PythonのThreadとasyncioの違いや使い所
| 登録日 | ：2025/05/06 12:22 |
|---|---|
| カテゴリ | ：Python基礎 |
Threadとasyncioは、IOバウンドによる遅延に対する仕組みとしてどちらも使用される。似ているようで、使い所が異なってくるので、メモする
Threadは複数立てるとで並行処理を行う。この時、リソースへの競合に対してのロックなど適切な管理が必要。
一方でasyncioは、基本的に単一スレッドであり、リソースへの競合を考える必要はない。非同期でIO処理をしている間にCPUが開いている場合に次のCPU処理を入れることができる。その間、IO処理が終了したかを監視して、IO処理が完了したら、元の処理の続きをするなど、コルーチンという仕組みを使って実現している。
PythonのasyncioとThread（マルチスレッド）の主な違いは、並行処理の仕組みと用途にあります。
-
asyncioは「シングルスレッドで複数タスクを切り替えて実行」するため、I/O待ちの多い処理（例：Webアクセス、ファイル読み書き）で特に効果を発揮します。
-
Threadは「複数スレッドで並行実行」しますが、PythonのGIL（グローバルインタプリタロック）により、CPU集約型処理では性能が出ません。I/O待ちのある処理なら有効ですが、状態管理やロックの扱いが必要で、デッドロックや競合状態のリスクがあります。
asyncioは軽量で大量のタスクを効率よく扱えますが、CPUバウンドな処理には向きません。
まとめ
I/Oバウンドな並行処理：asyncioがシンプルで効率的
CPUバウンドな並列処理：Threadよりもマルチプロセス（multiprocessing）が適切
Threadはロックや競合状態の管理が必要だが、asyncioはその必要がほぼない
PythonでThread（マルチスレッド）とasyncioを使い分ける基準は、処理の種類（I/Oバウンド vs CPUバウンド）と効率性・コードの複雑さにあります。以下に具体的な判断基準を整理します
-
asyncioが適している場合
大量のネットワークリクエスト（例：Webスクレイピング、API連携）
非同期対応ライブラリの利用（例：aiohttp, asyncpg）
高並行性が求められるサーバー（例：FastAPI, WebSocketサーバー） -
Threadが適している場合
ブロッキングライブラリの利用（例：requests, time.sleep）
シンプルな並行処理（小規模なI/Oタスク）
GUIアプリのレスポンス維持（例：Tkinterでのバックグラウンド処理）
Threadは、Threadを生成するときのCPU処理の負荷がかかることや、リソースに対するデッドロックや競合など注意点は多い。
CPUバウンド処理にはどちらも不向き：代わりにmultiprocessingを使用します。
asyncioの学習コスト：async/await構文や非同期ライブラリへの対応が必要です。
Threadの落とし穴：デッドロックや競合状態に注意し、Lockで同期を取る必要があります。
判断フロー
I/O待ちが多いか？ → Yes → asyncioを検討
非同期対応ライブラリがあるか？ → No → Threadを検討
高並行性（数千接続）が必要か？ → Yes → asyncioが最適
既存のブロッキングコードを修正できないか？ → Yes → Threadで暫定対応
結論:
新しいプロジェクトで非同期対応ライブラリが使える場合はasyncio、レガシーなコードやブロッキング処理がメインの場合はThreadが現実的です。