[Python]#33 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 사용하여 Python의 동시성 및 병렬성

멀티스레딩 및 멀티프로세싱은 Python에서 동시성 및 병렬성을 구현하는 방법입니다.

이러한 기술은 대규모 데이터 처리, 머신 러닝, 웹 애플리케이션 및 게임 개발 등 다양한 분야에서 중요하게 사용됩니다.

Python에서 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 구현하려면, threading 및 multiprocessing 모듈을 사용할 수 있습니다.

threading 모듈은 스레드 기반 동시성을 지원하며, multiprocessing 모듈은 프로세스 기반 병렬성을 지원합니다.

각 모듈은 다른 실행 모델을 사용하기 때문에, 어떤 상황에서는 더 효과적일 수 있습니다.

멀티스레딩에 대해 알아보겠습니다.

스레드는 하나의 프로세스 내에서 실행되는 작은 실행 단위입니다.

스레드는 각각 독립적인 실행 흐름을 가지고 있으며, 프로세스 내의 공유 메모리에 액세스 할 수 있습니다.

이를 통해 스레드는 서로 다른 작업을 수행하면서도 데이터를 공유할 수 있습니다.

이러한 특성 때문에 멀티스레딩은 I/O 바운드 작업에 유용합니다. I/O 작업에서는 CPU 자원이 아닌 대기 시간이 발생하기 때문에, 스레드를 사용하여 여러 작업을 동시에 처리하면 전체 처리 시간이 줄어듭니다.

Python에서 멀티스레딩을 구현하려면,

threading.Thread 클래스를 사용하여 스레드 객체를 생성하고 start() 메서드를 호출하여 스레드를 실행합니다.

예를 들어, 다음 코드는 두 개의 스레드를 생성하고 실행하는 방법을 보여줍니다.

import threading

def worker():
    print("Worker")

threads = []
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

위 코드에서는 worker() 함수를 실행할 스레드를 두 개 생성합니다.

threading.Thread 클래스는 target 매개변수를 사용하여 실행할 함수를 지정하며, start() 메서드를 사용하여 스레드를 실행합니다.

다음으로, 멀티프로세싱에 대해 알아보겠습니다.

프로세스는 독립적인 실행 환경을 가지며, 각각의 프로세스는 고유한 메모리를 가지고 있습니다.

이러한 특성 때문에 멀티프로세싱은 CPU 바운드 작업에 유용합니다.

CPU 작업에서는 대부분의 시간이 계산에 소요되기 때문에, 멀티프로세싱을 사용하여 여러 작업을 동시에 처리하면 전체 처리 시간이 줄어듭니다.

Python에서 멀티프로세싱을 구현하려면, multiprocessing.Process 클래스를 사용하여 프로세스 객체를 생성하고 start() 메서드를 호출하여 프로세스를 실행합니다.

예를 들어, 다음 코드는 두 개의 프로세스를 생성하고 실행하는 방법을 보여줍니다.

import multiprocessing

def worker():
    print("Worker")

processes = []
for i in range(2):
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    processes.append(p)
    p.start()

위 코드에서는 worker() 함수를 실행할 프로세스를 두 개 생성합니다.

multiprocessing.Process 클래스는 target 매개변수를 사용하여 실행할 함수를 지정하며, start() 메서드를 사용하여 프로세스를 실행합니다.

멀티스레딩과 멀티프로세싱은 각각 장단점이 있습니다.

멀티스레딩은 작업간의 컨텍스트 전환이 더 빠르고, 공유 메모리를 사용하여 데이터를 공유할 수 있습니다.

그러나 멀티스레딩은 GIL(Global Interpreter Lock)에 의해 CPU-bound 작업에서는 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

멀티프로세싱은 각각의 프로세스가 독립적으로 실행되기 때문에 병목 현상이 발생하지 않지만, 프로세스 간의 데이터 공유가 어려울 수 있습니다.

따라서, 어떤 상황에서는 멀티스레딩이 더 효과적이고, 어떤 상황에서는 멀티프로세싱이 더 효과적일 수 있습니다. 이를 결정하기 위해서는 실행할 작업의 특성을 고려해야 합니다.

마지막으로, Python에서는 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 사용할 때 주의할 사항이 있습니다.

공유 메모리에 동시에 액세스하면 데이터 불일치가 발생할 수 있으며, 이는 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다.

따라서, 공유 메모리를 사용할 때는 Lock 클래스를 사용하여 데이터 일관성을 유지해야 합니다.

 

이상으로, Python에서 멀티스레딩과 멀티프로세싱을 사용한 동시성 및 병렬성 탐색에 대한 내용을 살펴보았습니다.

이를 통해 파이썬에서 동시성 및 병렬성을 구현하는 방법과 그 장단점에 대해 이해할 수 있었습니다.

하지만, 이러한 기술을 적용할 때는 항상 주의해야 합니다. 동시성 및 병렬성은 프로그램의 실행 시간을 단축시키는 효과를 가져올 수 있지만, 코드의 복잡도가 증가하고 디버깅이 어려워질 수 있습니다. 따라서, 이러한 기술을 사용하기 전에는 반드시 필요성과 적용 가능성을 고려하고, 적용할 때는 안정성과 일관성을 유지하기 위해 주의해야 합니다.

또한, 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 사용하여 실행 시간을 단축시키는 것이 항상 최적의 선택이 아닐 수 있습니다.

CPU-bound 작업의 경우 멀티프로세싱이 효과적일 수 있지만, I/O-bound 작업의 경우에는 멀티스레딩이 더 효과적일 수 있습니다. 이러한 성격을 고려하여 적절한 기술을 선택해야 합니다.

마지막으로, Python에서는 이러한 멀티스레딩 및 멀티프로세싱 외에도 asyncio라는 비동기 처리 라이브러리를 제공합니다. asyncio는 이벤트 루프를 사용하여 I/O-bound 작업을 비동기적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 멀티스레딩 및 멀티프로세싱에서 발생할 수 있는 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
Python에서는 다양한 방식으로 동시성 및 병렬성을 구현할 수 있습니다.

이를 잘 활용하여 높은 효율성과 안정성을 가진 프로그램을 개발할 수 있도록 노력해야 합니다.