Celery는 파이썬 기반의 분산 작업 큐(Work Queue)로, 비동기 작업을 처리하는 데 널리 사용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 Celery를 사용하여 멀티스레드 작업을 처리하는 방법을 알아보겠습니다.

Celery 설치하기

먼저, Celery를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Celery를 설치할 수 있습니다:

pip install celery

Celery Worker 설정하기

Celery를 사용하려면 Celery Worker를 설정해야 합니다. Celery Worker는 작업을 실행하고 결과를 반환하는 데 사용됩니다. Worker를 설정하기 위해 다음과 같이 celery.py 파일을 생성합니다:

from celery import Celery

app = Celery('myapp', broker='amqp://guest@localhost//', backend='rpc://')

@app.task
def process_task():
    # 멀티스레드 작업을 처리하는 코드 작성
    pass

위 코드에서 broker와 backend은 Celery Worker에 필요한 설정입니다. broker는 Celery가 메시지를 전달하는 역할을 하는 메시지 브로커의 URL을 지정하고, backend는 작업 결과를 저장하는 역할을 하는 백엔드의 URL을 지정합니다.

멀티스레드 작업 처리하기

Celery Worker를 설정한 후에는 멀티스레드 작업을 처리할 수 있는 process_task() 함수를 작성해야 합니다. 이 함수에서는 멀티스레드 작업을 처리하는 코드를 작성하면 됩니다.

예를 들어, 다음과 같이 process_task() 함수에서 멀티스레드 작업을 처리할 수 있습니다:

import threading

@app.task
def process_task():
    threads = []
  
    # 멀티스레드 작업을 처리하는 함수
    def process_data(data):
        # 멀티스레드 작업을 처리하는 코드 작성
        pass

    # 데이터를 가져오는 작업
    data = get_data()

    # 데이터를 여러 개의 스레드로 분할하여 처리
    for chunk in split_data(data):
        thread = threading.Thread(target=process_data, args=(chunk,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 모든 스레드 작업이 끝날 때까지 대기
    for thread in threads:
        thread.join()

위 코드에서 process_data() 함수는 실제로 멀티스레드 작업을 처리하는 함수이며, get_data() 함수는 멀티스레드 작업을 처리할 데이터를 가져오는 함수입니다.

Celery 작업 실행하기

Celery Worker와 멀티스레드 작업을 처리하기 위한 함수를 준비했다면, 이제 Celery 작업을 실행할 준비가 끝났습니다. 다음 명령을 사용하여 Celery Worker를 실행합니다:

celery -A celery worker --loglevel=info

위 명령에서 -A 옵션을 사용하여 Celery Worker의 모듈을 지정합니다. 위 예제에서는 celery.py 파일에 작성한 모듈이므로, celery를 지정하면 됩니다. --loglevel은 로그 레벨을 지정하는 옵션으로, 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

정리

이렇게 하면 Celery를 사용하여 멀티스레드 작업을 처리할 수 있습니다. Celery는 비동기 작업을 처리하는 데 매우 효과적이며, 멀티스레드 작업을 처리할 때도 우수한 성능을 발휘합니다. 더 자세한 정보는 Celery 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

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