멀티스레딩과 병렬 처리란?

멀티스레딩과 병렬 처리는 프로그래밍에서 동시에 여러 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 이를 통해 프로그램의 성능과 실행 시간을 향상시킬 수 있습니다. 멀티스레딩은 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드를 동시에 실행하는 것을 의미하며, 병렬 처리는 여러 프로세스를 동시에 실행하는 것을 의미합니다.

Python에서의 멀티스레딩

Python은 멀티스레딩을 지원하는 강력한 언어입니다. threading 모듈을 사용하여 멀티스레드 프로그래밍을 할 수 있습니다.

import threading

def my_function():
    # 작업 수행
    pass

# 스레드 생성
thread = threading.Thread(target=my_function)

# 스레드 실행
thread.start()

# 작업이 끝날 때까지 기다림
thread.join()

# 결과 출력
print("작업 완료")

위 코드에서 threading.Thread를 사용하여 스레드를 생성하고, start() 메소드를 호출하여 스레드를 실행합니다. join() 메소드를 사용하여 스레드가 작업을 완료할 때까지 기다릴 수 있습니다.

멀티스레딩은 CPU 바운드 작업보다는 I/O 바운드 작업에 더 유용합니다. I/O 작업(예: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 통신)은 주로 대기 시간이 많기 때문에 멀티스레딩을 사용하면 다른 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.

Python에서의 병렬 처리

Python은 병렬 처리를 위해 multiprocessing 모듈을 제공합니다. 이 모듈을 사용하면 여러 프로세스를 생성하여 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다.

import multiprocessing

def my_function():
    # 작업 수행
    pass

# 프로세스 생성
process = multiprocessing.Process(target=my_function)

# 프로세스 실행
process.start()

# 작업이 끝날 때까지 기다림
process.join()

# 결과 출력
print("작업 완료")

위 코드에서 multiprocessing.Process를 사용하여 프로세스를 생성하고, start() 메소드를 호출하여 프로세스를 실행합니다. join() 메소드를 사용하여 프로세스가 작업을 완료할 때까지 기다릴 수 있습니다.

병렬 처리는 CPU 바운드 작업에 유용합니다. CPU 작업이 많을 때, 병렬 처리를 통해 작업을 동시에 수행하여 실행 시간을 단축시킬 수 있습니다.

결론

Python은 멀티스레딩과 병렬 처리를 지원하는 강력한 언어입니다. 멀티스레딩은 I/O 바운드 작업에, 병렬 처리는 CPU 바운드 작업에 유용합니다. 많은 경우에 이러한 환경 친화적인 개발 접근 방식을 사용하여 프로그램의 성능 개선과 실행 시간 단축을 실현할 수 있습니다.