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[파이썬] 멀티스레딩과 병렬 처리의 도구 및 프레임워크

Python은 멀티스레딩과 병렬 처리를 위한 다양한 도구와 프레임워크를 제공합니다. 이러한 도구와 프레임워크를 사용하면 CPU의 다른 코어들을 최대한 활용하여 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 통해 빠른 속도와 효율적인 자원 사용을 달성할 수 있습니다.

1. threading 모듈

threading 모듈은 Python에서 기본적으로 제공되는 멀티스레딩 라이브러리입니다. 이 모듈을 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.

import threading

def worker():
    # 작업 내용 작성
    ...

# 스레드 생성 및 실행
thread1 = threading.Thread(target=worker)
thread2 = threading.Thread(target=worker)

# 스레드 시작
thread1.start()
thread2.start()

# 스레드 종료 대기
thread1.join()
thread2.join()

2. concurrent.futures 모듈

concurrent.futures 모듈은 파이썬 3.2부터 추가된 내장 모듈로, 병렬 처리를 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다. 이 모듈은 스레딩 및 프로세스 기반의 병렬 처리를 지원합니다.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def worker():
    # 작업 내용 작성
    ...

# 스레드 기반의 병렬 처리
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    for _ in range(10):
        executor.submit(worker)

# 프로세스 기반의 병렬 처리
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    for _ in range(10):
        executor.submit(worker)

3. asyncio 모듈

asyncio는 Python 3.4부터 추가된 비동기 입출력을 위한 라이브러리입니다. asyncio를 사용하면 비동기적으로 동시에 수행되는 작업을 처리할 수 있습니다.

import asyncio

async def worker():
    # 비동기 작업 내용 작성
    ...

# 이벤트 루프 생성
loop = asyncio.get_event_loop()

# 작업을 실행하고 결과를 가져옴
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(
    worker(),
    worker(),
    worker()
))

# 이벤트 루프 종료
loop.close()

4. joblib 모듈

joblib 모듈은 병렬 처리를 위한 도구로, 과학적인 작업에 많이 사용되는 라이브러리입니다. joblib을 사용하면 병렬 처리가 필요한 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

from joblib import Parallel, delayed

def worker():
    # 작업 내용 작성
    ...

# 병렬 처리하고자 하는 작업 리스트 생성
tasks = [worker() for _ in range(10)]

# 병렬 처리
results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(worker)() for _ in tasks)

멀티스레딩과 병렬 처리를 활용하면 CPU 자원을 최대한 활용하여 작업을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 다양한 도구와 프레임워크를 활용하여 병렬 처리를 구현해보세요.

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