[python] 파이썬에서의 멀티스레드 디자인 패턴

18 Dec 2023

python

파이썬에서 멀티스레드를 사용하여 병렬 처리를 구현하는 것은 많은 이점을 제공합니다. 그러나 멀티스레딩의 복잡성과 함께 고려해야 할 사항들도 존재합니다. 여기에서는 파이썬에서 멀티스레드를 사용할 때 유용한 몇 가지 디자인 패턴에 대해 알아보겠습니다.

1. 스레드 풀

스레드 풀은 특정 작업을 처리하는 데 사용되는 스레드의 고정된 집합입니다. 파이썬에서는 concurrent.futures 모듈을 사용하여 스레드 풀을 생성할 수 있습니다. 이 모듈을 활용하면 쉽게 스레드 풀을 생성하고 작업을 제출할 수 있습니다. 예를 들어:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(n):
    # 작업 수행
    return result

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future = executor.submit(task, 5)
    # 다른 작업 수행
    result = future.result()

2. 비동기 프로그래밍

비동기 프로그래밍은 작업을 동시에 처리하기 위해 콜백(callback)이나 이벤트 루프(event loop)를 사용하는 것을 말합니다. 파이썬 3.5부터는 async와 await 키워드를 사용하여 비동기 프로그래밍을 간단하게 할 수 있습니다.

import asyncio

async def main():
    # 비동기 작업 수행
    result = await some_coroutine()

asyncio.run(main())

3. 락 및 동기화

멀티스레드 환경에서는 여러 스레드가 공유 자원에 접근할 수 있기 때문에 동기화가 필요합니다. 이를 위해 파이썬에서는 락(lock)을 사용하여 스레드 간에 공유 자원에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.

import threading

lock = threading.Lock()

def modify_shared_resource():
    with lock:
        # 공유 자원 수정

멀티스레딩은 병렬 처리를 효과적으로 수행하기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 멀티스레딩을 사용할 때에는 주의해서 동기화를 처리하고, 적절한 디자인 패턴을 사용하여 병렬 처리를 구현해야 합니다.

참고 자료

파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/threading.html
“Effective Python: 90 Specific Ways to Write Better Python” by Brett Slatkin, 2015.