Python은 멀티스레딩과 병렬 처리를 지원하여 병렬 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 다양한 패턴을 제공합니다. 멀티스레딩과 병렬 처리는 여러 개의 작업을 동시에 실행하여 시간을 단축시킬 수 있는 기술로, 대용량 데이터 처리와 같이 시간이 오래 걸리는 작업에 유용하게 사용됩니다.

1. 멀티스레딩(Multithreading)

멀티스레딩은 하나의 프로세스 안에서 여러 개의 스레드를 동시에 실행하는 방식입니다. 이를 통해 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. Python에서는 threading 모듈을 사용하여 멀티스레딩을 구현할 수 있습니다.

import threading

# 스레드로 실행할 함수
def worker():
    print("스레드에서 작업 수행")

# 메인 스레드에서 동작하는 코드
def main():
    # 스레드 생성
    t = threading.Thread(target=worker)

    # 스레드 시작
    t.start()

    # 메인 스레드의 작업 수행
    print("메인 스레드에서 작업 수행")

if __name__ == "__main__":
    main()

위 코드에서 worker 함수는 스레드에서 실행될 작업을 정의하고, main 함수는 메인 스레드에서 실행될 작업을 정의합니다. threading.Thread 클래스를 사용하여 스레드를 생성하고, start 메서드를 호출하여 스레드를 시작합니다.

2. 병렬 처리(Parallel Processing)

병렬 처리는 여러 개의 프로세스나 스레드를 사용하여 작업을 분할하고, 동시에 실행하여 빠른 속도로 처리하는 방식입니다. Python에서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.

from multiprocessing import Pool

# 병렬로 실행할 작업 수행 함수
def worker(x):
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    # 병렬 처리할 데이터
    data = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 병렬 처리를 위한 프로세스 풀 생성
    pool = Pool()

    # 작업 함수를 병렬로 실행하고 결과 수집
    result = pool.map(worker, data)

    # 결과 출력
    print(result)

위 코드에서 worker 함수는 병렬로 실행될 작업을 정의합니다. multiprocessing.Pool 클래스를 사용하여 병렬 처리할 데이터를 프로세스 풀에 전달하고, map 메서드를 사용하여 작업 함수를 병렬로 실행합니다. 결과는 리스트 형태로 출력됩니다.

Conclusion

멀티스레딩과 병렬 처리는 Python에서 병렬 작업을 효율적으로 처리하는 데 중요한 기술입니다. 멀티스레딩을 사용하면 하나의 프로세스 안에서 여러 개의 스레드를 동시에 실행할 수 있고, 병렬 처리를 사용하면 여러 개의 프로세스나 스레드를 사용하여 작업을 분할하고 동시에 실행할 수 있습니다. 이를 적절히 활용하여 대용량 데이터 처리나 계산 작업 등을 빠르게 처리할 수 있습니다.