[파이썬] 멀티스레딩과 병렬 처리의 교육 및 훈련

Note: This blog post assumes basic knowledge of Python programming language.

소개

모던한 컴퓨팅 환경에서는 데이터 양이 증가하고 복잡한 작업을 수행해야하는 경우가 많습니다. 이러한 작업을 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티스레딩과 병렬 처리의 개념을 이해하고 그에 맞는 기술을 익히는 것이 중요합니다. 이번 포스트에서는 파이썬에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

멀티스레딩과 병렬 처리의 차이점

멀티스레딩과 병렬 처리는 여러 작업을 동시에 수행하는 방법이지만, 그 동작 방식에 차이가 있습니다.

파이썬에서의 멀티스레딩

파이썬에서 멀티스레딩은 threading 모듈을 사용하여 구현할 수 있습니다. threading 모듈은 멀티스레딩을 위한 클래스와 함수를 제공하며, 스레드 생성, 시작, 종료 등의 작업을 할 수 있습니다.

다음은 간단한 예제 코드입니다.

import threading

def worker():
    print("Worker thread")

# 메인 스레드에서 작업 수행
print("Main thread")

# 스레드 생성하여 시작
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

# 메인 스레드에서 다른 작업 수행
print("Main thread continues")

# 스레드 종료 대기
t.join()

# 모든 작업 완료
print("All done")

위의 코드에서 threading.Thread 클래스를 사용하여 스레드를 생성하고 시작할 수 있습니다. target 매개변수에는 실행할 함수를 지정하고, start() 메서드를 호출하여 스레드를 시작합니다. join() 메서드를 호출하여 모든 스레드 작업이 완료될 때까지 메인 스레드를 대기시킬 수 있습니다.

파이썬에서의 병렬 처리

파이썬에서 병렬 처리는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 구현할 수 있습니다. concurrent.futures 모듈은 멀티스레딩과 멀티프로세싱을 모두 지원하며, 간편한 인터페이스를 제공합니다.

다음은 간단한 예제 코드입니다.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker():
    print("Worker thread")

# ThreadPoolExecutor를 사용하여 병렬 작업 수행
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 작업을 제출하고 결과를 받을 Future 객체 생성
    future = executor.submit(worker)

    # 작업 완료를 기다리고 결과를 가져옴
    result = future.result()
    print(result)

print("All done")

위의 코드에서 ThreadPoolExecutor를 사용하여 스레드 풀을 생성하고, submit() 메서드를 사용하여 작업을 제출할 수 있습니다. submit() 메서드는 작업을 비동기적으로 실행하고 해당 작업의 결과를 나타내는 Future 객체를 반환합니다. result() 메서드를 사용하면 작업이 완료될 때까지 대기하고 결과를 가져올 수 있습니다. with문을 사용하면 작업이 완료된 후에 자동으로 스레드 풀이 닫힙니다.

결론

멀티스레딩과 병렬 처리는 대용량 데이터 처리나 복잡한 작업을 효율적으로 수행하기 위한 핵심적인 기술입니다. 파이썬의 threading 모듈과 concurrent.futures 모듈을 사용하여 멀티스레딩과 병렬 처리를 쉽게 구현할 수 있습니다. 이를 배우고 활용하는 것은 개발자로서 중요한 역량이 될 것입니다.

향후 포스트에서는 더욱 고급적인 멀티스레딩과 병렬 처리 기법을 다룰 예정입니다. 기대해 주세요!