주요 내용
동시성과 병렬성은 컴퓨터 시스템에서 작업 실행을 뒷받침하는 핵심 개념으로, 각각 고유한 속성을 가지고 있습니다.
동시성은 리소스를 효과적으로 할당하고 애플리케이션 응답성을 향상시키는 반면, 병렬성은 최대 성능과 확장성을 달성하는 데 중추적인 역할을 합니다.
Python은 내장된 스레딩 라이브러리를 통해 스레드를 활용하고 asyncio 프레임워크를 통해 비동기 프로그래밍 기술을 사용하는 등 동시 실행을 관리하기 위한 다양한 접근 방식을 제공합니다. 또한 멀티프로세싱 모듈을 사용하면 Python 애플리케이션에서 병렬 처리 기능을 사용할 수 있습니다.
파이썬은 동시성 및 병렬 처리를 처리하는 다양한 접근 방식을 제공하므로 적절한 방법을 선택할 때 혼동을 일으킬 수 있습니다. 동시성은 여러 프로세스를 한 번에 실행하는 것을 의미하며, 병렬성은 하나의 작업을 여러 스레드 또는 프로세서가 동시에 실행할 수 있는 작은 하위 작업으로 나누는 것을 의미합니다. 이러한 기술을 통해 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 차이점을 이해하고 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
Python에서 동시 프로그래밍과 병렬 처리를 효과적으로 구현하는 데 활용할 수 있는 다양한 리소스와 프레임워크에 대해 알아보고, 그 차이점을 파악합니다.
동시성 및 병렬 처리 이해
동시성과 병렬 처리는 컴퓨터 시스템에서 작업이 실행되는 방식을 정의하는 두 가지 필수 개념으로, 각각 고유한 속성을 가지고 있습니다.
⭐ 동시성은 프로그램이 여러 작업을 동시에 관리할 수 있는 기능으로, 반드시 동시에 실행하지 않아도 됩니다. 동시성은 작업을 인터리빙하여 동시에 보이는 방식으로 작업 간에 전환하는 아이디어를 중심으로 합니다. 
⭐ 반면에 병렬 처리는 여러 작업을 진정으로 병렬로 실행하는 것을 포함합니다. 일반적으로 여러 CPU 코어 또는 프로세서를 활용합니다. 병렬 처리는 진정한 동시 실행을 실현하여 작업을 더 빠르게 수행할 수 있으며 계산 집약적인 작업에 적합합니다. 
동시성과 병렬성의 중요성
동시성과 병렬성은 리소스의 효율적인 활용과 성능 향상을 가능하게 하는 최신 컴퓨팅에서 필수적인 개념입니다. 이러한 기술을 통해 여러 작업을 동시에 또는 동시에 실행할 수 있으므로 처리 시간을 단축하고 생산성을 높일 수 있습니다.또한 병렬 처리는 워크로드를 여러 프로세서 또는 코어에 분산하여 시스템 처리량을 개선하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 동시성을 통해 백그라운드에서 복잡한 작업을 수행할 때도 원활한 경험을 제공하는 반응형 사용자 인터페이스를 구현할 수 있습니다. 요약하자면, 동시성과 병렬성은 최신 컴퓨팅 시스템에서 효율성과 사용자 만족도를 모두 향상시키는 데 필수적인 역할을 합니다.
동시성은 능동적인 작업 실행을 촉진하고 유휴 대기로 인한 불필요한 리소스 소비를 최소화하여 시스템 리소스를 효과적으로 할당할 수 있게 해줍니다.
동시성이 향상되면 애플리케이션, 특히 사용자 인터페이스 상호 작용이나 웹 서버 운영과 관련된 애플리케이션의 응답성이 강화될 수 있습니다.
병렬 처리는 특히 복잡한 계산, 데이터 처리 및 시뮬레이션 시나리오와 같은 CPU 집약적인 작업에서 우수한 성능을 달성하는 데 중추적인 역할을 합니다.
