파이썬으로 스레드와 프로세스를 활용한 효율적인 병렬 처리 방법

Python에서 스레드와 프로세스로 병렬 처리 구현하기

병렬 처리(parallel processing)는 여러 개의 작업을 동시에 수행하는 방법으로, 프로그램의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Python은 이러한 병렬 처리 기법을 스레드와 프로세스를 통해 지원합니다. 본 문서에서는 Python에서 스레드와 프로세스를 활용한 병렬 처리 구현 방법에 대해 다뤄보겠습니다.

병렬 처리의 개념

병렬 처리란, 여러 작업을 동시에 수행하는 것을 의미하며, 이는 효율적인 자원 활용과 처리 속도 향상에 기여합니다. 또한, 멀티코어 프로세서의 발전에 힘입어 다양한 언어에서 병렬 처리 기술이 중요해졌습니다.

병렬 처리의 장점

• 성능 향상: 여러 작업을 동시에 수행하여 프로그램의 전반적인 수행 시간을 줄일 수 있습니다.
• 자원 최적화: 멀티코어 CPU의 성능을 최대한으로 활용할 수 있습니다.
• 반응성 향상: 사용자 인터페이스(UI)와 같은 대기 시간이 중요한 작업에서 효율을 높일 수 있습니다.

병렬 처리의 단점

• 복잡성: 프로그램 구조가 복잡해질 수 있으며, 동기화 문제나 데드락 문제가 발생할 수 있습니다.
• 비용: 멀티스레딩이나 멀티프로세싱을 구현하는 데 추가적인 자원이 필요합니다.

Python에서 스레드를 이용한 병렬 처리

Python에서 스레드를 활용하면 경량의 쓰레드를 생성해 병렬 처리를 구현할 수 있습니다. 스레드는 프로세스 내에서 실행되는 작업 단위입니다. 이를 통해 I/O 바운드 작업에서 성능을 개선할 수 있습니다.

스레드 모듈

Python의 내장 모듈인 threading을 사용하여 스레드를 생성하고 관리할 수 있습니다.

스레드 생성 및 실행

스레드를 생성하는 가장 간단한 방법은 Thread 클래스를 사용하는 것입니다. 다음은 스레드를 생성하고 실행하는 예제 코드입니다.

from threading import Thread

def 작업():
    print("스레드에서 작업 수행 중...")

스레드1 = Thread(target=작업)
스레드1.start()

스레드1.join()

위 코드는 작업이라는 함수를 실행하는 스레드를 생성합니다. start() 메소드를 호출하여 스레드를 시작하고, join() 메소드를 통해 메인 스레드가 작업이 완료될 때까지 기다리도록 합니다.

여러 스레드 동시에 실행하기

여러 스레드를 동시에 실행할 수 있습니다. 여러 개의 작업을 관리하려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

스레드2 = Thread(target=작업)
스레드3 = Thread(target=작업)

스레드2.start()
스레드3.start()

스레드2.join()
스레드3.join()

이 코드는 작업 함수를 실행하는 두 개의 스레드를 생성하고 실행합니다. 각 스레드는 독립적으로 실행됩니다.

스레드 간의 데이터 공유

스레드는 메모리 공간을 공유하므로, 전역 변수를 통해 데이터를 공유할 수 있습니다. 이는 동기화 문제를 일으킬 수 있으므로 유의해야 합니다.

동기화 기술

스레드 간의 데이터 접근이 충돌하지 않도록 하려면 Lock 객체를 사용할 수 있습니다. 다음은 동기화를 구현한 예제입니다.

from threading import Thread, Lock

계산기잠금 = Lock()
공유변수 = 0

def 안전한_작업():
    global 공유변수
    for _ in range(1000):
        with 계산기잠금:
            공유변수 += 1

스레드1 = Thread(target=안전한_작업)
스레드2 = Thread(target=안전한_작업)

스레드1.start()
스레드2.start()

스레드1.join()
스레드2.join()

print("최종 공유변수 값:", 공유변수)

위의 코드에서 두 개의 스레드는 공유변수에 동시에 접근하지만, Lock을 사용해 안전하게 동기화합니다.

Python에서 프로세스를 이용한 병렬 처리

프로세스를 활용한 병렬 처리는 Python에서 CPU 바운드 작업에 적합합니다. Python의 multiprocessing 모듈을 사용하면 별도의 프로세스를 생성할 수 있습니다.

프로세스 모듈

multiprocessing 모듈은 프로세스 간의 데이터 공유를 위해 큐와 파이프를 제공합니다. 이 모듈은 별도의 메모리 공간을 사용하는 프로세스를 생성하므로 GIL(Global Interpreter Lock)의 영향을 받지 않습니다.

프로세스 생성 및 실행

프로세스를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

from multiprocessing import Process

def 프로세스작업():
    print("프로세스에서 작업 수행 중...")

프로세스1 = Process(target=프로세스작업)
프로세스1.start()
프로세스1.join()

위의 코드는 프로세스작업 함수를 실행하는 프로세스입니다. start() 메소드를 사용해 프로세스를 시작하고, join() 메소드를 통해 메인 프로세스가 작업이 완료될 때까지 기다립니다.

여러 프로세스 동시에 실행하기

여러 개의 프로세스를 동시에 실행할 수 있고, 다음과 같은 코드를 활용할 수 있습니다.

프로세스2 = Process(target=프로세스작업)
프로세스3 = Process(target=프로세스작업)

프로세스2.start()
프로세스3.start()

프로세스2.join()
프로세스3.join()

프로세스 간 데이터 공유

프로세스 간 데이터 공유를 위해 Queue 클래스를 사용할 수 있습니다. 아래 예제는 프로세스 간에 데이터를 전달하는 방법을 보여줍니다.

from multiprocessing import Process, Queue

def 프로세스작업(큐):
    큐.put("Hello from process")

큐 = Queue()
프로세스1 = Process(target=프로세스작업, args=(큐,))
프로세스1.start()
프로세스1.join()

print(큐.get())

스레드와 프로세스 비교

특징	스레드	프로세스
메모리 공간	공유	독립적
생성 비용	낮음	높음
동기화 문제	발생할 수 있음	낮음
적합한 작업	I/O 바운드	CPU 바운드

결론

Python에서 스레드와 프로세스를 활용한 병렬 처리 방식은 각각의 장단점이 있으며, 작업의 성격에 맞춰 적절히 선택해야 합니다. 스레드는 I/O 바운드 작업에 유리하고, 프로세스는 CPU 바운드 작업에 효과적입니다. 각 기법의 장단점을 이해하고 사용할 때, 더욱 효율적인 프로그램을 작성할 수 있습니다.

위에서 소개한 스레드와 프로세스를 활용한 예제를 실습해 보면서 병렬 처리에 대한 이해를 높이고, 이를 통해 자신의 프로젝트에 활용해 보는 것을 권장합니다.