all URLs")
asyncio.run(main())非同期処理を使うべき場面
- 大量のI/O操作が必要な場合
ネットワーク通信やファイル読み書きなど。 - 非ブロッキング処理を実現したい場合
他のタスクを待たずに効率よく処理を進めたい場合。 - リアルタイム処理
WebSocketやリアルタイムデータ処理など。
注意点とベストプラクティス
注意点
- CPU集約型の処理には不向き
非同期処理はI/O操作に適しており、CPUを多用する処理には効果が薄い。 - コードの可読性が低下する場合がある
非同期処理を乱用すると、コードが複雑になりやすい。
ベストプラクティス
- 非同期処理は適切な場面で使用し、不要な複雑さを避ける。
- 非同期関数内でブロッキング操作を行わない。
まとめ
Pythonの非同期処理を理解することで、複数のタスクを効率的に実行できるようになります。本記事では、非同期処理の基本から実践的な例までを解説しました。asyncioを使いこなすことで、Pythonプログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。初心者の方は、まず簡単な例から始め、実践的なプロジェクトで少しずつスキルを伸ばしていきましょう。
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