확장성은 증가하는 워크로드 또는 사용자 트래픽을 처리할 수 있는 시스템을 설계하는 데 있어 중요한 요소입니다. 단일 프로세스 내에서 여러 작업을 동시에 실행하는 것을 의미하는 동시성과 여러 프로세스에 걸쳐 작업을 분산하는 병렬성은 모두 확장성을 달성하는 데 중요한 요소입니다. 이러한 기술을 활용하면 개발자는 성능 저하나 장애 없이 더 많은 양의 작업을 처리할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다.
진화하는 기술 환경에서 소프트웨어의 관련성을 유지하려면 병렬 처리 기능을 활용할 수 있는 시스템을 개발하여 멀티코어 프로세서에 대한 선호도가 높아지는 추세에 적응하는 것이 중요합니다.
파이썬의 동시성
파이썬은 코드의 동시 실행을 달성하기 위한 두 가지 주요 방법, 즉 스레딩과 비동기 라이브러리를 활용한 비동기 프로그래밍을 제공합니다. 개발자는 이러한 기술을 활용하여 기존 단일 스레드 실행 모델과 관련된 성능 병목 현상을 최소화하면서 동시에 여러 작업을 효율적으로 관리하는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
파이썬의 스레딩
파이썬에서 스레딩을 활용하면 통합 프로세스 내에서 여러 작업을 생성하고 관리할 수 있습니다. 이 동시성 메커니즘은 작업이 입출력(I/O) 바운드 특성을 나타내며 병렬 실행을 통해 유리한 효과를 얻을 수 있는 경우에 매우 적합합니다.
Python의 스레딩 모듈 는 스레드를 생성하고 관리하기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공합니다. GIL(전역 인터프리터 잠금)은 진정한 병렬성 측면에서 스레드를 제한하지만, 작업을 효율적으로 인터리빙하여 동시성을 달성할 수 있습니다.
이 예시에서는 Python에서 스레드를 활용한 동시 프로그래밍의 샘플 예시를 제시합니다. 제공된 코드는 데이터를 사용할 수 있을 때까지 스레드 실행을 중단하는 I/O 바인딩 작업을 수반하는 일반적인 작업인 HTTP 요청을 디스패치하기 위해 Python 요청 라이브러리를 사용하는 방법을 보여줍니다. 또한 이 코드는 시간 모듈을 사용하여 스레드가 활성화된 기간 동안 프로그램 실행 기간을 결정합니다.
import requests
import time
import threading
urls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
# function to request a URL
def download_url(url):
response = requests.get(url)
print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status_code}")
# Execute without threads and measure execution time
start_time = time.time()
for url in urls:
download_url(url)
end_time = time.time()
print(f"Sequential download took {end_time - start_time:.2f} seconds\n")
# Execute with threads, resetting the time to measure new execution time
start_time = time.time()
threads = []
for url in urls:
thread = threading.Thread(target=download_url, args=(url,))
thread.start()
threads.append(thread)
# Wait for all threads to complete
for thread in threads:
thread.join()
end_time = time.time()
print(f"Threaded download took {end_time - start_time:.2f} seconds")
이 프로그램을 실행하면 순차적 요청에 의존하는 대신 I/O 집약적인 작업에 여러 스레드를 활용할 때 효율성이 눈에 띄게 향상되는 것을 관찰할 수 있습니다. 언뜻 보기에는 시간 절약 효과가 미미해 보일 수 있지만, 전체 성능에 미치는 가시적인 영향은 분명합니다.
Asyncio를 사용한 비동기 프로그래밍
asyncio 은 coroutineÂs라는 비동기 작업을 관리하는 이벤트 루프를 제공합니다. 코루틴 앤 어시크는 일시 중지했다가 다시 시작할 수 있는 함수로, I/O 바인딩 작업에 이상적입니다. 이 라이브러리는 네트워크 요청과 같이 외부 리소스를 대기해야 하는 작업 시나리오에 특히 유용합니다.
