[python] 파이썬에서의 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 성능 향상 기법

18 Dec 2023

python

파이썬은 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 활용하여 병렬 처리를 지원합니다. 이를 통해 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 사용하여 파이썬 프로그램의 성능을 개선하는 다양한 기법을 살펴보겠습니다.

멀티스레딩과 멀티프로세싱

멀티스레딩과 멀티프로세싱은 파이썬에서 병렬 처리를 위한 주요한 방법입니다. 멀티스레딩은 여러 개의 스레드를 사용하여 작업을 동시에 처리함으로써 성능을 향상시키는 것을 의미하며, 멀티프로세싱은 여러 개의 프로세스를 생성하여 병렬 처리를 수행하는 방식을 말합니다.

공유 자원 관리

멀티스레딩과 멀티프로세싱을 사용할 때 주의해야 하는 점 중 하나는 공유 자원 관리입니다. 여러 스레드 또는 프로세스가 동시에 접근할 수 있는 자원을 관리하기 위해서는 적절한 동기화 기법을 사용해야 합니다. 이를 통해 경쟁 조건과 데드락 등의 문제를 방지할 수 있습니다.

작업 분할과 조합

대규모 작업을 병렬로 처리하기 위해서는 작업을 적절히 분할하고 병렬로 처리한 후에 결과를 조합해야 합니다. 이를 위해 분할 및 정복(divide and conquer) 알고리즘을 사용하거나, 큰 작업을 여러 작은 작업으로 나누어 처리한 후에 결과를 결합하는 방식을 사용할 수 있습니다.

# 작업 분할과 조합 예시
import multiprocessing

def worker(input_data):
    # 입력 데이터를 처리하는 작업 수행
    ...

if __name__ == "__main__":
    input_data = [...]  # 대규모 작업을 처리할 입력 데이터

    # 입력 데이터를 작업 단위로 분할
    chunks = [input_data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(input_data), chunk_size)]

    # 멀티프로세싱을 사용하여 작업을 병렬로 처리
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(worker, chunks)

    # 결과를 조합
    combined_result = combine_results(results)

비동기 프로그래밍

비동기 프로그래밍을 통해 I/O 바운드 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 I/O 작업이 필요한 경우에는 대기없이 다른 작업을 처리할 수 있습니다.

병렬처리를 위한 라이브러리

파이썬에서는 병렬 처리를 위한 다양한 라이브러리가 제공됩니다. 그 중 대표적으로는 threading, multiprocessing, concurrent.futures, asyncio 등이 있습니다. 이러한 라이브러리를 활용하여 병렬 처리를 효율적으로 구현할 수 있습니다.

이상으로 파이썬에서의 멀티스레딩과 멀티프로세싱을 효율적으로 사용하여 성능을 개선하는 다양한 기법에 대해 알아보았습니다. 각 기법을 적절히 활용하여 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

참고 자료

Python Documentation: https://docs.python.org
GeeksforGeeks: https://www.geeksforgeeks.org/multiprocessing-python-set-1/

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