초보자를 위한 Python 스레딩 및 멀티프로세싱

Python에서 동시 작업을 처리하면 애플리케이션의 성능이 크게 향상될 수 있으며, 특히 I/O 바운드 또는 CPU 바운드 작업을 처리할 때 그렇습니다. Python은 동시성을 위한 두 가지 주요 모듈을 제공합니다. threading 및 multiprocessing. 이 문서에서는 이러한 모듈을 소개하고 동시 프로그래밍에 사용하는 방법을 설명합니다.

스레딩 이해

스레딩은 단일 프로세스 내에서 여러 스레드(프로세스의 더 작은 단위)를 동시에 실행하는 방법입니다. 이는 외부 리소스(예: 파일 I/O, 네트워크 요청)를 기다리는 데 많은 시간을 소비하는 I/O 바운드 작업에 유용합니다.

기본 스레딩 예제

파이썬에서 스레드를 만들고 관리하려면 threading 모듈을 사용합니다. 간단한 예는 다음과 같습니다.

import threading

# Define a function to be run in a thread
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# Create a thread object
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# Start the thread
thread.start()

# Wait for the thread to complete
thread.join()

print("Thread has finished execution")

멀티프로세싱 이해

멀티프로세싱을 사용하면 각각 고유한 Python 인터프리터와 메모리 공간을 사용하여 여러 프로세스를 동시에 실행할 수 있습니다. 이는 병렬로 계산을 수행해야 하는 CPU 바운드 작업에 특히 유용합니다.

기본 멀티프로세싱 예제

multiprocessing 모듈은 별도의 프로세스를 만들고 관리하는 데 사용됩니다. 간단한 예는 다음과 같습니다.

import multiprocessing

# Define a function to be run in a process
def compute_square(number):
    print(f"The square of {number} is {number * number}")

# Create a process object
process = multiprocessing.Process(target=compute_square, args=(5,))

# Start the process
process.start()

# Wait for the process to complete
process.join()

print("Process has finished execution")

스레딩과 멀티프로세싱 비교

Threading: I/O 바운드 작업에 가장 적합합니다. 스레드는 동일한 메모리 공간을 공유하며 대기를 포함하는 작업에 더 효율적일 수 있습니다.
Multiprocessing: CPU에 얽매인 작업에 가장 적합합니다. 프로세스는 별도의 메모리 공간에서 실행되며 계산이 많은 작업에 여러 CPU 코어를 완전히 활용할 수 있습니다.

일반적인 사용 사례

Threading: 웹 스크래핑, 파일 I/O 작업 또는 외부 리소스를 기다리는 작업에 적합합니다.
멀티프로세싱: 데이터 처리, 수학적 계산 또는 상당한 CPU 리소스가 필요한 작업에 이상적입니다.

결론

threading과 multiprocessing은 모두 Python 애플리케이션의 성능과 효율성을 개선하는 강력한 도구입니다. 이러한 모듈을 언제 어떻게 사용할지 이해하면 더 효과적이고 반응성이 뛰어난 프로그램을 작성할 수 있습니다. I/O 바운드 작업이든 CPU 바운드 계산이든 Python은 동시성을 효과적으로 처리하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

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