[python] PyYAML을 사용하여 YAML 파일의 데이터를 병렬로 처리하기

30 Nov 2023

python

이번 포스트에서는 PyYAML을 사용하여 YAML 파일의 데이터를 병렬로 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. YAML 파일은 데이터의 구조를 읽기 쉽게 표현하기 위해 사용되는 형식으로, 텍스트 기반의 파일 형식입니다.

PyYAML 라이브러리 설치하기

먼저, PyYAML 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음의 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install pyyaml

YAML 파일 읽기

PyYAML을 사용하여 YAML 파일의 데이터를 읽기 위해서는 yaml 모듈을 임포트해야 합니다. 다음과 같이 코드를 작성하여 YAML 파일을 읽을 수 있습니다:

import yaml

def read_yaml(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        data = yaml.safe_load(file)
    return data

# 예시 파일 경로
file_path = 'data.yml'

data = read_yaml(file_path)
print(data)

병렬 처리하기

YAML 파일의 데이터를 병렬로 처리하기 위해서는 멀티스레딩 또는 멀티프로세싱을 사용할 수 있습니다. 여기서는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 멀티스레딩으로 병렬 처리하는 방법을 알아보겠습니다.

import yaml
import concurrent.futures

def process_data(item):
    # 데이터 처리 로직 작성
    ...

def process_yaml(data):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = [executor.submit(process_data, item) for item in data]
        for result in concurrent.futures.as_completed(results):
            # 결과 처리 로직 작성
            ...

# YAML 파일 읽기
file_path = 'data.yml'
data = read_yaml(file_path)

# YAML 데이터 병렬 처리
process_yaml(data)

위의 코드에서 process_data 함수는 데이터를 처리하는 로직을 작성하는 곳입니다. 병렬 처리를 수행할 데이터는 data 변수로부터 가져옵니다. process_yaml 함수는 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor를 사용하여 멀티스레딩으로 데이터를 처리합니다.

결론

이번 포스트에서는 PyYAML을 사용하여 YAML 파일의 데이터를 병렬로 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. YAML 파일의 데이터를 읽고, 멀티스레딩을 사용하여 병렬로 처리하는 방법을 소개했습니다. 이를 통해 데이터 처리 작업이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있습니다.

참고 자료

PyYAML 공식 문서