[python] Tornado에서의 배치 작업 처리
Tornado는 Python으로 작성된 비동기 웹 프레임워크로, 많은 양의 동시 요청을 처리하는 데 특화되어 있습니다. 이러한 성능 특성 때문에 Tornado는 배치 작업 처리에도 효과적으로 사용될 수 있습니다.
배치 작업 처리란?
배치 작업이란 대량의 데이터 또는 일괄 처리해야하는 작업을 의미합니다. 이러한 작업은 보통 시간이 오래 걸리며, 동시에 여러 작업을 처리해야 하는 경우가 많습니다.
Tornado에서는 이러한 배치 작업을 처리하기 위해 비동기적인 방식을 사용합니다. 비동기 작업은 작업을 순차적으로 실행하는 대신, 작업을 병렬로 처리할 수 있어서 더 효율적으로 작업을 처리할 수 있습니다.
비동기 작업 예제
아래는 Tornado에서 비동기 작업을 처리하는 예제입니다.
import tornado.ioloop
import tornado.gen
import time
@tornado.gen.coroutine
def process_batch(batch):
for item in batch:
# 비동기 작업 처리
yield tornado.gen.sleep(0.1) # 시간이 오래 걸리는 작업이라고 가정한다면
@tornado.gen.coroutine
def start_batch_processing():
batch_size = 100
data = [i for i in range(1000)]
for i in range(0, len(data), batch_size):
batch = data[i:i + batch_size]
yield process_batch(batch)
if __name__ == "__main__":
tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(start_batch_processing)
위의 예제에서 process_batch 함수는 하나의 배치를 처리하는 비동기 함수입니다. 각 작업을 병렬로 실행하기 위해 tornado.gen.sleep 함수를 사용했습니다. start_batch_processing 함수에서는 전체 데이터를 배치로 나누어 처리합니다.