병렬 처리는 현대 소프트웨어 시스템에서 매우 중요한 요소입니다. 데이터가 계속해서 증가하면서, 더 빠른 처리 속도를 필요로 하는 많은 애플리케이션이 등장했습니다. Python은 효율적인 병렬 처리를 가능하게 해주는 다양한 디자인 패턴을 제공합니다. 이 글에서는 몇 가지 유용한 병렬 처리 디자인 패턴을 살펴보고, Python으로 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 비동기 프로그래밍
비동기 프로그래밍은 병렬 처리를 위한 가장 일반적인 디자인 패턴입니다. 이 패턴은 I/O 작업이나 네트워킹 작업과 같이 대기 시간이 긴 작업을 동시에 실행하는 데 사용됩니다. Python에서는 asyncio 모듈을 사용하여 비동기 프로그래밍을 구현할 수 있습니다.
import asyncio
async def async_task():
print("Start async task")
await asyncio.sleep(5) # 대기 시간이 긴 작업을 모사
print("Async task completed")
async def main():
tasks = [async_task() for _ in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
위의 코드 예시에서 async_task 함수는 비동기로 실행되는 작업을 나타내고, main 함수는 병렬로 실행될 작업들을 생성합니다. asyncio.gather 함수를 사용하여 모든 작업이 완료될 때까지 대기할 수 있습니다.
2. 스레드/프로세스 풀
병렬 처리를 위해 스레드 또는 프로세스 풀을 사용하는 것도 흔한 디자인 패턴입니다. 이 패턴은 병렬로 실행될 작업을 작은 블록으로 나눈 뒤, 이 블록들을 별도의 스레드 또는 프로세스에서 실행시킴으로써 처리 속도를 향상시킵니다.
Python에서는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 스레드 또는 프로세스 풀을 생성하고, 작업을 제출할 수 있습니다.
import concurrent.futures
def task(num):
print(f"Task {num} started")
result = num ** 2
print(f"Task {num} completed")
return result
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
tasks = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]
for future in concurrent.futures.as_completed(tasks):
result = future.result()
print(f"Result: {result}")
위의 코드 예시에서 task 함수는 병렬로 실행될 작업을 나타내고, concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 객체를 사용하여 스레드 풀을 생성합니다.executor.submit 함수를 사용하여 작업을 제출하고, concurrent.futures.as_completed 함수를 사용하여 완료된 작업의 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 분산 처리
데이터를 분산하여 처리하는 디자인 패턴은 대규모 애플리케이션에서 매우 유용합니다. 이 패턴은 데이터 처리 작업을 여러 개의 노드 또는 서버에 분할하고, 병렬로 실행하여 전체 처리 시간을 단축시킵니다. Python에서는 Dask와 같은 라이브러리를 사용하여 분산 처리를 구현할 수 있습니다.
import dask
import dask.array as da
arr = da.ones((1000, 1000), chunks=(100, 100))
arr_sum = arr.sum()
result = arr_sum.compute()
print(f"Result: {result}")
위의 코드 예시에서 da.ones 함수는 큰 배열을 생성하고, chunks 매개변수를 사용하여 배열을 작은 청크로 분할합니다. arr.sum().compute()를 호출하여 분산 처리된 작업을 실행하고, 결과를 얻을 수 있습니다.
병렬 처리는 데이터 처리 속도를 향상시키고, 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. Python은 다양한 병렬 처리 디자인 패턴을 제공하며, 비동기 프로그래밍, 스레드/프로세스 풀, 그리고 분산 처리와 같은 패턴을 구현할 수 있는 다양한 라이브러리를 제공합니다.
참고 자료: