この記事では、Pythonでスレッド安全なコレクションとデータ構造を実装する方法を探ります。具体的なコード例、その詳細解説、および応用例を含めています。
スレッド安全とは
スレッド安全とは、複数のスレッドが同時にデータにアクセスしても、そのデータが破損することなく安全に処理できることを指します。非スレッド安全なデータ構造を使用すると、データ競合やデッドロックなどの問題が発生する可能性があります。
クリティカルセクション
クリティカルセクションとは、一度に一つのスレッドだけが実行できるコードの部分を指します。Pythonでは、`threading` モジュールの `Lock` クラスを使用してクリティカルセクションを作成することができます。
スレッド安全なリストの実装
基本コード
from threading import Lock
class ThreadSafeList:
def __init__(self):
self.list = []
self.lock = Lock() # ロックオブジェクトを生成
def append(self, item):
with self.lock: # クリティカルセクション開始
self.list.append(item) # アイテムを追加
# クリティカルセクション終了
上のコードでは、`ThreadSafeList` クラスを作成しています。`Lock` オブジェクトを使用して、`append` メソッドの処理をクリティカルセクションとしています。
詳細解説
`with self.lock:` という記述は、そのブロック内（クリティカルセクション）でのみスレッドがリストにアクセスできるように制限しています。このロックが解除されると、他のスレッドがアクセスできます。
応用例
応用例1: スレッド安全なキュー
from queue import Queue
from threading import Thread
def worker(q):
while not q.empty():
item = q.get()
print(f"Worker is processing: {item}")
q.task_done()
q = Queue()
for i in range(10):
q.put(i)
threads = []
for i in range(2):
thread = Thread(target=worker, args=(q,))
thread.start()
threads.append(thread)
for thread in threads:
thread.join()
この応用例では、Pythonの標準ライブラリ`queue.Queue`クラスを使用してスレッド安全なキューを実装しています。このキューは、複数のスレッドが同時にアクセスしても問題なくデータを処理できます。
応用例2: スレッド安全な辞書
class ThreadSafeDict:
def __init__(self):
self.dict = {}
self.lock = Lock()
def set(self, key, value):
with self.lock:
self.dict[key] = value
def get(self, key):
with self.lock:
return self.dict.get(key, None)
この例では、スレッド安全な辞書を作成しています。各メソッドがスレッドによって同時に呼び出されても、ロックメカニズムによってデータの整合性が保たれます。
まとめ
Pythonでのスレッド安全なコレクションとデータ構造の実装は、`threading.Lock` を用いて比較的簡単に行えます。特に、複数のスレッドがデータに同時にアクセスするような状況では、スレッド安全なデータ構造の使用は非常に重要です。
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