[python] PyYAML로 YAML 파일의 데이터를 병렬로 처리하고 합치기

30 Nov 2023

python

YAML은 데이터 직렬화 언어로서, 사람이 쉽게 읽고 쓸 수 있는 형식입니다. Python에서 YAML 파일을 다루는 가장 일반적인 라이브러리는 PyYAML입니다. 이 라이브러리를 사용하여 YAML 파일의 데이터를 병렬로 처리하고 합치는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저, PyYAML 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 아래와 같이 설치할 수 있습니다.

pip install pyyaml

병렬 처리를 위한 YAML 파일 준비하기

아래와 같이 예시로 사용할 YAML 파일을 준비합니다. 이 파일에는 여러 개의 데이터가 포함되어 있습니다. 각 데이터는 name과 age 필드로 구성되어 있습니다.

- name: John
  age: 25
- name: Kate
  age: 30
- name: Mike
  age: 35
- name: Emily
  age: 40

병렬 처리 및 데이터 합치기

import yaml
from multiprocessing import Pool

def process_data(data):
    # 데이터 처리하는 로직을 여기에 작성합니다.
    # 예시로서 각 데이터의 나이를 5 증가시키도록 합니다.
    data['age'] += 5
    return data

def merge_data(results):
    # 결과를 합치는 로직을 여기에 작성합니다.
    # 예시로서 결과를 단순히 합칩니다.
    merged_data = results[0]
    for result in results[1:]:
        merged_data.extend(result)
    return merged_data

if __name__ == '__main__':
    with open('data.yaml', 'r') as file:
        data = yaml.safe_load(file)
    
    # 병렬 처리를 위해 multiprocessing.Pool을 사용합니다.
    pool = Pool()
    results = pool.map(process_data, data)
    pool.close()
    pool.join()
    
    merged_data = merge_data(results)
    
    # 합쳐진 데이터를 예시로서 출력합니다.
    for item in merged_data:
        print(item)

위의 코드에서 process_data 함수는 각 데이터를 처리하는 로직을 담당합니다. 예시로서 각 데이터의 나이를 5 증가시키도록 작성되었습니다. merge_data 함수는 병렬 처리된 결과를 합치는 로직을 담당합니다. 예시로서 결과를 단순히 합치는 방식으로 작성되었습니다.

위의 코드를 실행하면, YAML 파일의 데이터가 병렬로 처리되고 합쳐진 후에 출력됩니다. 병렬 처리는 multiprocessing 라이브러리의 Pool을 사용하여 수행되며, 처리된 결과는 merge_data 함수를 통해 합쳐집니다.

이를 통해 PyYAML을 사용하여 YAML 파일의 데이터를 효율적으로 병렬로 처리하고 합칠 수 있습니다.

참고 자료

PyYAML 공식 문서