Peewee는 Python에서 간편한 SQL 쿼리 빌더 및 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리입니다. Peewee를 사용하면 손쉽게 데이터베이스와 상호 작용할 수 있지만, 대용량 데이터를 처리해야 할 때는 병렬 처리가 필요합니다. 이번 글에서는 Peewee에서의 병렬 처리 방법에 대해 알아보겠습니다.
병렬 처리란?
병렬 처리는 CPU의 다중 코어를 활용하여 여러 작업을 동시에 수행하는 것을 의미합니다. Peewee에서는 이러한 병렬 처리를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Peewee에서의 병렬 처리 방법
Peewee에서 병렬 처리를 위해서는 concurrent.futures 모듈을 사용할 수 있습니다. concurrent.futures 모듈은 스레드 또는 프로세스를 사용하여 병렬 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다.
아래 예제에서는 Peewee를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 작업을 병렬로 처리하는 방법을 보여줍니다.
import concurrent.futures
from peewee import *
db = SqliteDatabase('my_database.db')
class MyModel(Model):
# 데이터베이스 모델 정의
# 데이터베이스 연결 설정 및 MyModel 객체 생성
db.connect()
MyModel.create_table()
# 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 작업을 병렬로 처리하는 함수 정의
def fetch_data():
# 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 작업 수행
# 작업을 병렬로 처리하기 위한 Executor 객체 생성
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
# 병렬로 데이터를 가져오기 위한 작업들 생성
jobs = []
for i in range(10):
job = executor.submit(fetch_data)
jobs.append(job)
# 작업들이 완료될 때까지 대기
concurrent.futures.wait(jobs)
# 작업 결과 처리
for job in jobs:
result = job.result()
# 결과 처리
# 데이터베이스 연결 해제
db.close()
위의 예제는 10개의 작업을 병렬로 실행하고, 작업들이 모두 완료된 후에 결과를 처리하는 방식입니다. Thread Pool Executor를 사용하여 작업을 병렬로 실행하고, concurrent.futures.wait를 사용하여 작업이 모두 완료될 때까지 대기합니다. 각 작업의 결과는 job.result()를 통해 얻을 수 있습니다.
결론
Peewee에서는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 병렬 처리를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.