[python] 파이썬의 멀티스레딩 및 멀티프로세싱과 데이터베이스 연계 방법

14 Dec 2023

python

파이썬은 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 통해 병렬로 작업을 처리할 수 있는 능력을 제공합니다. 이러한 기능은 대규모 데이터 처리 및 동시성을 향상시키는 데 유용합니다. 또한, 데이터베이스와의 연계를 통해 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있습니다.

멀티스레딩

멀티스레딩은 특정 작업을 서브스레드에서 병렬로 처리하여 시스템 자원을 효율적으로 활용할 수 있게 해줍니다. 파이썬에서 멀티스레딩을 활용하기 위해서는 threading 모듈을 import하여 사용할 수 있습니다. 아래는 멀티스레드를 생성하고 실행하는 간단한 예제입니다.

import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)

t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t2 = threading.Thread(target=print_numbers)

t1.start()
t2.start()

멀티프로세싱

멀티프로세싱은 별도의 프로세스에서 작업을 실행하여 병렬로 처리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 CPU 코어를 최대한 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파이썬에서 멀티프로세싱을 활용하기 위해서는 multiprocessing 모듈을 import하여 사용할 수 있습니다. 아래는 멀티프로세스를 생성하고 실행하는 간단한 예제입니다.

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool()
    result = pool.map(square, range(1, 6))
    print(result)
    pool.close()
    pool.join()

데이터베이스 연계

파이썬에서 데이터베이스와 연계하여 데이터를 읽고 쓸 수 있는 다양한 데이터베이스 라이브러리가 있습니다. 예를 들어, SQLite, MySQL, PostgreSQL와 같은 데이터베이스에 연결하여 데이터를 조회하거나 조작할 수 있습니다. 이를 통해 파이썬 프로그램에서 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있습니다.

import sqlite3

# SQLite 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

# 테이블 생성
c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')

# 데이터 삽입
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2022-08-01', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")

# 커밋 및 연결 종료
conn.commit()
conn.close()

결론

파이썬의 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 통해 병렬 작업을 수행하고, 데이터베이스 연계를 통해 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 기능들을 적절히 활용하여 대용량 데이터 처리나 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

참고문헌:

파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/index.html