Celery는 파이썬으로 비동기 작업 처리를 위해 사용되는 분산 작업 대기열입니다. 이를 통해 멀티스레드 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Celery를 사용하여 멀티스레드 작업을 실행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Celery 설치하기

Celery를 사용하기 위해 먼저 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Celery를 설치할 수 있습니다.

pip install celery

Celery 프로젝트 설정하기

Celery를 사용하기 위해 프로젝트에 설정 파일을 추가해야 합니다. 프로젝트 루트 디렉토리에 celery.py 파일을 만들고 다음과 같은 내용을 추가합니다.

from celery import Celery

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

@app.task
def my_task():
    # TODO: 멀티스레드 작업 처리 코드 작성
    pass

위의 코드에서 my_task 함수는 멀티스레드 작업을 처리하는 함수입니다. 이 함수에 원하는 멀티스레드 작업 처리 코드를 작성하세요.

작업 큐에 작업 추가하기

멀티스레드 작업을 처리하기 위해 작업 큐에 작업을 추가해야 합니다. 작업을 추가하는 방법은 다음과 같습니다.

from myapp import my_task

result = my_task.delay()

위의 코드에서 my_task.delay() 함수를 사용하여 작업을 추가할 수 있습니다. 작업이 큐에 추가되면 Celery가 작업을 처리할 준비를 시작합니다.

결과 확인하기

작업의 결과를 확인하기 위해 AsyncResult 클래스를 사용할 수 있습니다. 아래의 예제 코드를 참고하여 작업 결과를 확인하세요.

from myapp import my_task

result = my_task.delay()

# 작업이 완료되기를 기다린 후 결과를 출력합니다.
print(result.get())

위의 코드에서 result.get() 함수를 사용하여 작업이 완료되기를 기다린 후 작업의 결과를 얻을 수 있습니다.

결론

Celery를 사용하여 멀티스레드 작업을 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 파이썬으로 비동기 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다. Celery의 자세한 사용법은 Celery documentation을 참고하시기 바랍니다.

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