Pythonはインタープリタ言語であるために「実行速度が遅い」とされるだけでなく、「並列処理が弱い」という評価も受けがちです。これは、主にPythonの標準的な実行環境であるCPythonに存在する「GIL（Global Interpreter Lock）」という仕組みに起因します。
しかし、この問題はPythonの進化とともに、多くの手法で効果的に克服されています。最新の情報に基づき、Pythonの並列処理の現状と対策を解説します。
「並列処理が弱い」とされる理由：GILの存在
Pythonにおける「並列処理が弱い」という話は、マルチスレッド処理に関するものです。
GIL（Global Interpreter Lock）とは
GILは、Pythonのコード（バイトコード）が実行されている間、たった一つのスレッドだけがPythonのインタープリタを操作できるようにするための仕組みです。
-
目的: GILは、インタープリタ内部のメモリ管理などをシンプルかつ安全にするために導入されました。
-
問題点: 複数のCPUコアを持つ環境でも、同時に複数のスレッドがCPUを使って計算を行うことができなくなります。つまり、マルチスレッドを使っても、CPUを多用する計算処理は並列化されず、一つのコアに処理が集中してしまい、高速化の恩恵を受けにくいのです。
このGILの制約こそが、「Pythonのマルチスレッドは意味がない」「並列処理が弱い」と言われる最大の理由です。
現代のPythonにおける解決策
幸い、このGILの問題を回避し、真の並列処理を実現する方法が確立されています。
1. マルチプロセスによる真の並列処理 (CPU集中型タスク)
マルチスレッドの代わりにmultiprocessingモジュールを使用し、複数の独立したプロセスを生成します。
2. I/O処理における効率化 (並行処理)
前述の通り、マルチスレッドはCPU処理には向きませんが、I/O処理には非常に有効です。
-
threading: スレッドがネットワーク通信やファイルI/Oなどで待機している間、GILが解放され、別のスレッドがCPUを利用できます。これにより、待ち時間を効率的に埋める「並行処理」としてパフォーマンスを向上させます。 -
asyncio: さらに、async/await構文による非同期処理は、単一スレッド内でI/O待ちを協調的に処理するため、GILの影響を受けることなく高い効率を発揮します。
3. C拡張ライブラリへの委譲
NumPyやPandas、TensorFlowといった主要な科学計算ライブラリのコア部分は、C言語やC++で実装されています。
-
これらのライブラリが計算処理を実行している間、GILは解放されます。これにより、ライブラリ内部では複数のC言語スレッドが同時に実行され、実質的な並列処理（マルチススレッド並列処理）が行われています。
-
Pythonコードでループ処理をする代わりに、これらのライブラリのベクトル化された関数を使うことが、Pythonでの高速化の定石となっています。
最新動向：GILの将来
近年、Python開発コミュニティでは、長年の懸案事項であるGILを削除または無効化する試みが進められています。
-
PEP 703 (No-GIL): CPythonのフォークであるCinderプロジェクトで開発された「Free-threading」機能（GILなし）をCPythonに取り込む提案が進んでいます。これが採用されれば、標準のPythonでもマルチスレッドで真の並列処理が可能になる可能性があります。
現時点ではまだ採用されていませんが、将来的にPythonが「並列処理に強い」言語へと進化する可能性を示しています。
まとめ
Pythonが「並列処理が弱い」とされるのは、マルチスレッドの制約（GIL）が原因です。しかし、この弱点は以下の手法で克服可能です。
-
計算処理：
multiprocessingまたはC言語ベースのライブラリ（NumPyなど）で真の並列処理を実現。 -
I/O処理：
threadingやasyncioで効率的な並行処理を実現。
Pythonの生産性を保ちながら、パフォーマンスを追求するためには、タスクの性質に応じてこれらの適切な手法を使い分けることが鍵となります。
