Pythonでわかる「並行処理」と「並列処理」の違いについて

「並列処理」と「並行処理」は日本語の場合、一文字違いで言葉も似ているため、混乱しがちです。ですが、ポイントを押さえると違いはシンプルで、Pythonの例と一緒に今回は整理しました。

並行処理と並列処理の違い

ふゅか

「並列処理」と「並行処理」って、名前が似すぎて毎回こんがらがるよね！

はるか

一文字違い。中身は別。

並行処理（concurrency）

並行処理は、複数の処理が同時に進んでいるように見せる仕組みです。

たとえばCPUのコアが1つでも、処理Aと処理Bを短い時間ごとに切り替えながら進めれば、
外から見ると「同時に動いている」ように見えます。

重要なのは、並行処理の目的が「待ち時間を有効活用すること」にある点です。

並列処理（parallelism）

並列処理は、複数の処理を本当に同時に実行する仕組みです。

CPUのコアが複数ある環境で、処理Aをコア1、処理Bをコア2のように割り当てることで、
同じタイミングで処理が進みます。

並列処理の目的は、重い計算を分担して速く終わらせることです。

並行処理（asyncio）

まずは並行処理をasyncioで実装してみましょう。

import asyncio

async def task(name, delay):
    print(f"{name} 開始")
    await asyncio.sleep(delay)  # 待っている間に他のタスクへ切り替え可能
    print(f"{name} 終了")

async def main():
    # 複数のタスクを並行して実行
    await asyncio.gather(
        task("タスク1", 2),
        task("タスク2", 1),
        task("タスク3", 3)
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

このコードは、3つのタスクを「同時に進めているように」見せる例です。
ポイントは await asyncio.sleep() の部分で、ここで待っている間に別のタスクへ処理が切り替わります。

そのため、タスクマネージャーで確認しても、Pythonは1つのプロセスしか立ち上がらないことを確認できます。

並列処理（multiprocessing）

次に並列処理をmultiprocessingで実装してみましょう。

import multiprocessing
import time

def task(name, delay):
    print(f"{name} 開始")
    time.sleep(delay)  # 例としてスリープ（実際は計算処理を想定）
    print(f"{name} 終了")

if __name__ == "__main__":
    # 複数のプロセスを並列に実行
    processes = [
        multiprocessing.Process(target=task, args=("タスク1", 2)),
        multiprocessing.Process(target=task, args=("タスク2", 1)),
        multiprocessing.Process(target=task, args=("タスク3", 3)),
    ]

    for p in processes:
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

このコードは、タスクを別プロセスとして起動します。
そのため、タスクマネージャーでPythonを確認すると、複数のプロセスが立ち上がることが分かります。

実行結果（表示の順序）が並列処理と同じですが、内部では「1プロセスで切り替え」ではなく、複数プロセスで同時進行している点が大きく異なります。