파이썬은 작업을 효율적으로 처리하기 위한 다양한 병렬화 기법을 제공합니다. 이러한 기법을 사용하면 작업을 분할하여 여러 개의 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 병렬화를 통해 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있어서 대규모 데이터를 다루거나 병렬적인 작업을 해야 하는 경우 유용합니다.

1. multiprocessing 라이브러리

multiprocessing 라이브러리를 사용하면 멀티프로세싱을 통해 작업을 병렬화할 수 있습니다. 이 라이브러리를 사용하면 각각의 작업을 별도의 프로세스로 실행하여 병렬로 처리할 수 있습니다.

import multiprocessing

def task(num):
    return num * num

if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = pool.map(task, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result)

2. concurrent.futures 모듈

concurrent.futures 모듈을 사용하면 스레드 또는 프로세스 기반의 병렬화 작업을 수행할 수 있습니다. 이 모듈을 사용하면 작업의 진행 및 완료를 추적하거나 작업의 결과를 처리하는 등의 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.

import concurrent.futures

def task(num):
    return num * num

if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(task, [1, 2, 3, 4, 5]))
    print(results)

3. asyncio 라이브러리

asyncio 라이브러리를 사용하면 비동기 작업을 통해 병렬화를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 I/O 바운드 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

import asyncio

async def task(num):
    return num * num

async def main():
    results = await asyncio.gather(task(1), task(2), task(3), task(4), task(5))
    print(results)

asyncio.run(main())

작업 병렬화 기법을 사용하면 다중 작업을 효율적으로 처리할 수 있고, 시스템 자원을 최대한 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

참고 자료

• 파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
• 파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html
• 파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/asyncio.html