요청 전송 함수의 비동기 버전을 만들려면 `asyncio` 라이브러리와 `async def`, `await`, `Task`와 같은 관련 도구를 사용해야 합니다. 다음은 이를 수행하는 방법에 대한 개략적인 개요입니다: “python 요청 가져오기 from bs4 import BeautifulSoup import asyncio async def send_request(url): 요청.세션()을 세션으로 비동기화합니다: response = await session.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’) # 여기서 HTML 콘텐츠에 대한 추가 처리를 수행합니다… 반환 처리된_콘텐츠 async def main(): urls = [‘https://example1.com’, ‘https://example2
import asyncio
import aiohttp
import time
urls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
# asynchronous function to request URL
async def download_url(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
content = await response.text()
print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status}")
# Main asynchronous function
async def main():
# Create a list of tasks to download each URL concurrently
tasks = [download_url(url) for url in urls]
# Gather and execute the tasks concurrently
await asyncio.gather(*tasks)
start_time = time.time()
# Run the main asynchronous function
asyncio.run(main())
end_time = time.time()
print(f"Asyncio download took {end_time - start_time:.2f} seconds")
제공된 코드를 활용하면 `asyncio`를 통해 비동기 I/O 작업의 성능을 활용하여 여러 웹 페이지 검색을 병렬로 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 스레드 컨텍스트 전환과 관련된 오버헤드 없이 여러 요청을 동시에 처리할 수 있기 때문에 I/O 집약적인 작업을 처리하는 데 있어 기존 스레딩 기술보다 성능이 뛰어나 동시 다운로드가 용이합니다.
파이썬의 병렬 처리
멀티코어 프로세서를 최대한 활용할 수 있는 파이썬의 멀티프로세싱 모듈 을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.
파이썬의 멀티프로세싱
파이썬의 멀티프로세싱 모듈을 사용하면 격리된 자체 파이썬 인터프리터와 메모리 공간 내에서 실행되는 독립 프로세스를 생성할 수 있으므로 일반적으로 단일 스레드 환경에서 발견되는 글로벌 인터프리터 잠금(GIL)을 피할 수 있습니다. 따라서 이 접근 방식은 처리 능력에 크게 의존하는 계산 작업을 처리할 때 특히 유리합니다.
import requests
import multiprocessing
import time
urls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
# function to request a URL
def download_url(url):
response = requests.get(url)
print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status_code}")
def main():
# Create a multiprocessing pool with a specified number of processes
num_processes = len(urls)
pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
start_time = time.time()
pool.map(download_url, urls)
end_time = time.time()
# Close the pool and wait for all processes to finish
pool.close()
pool.join()
print(f"Multiprocessing download took {end_time-start_time:.2f} seconds")
main()
멀티프로세싱을 사용하면 여러 프로세스를 동시에 실행할 수 있으므로 여러 인스턴스에서 다운로드\_url 함수를 동시에 작동할 수 있습니다.
동시성 또는 병렬 처리 사용 시기
동시 또는 병렬 처리 사용 여부를 결정할 때는 작업의 특정 요구 사항과 기본 하드웨어 인프라의 기능을 고려하는 것이 중요합니다.
파일 입출력 또는 네트워크 통신과 같이 I/O 집약적인 작업을 처리할 때는 여러 작업을 동시에 효율적으로 처리하는 동시에 메모리 사용량을 효과적으로 관리할 수 있는 동시 프로그래밍 기법을 사용하는 것이 좋습니다.
동시에 실행할 수 있는 CPU 집약적인 작업에 멀티 프로세싱을 활용하는 경우, 한 프로세스의 장애가 다른 프로세스에 영향을 미치지 않도록 프로세스 간 강력한 격리를 보장하는 것이 필수적입니다. 이 접근 방식은 병렬 처리를 통해 독립적인 작업 간의 적절한 동기화를 유지하면서 성능을 크게 향상시킬 수 있는 상황에서 특히 유용합니다.
동시성 및 병렬 처리 활용하기
Python에서 병렬 처리와 동시 실행을 사용하면 코드의 효율성과 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이 두 개념의 차이점을 이해하고 주어진 상황에 맞는 최적의 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
Python을 활용하면 개발자는 작업의 성격이 주로 연산 중심인지 입출력 중심인지에 관계없이 동시 또는 병렬 처리 기술을 구현하여 코드 효율성을 향상시킬 수 있는 다양한 도구와 모듈을 사용할 수 있습니다.