최근 대부분의 컴퓨터 시스템은 멀티코어 프로세서를 가지고 있어 병렬 처리를 지원합니다. 이를 통해 우리는 여러 작업을 동시에 실행하여 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 멀티스레딩과 병렬 처리는 복잡한 작업이기 때문에 자동화된 전략을 사용하는 것이 중요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 자동화하기 위한 전략들에 대해 알아보겠습니다.

멀티스레딩과 병렬 처리의 차이점

멀티스레딩은 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드를 동시에 실행하는 것을 의미합니다. 각 스레드는 독립적으로 실행되며, 메모리를 공유하기 때문에 데이터의 일관성을 유지하기 위한 적절한 동기화가 필요합니다. 반면 병렬 처리는 여러 개의 프로세스 또는 컴퓨터에서 작업을 동시에 실행하는 것을 의미합니다. 각 프로세스는 독립적으로 실행되며, 데이터를 교환하기 위해 특정 메커니즘(예: 파이프, 소켓)을 사용합니다.

파이썬의 간단한 멀티스레딩 예제

파이썬에서 멀티스레딩을 사용하는 가장 간단한 방법은 threading 모듈을 사용하는 것입니다. 아래는 10개의 스레드를 생성하여 각각 숫자를 출력하는 예제 코드입니다.

import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 11):
        print(i)

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=print_numbers)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

위 코드에서는 print_numbers 함수를 스레드로 실행하고, 10개의 스레드를 생성하여 각각 실행합니다. 최종적으로 모든 스레드가 종료될 때까지 기다린 후 프로그램이 종료됩니다.

병렬 처리를 위한 자동화 전략

병렬 처리를 자동화하기 위해서는 작업을 적절하게 분할하고, 각 작업을 동시에 실행하며, 결과를 취합해야 합니다. 이를 위해 concurrent.futures 모듈을 사용할 수 있습니다. concurrent.futures 모듈은 멀티스레딩과 멀티프로세싱을 모두 지원하며, 자동화된 인터페이스를 제공합니다.

아래는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 병렬 처리하는 예제 코드입니다.

import concurrent.futures

def process_data(data):
    # 데이터를 처리하는 코드
    ...

data = [...]  # 처리할 데이터 리스트

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # CPU 코어의 개수에 따라 프로세스의 개수를 설정한다.
    num_processes = len(os.sched_getaffinity(0))
    
    # 데이터를 작업 단위로 분할하여 병렬 처리한다.
    results = executor.map(process_data, data, chunksize=len(data)//num_processes)
    
    # 결과를 취합한다.
    for result in results:
        # 결과 처리하는 코드
        ...

위 코드에서는 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor를 사용하여 병렬 처리를 수행합니다. executor.map 메서드를 사용하여 데이터를 작업 단위로 분할하고, 각 작업을 프로세스 풀에서 병렬로 처리합니다. 최종적으로 병렬 처리된 결과를 반복문을 통해 취합하고 처리할 수 있습니다.

결론

멀티스레딩과 병렬 처리는 프로그램의 성능을 향상시키기 위한 중요한 기술입니다. 파이썬에서는 threading 모듈과 concurrent.futures 모듈을 사용하여 멀티스레딩과 병렬 처리를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 작업도 간단하게 실행할 수 있으므로, 앞으로의 프로그래밍 작업에서 이를 적극 활용해보시기 바랍니다.