병렬 처리와 비동기 작업 처리는 모두 프로그램의 성능을 향상시키기 위한 기술입니다. 이들은 다중 작업을 동시에 수행하여 작업 완료 시간을 단축시키는 효과적인 방법입니다. 이번 기사에서는 Python에서 병렬 처리와 비동기 작업 처리를 어떻게 수행하는지 살펴보겠습니다.

병렬 처리

병렬 처리는 한 번에 여러 작업을 실행하여 작업을 분산시키는 방법입니다. 이를 통해 CPU의 다중 코어를 최대한 활용하여 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. Python에서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.

import multiprocessing

def do_work(data):
    # 작업 내용을 여기에 작성합니다.
    pass

if __name__ == '__main__':
    # 병렬로 수행할 작업을 준비합니다.
    data = [1, 2, 3, 4, 5]

    # CPU 코어의 수에 맞게 작업을 분할하여 병렬로 처리합니다.
    pool = multiprocessing.Pool()
    results = pool.map(do_work, data)

    # 작업 결과를 출력합니다.
    print(results)

위의 예제 코드에서는 do_work 함수를 병렬로 실행하고, multiprocessing.Pool을 사용하여 작업을 병렬로 처리합니다. 작업결과는 results 변수에 저장되어 출력됩니다.

비동기 작업 처리

비동기 작업 처리는 작업이 완료되기를 기다리지 않고 다른 작업을 수행하는 방식입니다. 이를 통해 동기적으로 하나의 작업을 기다리는 시간을 줄일 수 있습니다. Python에서는 asyncio 라이브러리를 사용하여 비동기 작업 처리를 구현할 수 있습니다.

import asyncio

async def do_work(data):
    # 비동기 작업 내용을 여기에 작성합니다.
    pass

async def main():
    # 비동기 작업을 준비합니다.
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    tasks = [do_work(d) for d in data]

    # 비동기 작업을 실행하고 완료 결과를 얻습니다.
    results = await asyncio.gather(*tasks)

    # 작업 결과를 출력합니다.
    print(results)

# 이벤트 루프를 생성하고 비동기 작업을 실행합니다.
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

위의 예제 코드에서는 async 키워드를 사용하여 비동기 작업을 정의하고, asyncio.gather 함수를 사용하여 비동기 작업을 실행합니다. 작업 결과는 results 변수에 저장되어 출력됩니다.

결론

병렬 처리와 비동기 작업 처리는 대량의 작업을 효율적으로 처리하기 위한 필수 기술입니다. Python에서는 multiprocessing과 asyncio 라이브러리를 사용하여 병렬 처리와 비동기 작업 처리를 구현할 수 있습니다. 이러한 기술을 적절히 활용하여 프로그램의 성능을 높이고, 빠른 응답성을 제공하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.