병렬 처리와 동기화는 모두 성능 개선과 동시성 제어를 위해 중요한 개념입니다. Python은 다양한 방법으로 병렬 처리와 동기화를 지원하며, 이를 통해 빠른 실행 시간과 안정적인 동시성 제어를 구현할 수 있습니다.

병렬 처리 기술

병렬 처리 기술은 여러 작업을 동시에 실행하여 전체 실행 시간을 줄이는 방법을 말합니다. Python에서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다. 다음은 multiprocessing 모듈을 사용한 간단한 병렬 처리 예제입니다.

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 데이터 처리 로직 구현
    pass

if __name__ == '__main__':
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    # CPU 코어 개수만큼 프로세스 생성
    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
    
    # 데이터 리스트를 병렬로 처리
    result_list = pool.map(process_data, data_list)
    
    # 결과 출력
    print(result_list)

위의 예제에서 multiprocessing.Pool 객체를 생성하고 map 함수를 사용하여 병렬 처리를 수행합니다. 각 프로세스는 process_data 함수를 실행하여 데이터를 처리하고, 처리 결과는 result_list에 저장됩니다.

동기화 기술

동기화 기술은 여러 스레드 또는 프로세스 간에 데이터 또는 리소스를 공유하면서 동시에 접근하여 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 해결하는 방법입니다. Python은 threading 모듈을 사용하여 스레드 기반의 동기화를 구현할 수 있습니다. 아래는 threading.Lock을 사용한 동기화 예제입니다.

import threading

# 공유 변수
count = 0

# 락 객체 생성
lock = threading.Lock()

def increment_count():
    global count
    
    # 락을 획득하여 다른 스레드의 접근을 막음
    with lock:
        count += 1

threads = []
for _ in range(100):
    thread = threading.Thread(target=increment_count)
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 모든 스레드가 실행을 마칠 때까지 대기
for thread in threads:
    thread.join()

print(count)

위의 예제에서는 threading.Lock 객체를 사용하여 count 변수에 대한 동기화를 수행합니다. lock 객체를 획득한 스레드만이 count 변수에 접근할 수 있으며, 이를 통해 안정적인 동시성 제어를 구현할 수 있습니다.

마치며

Python은 병렬 처리와 동기화를 위한 다양한 기술을 제공하여 성능 개선과 동시성 제어를 할 수 있습니다. 이를 적절히 활용하여 병렬 처리와 동기화를 구현하면 빠른 실행 시간과 안정적인 동시성 제어를 구현할 수 있습니다.