병렬 처리(parallel processing)는 여러 개의 작업을 동시에 처리하는 것을 말합니다. 이는 대규모 데이터를 처리하거나 복잡한 계산을 수행하는 데 매우 유용합니다. 파이썬은 multiprocessing 모듈을 통해 병렬 처리를 지원하고 있습니다.

하지만 병렬 처리를 사용할 때 주의해야 할 것 중 하나는 데이터 락(data lock)입니다. 병렬 처리 중 여러 작업이 동시에 동일한 데이터에 접근하면 데이터의 일관성을 유지하기 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 락을 사용합니다. 데이터 락은 특정한 시점에 하나의 작업만이 접근할 수 있도록 제한하는 장치입니다.

파이썬에서 데이터 락을 사용하기 위해 threading 모듈의 Lock 클래스를 사용할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

import threading

# 데이터 락 생성
lock = threading.Lock()

# 공유 데이터
shared_data = 0

def increase():
    global shared_data
    
    # 데이터 락 획득
    lock.acquire()
    
    try:
        # 공유 데이터에 접근하여 증가
        shared_data += 1
    finally:
        # 데이터 락 해제
        lock.release()

# 병렬 처리를 위한 스레드 생성
threads = []
for _ in range(10):
    thread = threading.Thread(target=increase)
    threads.append(thread)
    thread.start()

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

print("공유 데이터의 최종 값:", shared_data)

위 코드에서 increase 함수는 shared_data 변수에 접근하여 값을 증가시키는 역할을 합니다. 이때 데이터 락을 사용하여 한 번에 하나의 스레드만이 shared_data에 접근할 수 있도록 합니다. 따라서 병렬 처리되는 스레드들이 데이터의 일관성을 유지하면서 shared_data에 안전하게 접근할 수 있습니다.

데이터 락은 병렬 처리 중 데이터 접근을 제어하는 강력한 메커니즘입니다. 하지만 신중하게 사용해야 하며 다른 동기화 기법과 함께 사용할 수도 있습니다. 이를 통해 안전하고 효율적인 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.