파이썬은 데이터 처리와 다중 작업 처리를 위해 스레딩 및 병렬 처리를 지원하는 강력한 언어입니다. 그러나 파이썬 2와 파이썬 3 사이에는 스레딩 및 병렬 처리 지원에 차이가 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬 2와 파이썬 3에서의 스레딩 및 병렬 처리 지원의 차이점을 살펴보겠습니다.

1. 파이썬 2에서의 스레딩 및 병렬 처리 지원

파이썬 2에서는 threading 모듈을 사용하여 스레딩을 지원합니다. 이 모듈은 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드를 사용하여 동시에 여러 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 그러나 파이썬 2에서의 스레딩은 글로벌 인터프리터 락 (Global Interpreter Lock, GIL)으로 인해 실제 병렬 처리가 이루어지지 않습니다. GIL은 하나의 스레드만이 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있도록 제한하는 매커니즘입니다. 이로 인해 파이썬 2에서는 CPU 바운드 작업에 대한 병렬 처리를 제대로 지원하지 못합니다.

2. 파이썬 3에서의 스레딩 및 병렬 처리 지원

파이썬 3에서는 threading 모듈을 사용하여 파이썬 2와 동일한 방식으로 스레딩을 지원합니다. 그러나 파이썬 3에서는 GIL이 어느 정도 완화되었습니다. 이로 인해 CPU 바운드 작업에 대한 일부 병렬 처리가 가능합니다. 그러나 여전히 GIL로 인해 실제로 병렬 처리가 이루어지지는 않으며, CPU를 최대한 활용하는 병렬 처리를 위해서는 multiprocessing 모듈을 사용해야합니다.

파이썬 3의 multiprocessing 모듈은 스레드 대신에 프로세스를 사용하여 병렬 처리를 지원합니다. 각각의 프로세스는 독립적인 GIL을 가지고 있어 병렬 처리가 가능하게 됩니다. 따라서 CPU 바운드 작업에 대한 병렬 처리를 위해서는 multiprocessing 모듈을 사용해야합니다. 이는 파이썬 2와 비교하여 더 효과적인 병렬 처리를 제공합니다.

3. 스레딩 및 병렬 처리 지원 선택

파이썬에서의 스레딩 및 병렬 처리 지원은 작업의 종류와 성격에 따라 선택해야합니다. 만약 I/O 바운드 작업인 경우에는 스레딩을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 파이썬에서 GIL의 제한으로 인해 실제로 병렬 처리가 이루어지지 않더라도 I/O 작업에서 성능 향상을 제공할 수 있습니다.

반면에 CPU 바운드 작업인 경우에는 병렬 처리를 위해 multiprocessing 모듈을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 각각의 프로세스가 독립적인 GIL을 가지고 있기 때문에 병렬 처리가 가능하고, CPU를 최대한 활용할 수 있습니다.

따라서 작업의 종류와 성격에 따라 적절하게 스레딩 및 병렬 처리 지원을 선택하여 파이썬의 강력한 동시성 기능을 활용할 수 있습니다.

# Example code for threading in Python 2
import threading

def task():
    # Code to be executed in a thread
    pass

# Create a thread and start it
thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()

# Example code for threading in Python 3
import threading

def task():
    # Code to be executed in a thread
    pass

# Create a thread and start it
thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()

# Example code for multiprocessing in Python 3
from multiprocessing import Pool

def task():
    # Code to be executed in a process
    pass

# Create a pool of processes and start them
pool = Pool()
pool.apply_async(task)

참고 자료:

• Python threading
• Python multiprocessing