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[파이썬] 멀티스레딩과 병렬 처리의 자동화 전략

파이썬은 다중 스레딩(multithreading)과 병렬 처리(parallel processing)를 지원하는 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이러한 기능을 활용하여 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 멀티스레딩과 병렬 처리를 올바르게 구현하기 위해서는 자동화된 전략이 필요합니다. 이번 포스트에서는 파이썬에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 자동화하는 전략에 대해 알아보겠습니다.

멀티스레딩과 병렬 처리의 차이점

먼저 알아야 할 것은 멀티스레딩과 병렬 처리의 차이점입니다. 멀티스레딩은 단일 프로세서에서 여러 개의 스레드를 동시에 실행하는 것을 의미합니다. 반면에 병렬 처리는 여러 개의 프로세서가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. 멀티스레딩은 주로 I/O 작업에 유용하며, 병렬 처리는 CPU 집약적인 작업에 유용합니다.

파이썬의 스레딩 모듈

파이썬에서 멀티스레딩을 구현하기 위해 threading 모듈을 사용할 수 있습니다. 이 모듈을 활용하여 여러 개의 스레드를 생성하고 제어할 수 있습니다.

다음은 threading 모듈을 사용하여 간단한 예제를 작성한 코드입니다.

import threading

def worker():
    """스레드에서 실행할 작업"""
    print("스레드에서 실행")

# 스레드 생성
t = threading.Thread(target=worker)

# 스레드 시작
t.start()

# 스레드 종료 대기
t.join()

print("메인 스레드에서 실행")

위 코드에서는 worker라는 함수를 스레드에서 실행할 작업으로 설정하고, threading.Thread를 사용하여 스레드를 생성합니다. 그리고 start 메서드를 호출하여 스레드를 시작하고, join 메서드를 호출하여 스레드가 종료될 때까지 대기합니다. 마지막으로 "메인 스레드에서 실행"이라는 메시지를 출력합니다.

파이썬의 병렬 처리 모듈

파이썬에서 병렬 처리를 구현하기 위해 multiprocessing 모듈을 사용할 수 있습니다. 이 모듈은 여러 개의 프로세스를 생성하고 제어하는 기능을 제공합니다.

아래 예제는 multiprocessing 모듈을 사용하여 간단한 병렬 처리를 구현한 코드입니다.

from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    """다중 프로세스에서 실행할 작업"""
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    # 프로세스 풀 생성
    p = Pool()

    # 작업 및 결과 처리
    result = p.map(worker, [1, 2, 3, 4, 5])

    # 프로세스 풀 종료
    p.close()
    p.join()

    print(result)

위 코드에서는 worker라는 함수를 병렬 처리할 작업으로 설정하고, Pool 클래스를 사용하여 프로세스 풀을 생성합니다. 그리고 map 메서드를 사용하여 작업을 분산하고 처리한 결과를 반환받습니다. 마지막으로 결과를 출력합니다.

멀티스레딩과 병렬 처리의 자동화 전략

파이썬에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 자동화하기 위해 concurrent.futures 모듈을 사용할 수 있습니다. 이 모듈은 작업을 실행하고 관리하는데 필요한 고수준 인터페이스를 제공합니다.

아래 예제는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 간단한 자동화 전략을 구현한 코드입니다.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def worker(num):
    """작업"""
    return num * num

# 멀티스레딩 사용 예제
def multithreading_example():
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 작업 분산 및 결과 처리
        result = executor.map(worker, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(list(result))

# 병렬 처리 사용 예제
def parallel_processing_example():
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        # 작업 분산 및 결과 처리
        result = executor.map(worker, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(list(result))

# 예제 실행
multithreading_example()
parallel_processing_example()

위 코드에서는 worker라는 함수를 작업으로 설정하고, ThreadPoolExecutor와 ProcessPoolExecutor를 사용하여 멀티스레딩과 병렬 처리를 수행합니다. 각각의 예제에서 map 메서드를 사용하여 작업을 분산하고 처리한 결과를 출력합니다.

마무리

파이썬에서 멀티스레딩과 병렬 처리를 자동화하는 전략을 배웠습니다. 멀티스레딩과 병렬 처리를 올바르게 활용하면 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다. threading, multiprocessing, concurrent.futures 등 파이썬이 제공하는 다양한 모듈을 효과적으로 사용하여 멀티스레딩과 병렬 처리를 구현해보세요.

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