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[python] 파이썬 성능 튜닝을 위한 비동기 처리 방법

파이썬은 기본적으로 동기식 프로그래밍을 지원하지만, 비동기 처리를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬에서 비동기 처리를 구현하는 방법을 소개하고, 성능 튜닝에 도움이 될 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

  1. 비동기 처리란?
  2. 비동기 처리의 장단점
  3. async/await를 이용한 비동기 처리
  4. concurrent.futures를 이용한 비동기 처리
  5. 성능 튜닝을 위한 비동기 처리 사용 방법
  6. 결론

1. 비동기 처리란?

비동기 처리란 프로그램이 작업을 요청했을 때 그 작업의 완료 여부와 관계없이 다른 작업을 실행할 수 있는 방식을 말합니다. 이를 통해 여러 작업을 동시에 실행하여 시간을 절약할 수 있습니다.

2. 비동기 처리의 장단점

비동기 처리의 주요 장점은 다음과 같습니다:

비동기 처리의 단점은 다음과 같습니다:

3. async/await를 이용한 비동기 처리

파이썬 3.5부터 추가된 async/await 키워드를 사용하여 비동기 처리를 구현할 수 있습니다. 이는 asyncio 라이브러리를 통해 지원됩니다.

import asyncio

async def main():
    await asyncio.sleep(1)
    print('Hello')

asyncio.run(main())

4. concurrent.futures를 이용한 비동기 처리

concurrent.futures 라이브러리는 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 편리하게 사용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 비동기 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.

import concurrent.futures
import requests

def get_url(url):
    response = requests.get(url)
    return response.content

urls = [
    'http://www.example.com',
    'http://www.example.net',
    'http://www.example.org'
]

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(get_url, urls)

for result in results:
    print(result)

5. 성능 튜닝을 위한 비동기 처리 사용 방법

성능 향상을 위해 비동기 처리를 사용할 때 주의해야 할 점은 다음과 같습니다:

6. 결론

파이썬에서 비동기 처리를 통해 성능을 향상시킬 수 있지만, 적절한 상황에서 사용해야 합니다. async/await와 concurrent.futures를 적절히 활용하여 작업의 병렬 처리를 효율적으로 구현할 수 있습니다.

참고 자료:

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