Pythonにおける「逐次・並列・並行・同期・非同期処理」を徹底解説
こんにちは、にわこまです！
今回は、プログラミングを学んでいると必ず出てくる用語である 「逐次処理」「並列処理」「並行処理」「同期処理」「非同期処理」 の違いについて解説します。
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用語の違い一覧表
| 用語 | 意味 | 実行の仕方 | 同時性 | 主な用途 |
| 逐次処理 | 1つずつ順番に処理 | 順番通り | なし | シンプル処理 |
| 並列処理 | 複数処理を同時処理 | 複数CPUで同時 | あり | CPU負荷の高い処理 |
| 平行処理 | 複数処理を切り替えて処理 | 時間分割 | 疑似的 | I/O処理 |
| 同期処理 | 処理完了まで待つ | ブロッキング | – | シンプル処理 |
| 非同期処理 | 処理完了を待たずに次処理に進む | ノンブロッキング | – | API |
逐次処理（Sequential Processing）
説明
処理を1つずつ順番に実行する最もシンプルなモデルです。
Task A → Task B → Task C → Task Dの順番に処理します。
例え
レジに1人しか並べず、1人終わるまで次の人は待つ。
Python例
import time
def task(name):
print(f"{name} start")
time.sleep(2)
print(f"{name} end")
task("A")
task("B")Aが終わってからBが始まります。
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並列処理（Parallel Processing）
説明
複数の処理を物理的に同時実行します。（CPUコアを複数使用）
Task AとTask Xは同時刻に処理します。
Task BとTask Yは同時刻に処理します。
Task CとTask Zは同時刻に処理します。
例え
レジが3台あり、3人同時に会計できる。
Python例
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print(f"{name} start")
time.sleep(2)
print(f"{name} end")
if __name__ == "__main__":
p1 = Process(target=task, args=("A",))
p2 = Process(target=task, args=("B",))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()CPUコアを使って本当に同時実行されます。
並行処理（Concurrency）
説明
複数の処理を切り替えながら進めます（同時に見える）
Task A → Task Y → Task C → Task AAの順番に処理します。
例え
料理しながら洗濯する（待ち時間を有効活用）
Python例
import threading
import time
def task(name):
print(f"{name} start")
time.sleep(2)
print(f"{name} end")
t1 = threading.Thread(target=task, args=("A",))
t2 = threading.Thread(target=task, args=("B",))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()実際は切り替えながら実行します。
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同期処理（Synchronous）
説明
処理が終わるまで待ちます（ブロッキング）
例え
電話で相手が話し終わるまで待つ
Python例
import requests
response = requests.get("https://example.com")
print(response.text)レスポンスが返るまで次に進みません。
非同期処理（Asynchronous）
説明
処理の完了を待たずに次の処理へ進みます
例え
料理を注文して呼び出しベルを受け取る
Python例
import asyncio
async def task(name):
print(f"{name} start")
await asyncio.sleep(2)
print(f"{name} end")
async def main():
await asyncio.gather(
task("A"),
task("B")
)
asyncio.run(main())I/O待ち時間を有効活用できます。
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まとめ
今回は、「逐次処理」「並列処理」「並行処理」「同期処理」「非同期処理」 の違いについて解説しました。
最後までお読みいただきありがとうございます。
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