【Python】非同期処理と並列処理を初心者向けにやさしく解説｜違いと使い分けも紹介

Pythonでプログラムの「処理速度を改善したい」と思ったことはありませんか？
そんなときに役立つのが「非同期処理」と「並列処理」です。

本記事では、Python初心者でも理解できるように、両者の違いや使い分けをわかりやすく解説します。

本記事で学べること

Pythonにおける非同期処理（async）の基本的な仕組みと使い方
Pythonでの並列処理（parallel）の概念と実装方法
非同期処理と並列処理の違いとそれぞれの適した用途
asyncio や multiprocessing といった代表的なライブラリの活用法
処理速度の改善や効率化のための使い分けポイント

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非同期処理とは？｜I/O処理の効率化に最適
並列処理とは？｜CPUの活用に向いている
非同期処理と並列処理の違いを表で比較
どう使い分けるべき？選び方のポイント
1. 非同期処理が向いているケース
2. 並列処理が向いているケース
まとめ｜処理の性質に応じて最適な方法を選ぼう
1. おさらいポイント

非同期処理とは？｜I/O処理の効率化に最適

非同期処理（Asynchronous Programming）とは、「ある処理の完了を待たずに次の処理へ進める」仕組みです。

主に活躍する場面

ネットワーク通信（APIの呼び出し）
ファイルの読み書き
データベースとのやり取り

メリット

無駄な待機時間を省ける
処理効率が大幅にアップする

代表的なモジュール

asyncio
aiohttp（非同期HTTP通信）

非同期処理のコード例

import asyncio

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

asyncio.run(say_hello())

並列処理とは？｜CPUの活用に向いている

並列処理（Parallel Processing）とは、「複数の処理を同時に実行する」ことを指します。

主に活躍する場面

画像や動画の処理
大量データの計算処理
機械学習や統計分析

メリット

マルチコアCPUをフル活用できる
重い処理でも高速に動作する

代表的なモジュール

multiprocessing
concurrent.futures

並列処理のコード例

from multiprocessing import Process

def task():
    print("Heavy task running...")

p = Process(target=task)
p.start()
p.join()

非同期処理と並列処理の違いを表で比較

項目	非同期処理（async）	並列処理（parallel）
処理対象	I/O待機の最適化	CPU使用の最適化
実行方法	シングルスレッドでも可	マルチプロセスが基本
使用モジュール	asyncio, aiohttp など	multiprocessing など
適した用途	API通信・ファイル操作	大量データの高速処理