[python] 파이썬 코드 네트워크 통신의 최적화

14 Dec 2023

python

이번에는 파이썬을 이용하여 네트워크 통신을 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 비동기 프로그래밍

파이썬에서 비동기적인 네트워크 통신을 구현하기 위해서는 asyncio와 aiohttp 라이브러리를 이용할 수 있습니다. 이를 통해 동시에 여러 네트워크 요청을 보내고 결과를 기다리는 동안에 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url1 = 'https://api.example.com/data1'
    url2 = 'https://api.example.com/data2'
    response1 = fetch_url(url1)
    response2 = fetch_url(url2)
    data1 = await response1
    data2 = await response2
    # 결과 사용

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

2. 연결 풀 활용

네트워크 통신에서 매번 연결을 맺고 끊는 것은 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 연결 풀을 사용하면 효율적으로 네트워크 통신을 할 수 있습니다.

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter

# 최대 10개의 연결을 유지하는 연결 풀 생성
adapter = HTTPAdapter(pool_connections=10, pool_maxsize=10)
session = requests.Session()
session.mount('https://', adapter)
session.mount('http://', adapter)

url = 'https://api.example.com/data'
response = session.get(url)
# 결과 사용

3. 데이터 압축 및 직렬화

네트워크 상에서 데이터를 전송할 때는 데이터 크기를 최소화하여 대역폭을 절약할 수 있습니다. 이를 위해 데이터를 압축하고 직렬화하는 방법을 사용할 수 있습니다.

import json
import zlib

# 데이터 직렬화
data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
serialized_data = json.dumps(data)

# 데이터 압축
compressed_data = zlib.compress(serialized_data.encode('utf-8'))

요약

이상과 같이 파이썬을 사용하여 네트워크 통신을 최적화하는 방법에 대해 살펴보았습니다. 비동기 프로그래밍, 연결 풀 활용, 데이터 압축 및 직렬화 등을 통해 효율적인 네트워크 통신을 구현할 수 있습니다.

참고 문헌

https://docs.python.org/3/library/asyncio.html
https://docs.aiohttp.org/en/stable/
https://requests.readthedocs.io/en/master/