안녕하세요. 오늘은 파이썬 threading 모듈을 소개하고, 이를 통해 파이썬에서 멀티스레딩 프로그래밍을 어떻게 할 수 있는지에 대해 자세히 알아보려고 합니다. 멀티스레딩을 통해 병렬 처리를 구현하는 방법부터 GIL(Global Interpreter Lock)의 역할, 그리고 주요 스레딩 패턴과 실전 예제를 통해 멀티스레딩의 활용법을 살펴보겠습니다.
1. 스레드의 개념
파이썬 스레드(Thread)는 컴퓨터 프로그램의 실행 흐름 또는 경로를 나타내는 작은 작업 단위입니다. 스레드는 프로세스 내에서 실행되며, 하나의 프로세스는 여러 개의 스레드를 가질 수 있습니다. 이러한 스레드들은 동시에 실행될 수 있으며, 각각이 독립적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
스레드의 주요 특징
- 경량성 (Lightweight)
파이썬 스레드는 운영체제 수준의 스레딩이 아니라 파이썬 인터프리터 내에서 관리되는 경량 스레드입니다. 이로 인해 스레드 생성 및 관리가 상대적으로 빠릅니다. - 병렬 처리
파이썬 스레드를 사용하면 멀티코어 CPU를 활용하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 이는 CPU 집약적인 작업을 가속화하는 데 유용합니다. - 동시성 (Concurrency)
스레드를 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으므로, 동시성을 구현하기 용이합니다. 이는 입출력(IO)-바운드 작업에서 특히 유용합니다. - 공유 메모리
스레드는 같은 프로세스 내에서 실행되기 때문에 메모리를 공유합니다. 이로 인해 데이터 공유 및 통신이 간편해집니다. - GIL (Global Interpreter Lock)
파이썬의 GIL은 파이썬 스레딩 모델에서 동시에 하나의 스레드만이 코드를 실행할 수 있게 하는 제한을 의미합니다. 이로 인해 CPU-바운드 작업에서는 병렬성을 제한받을 수 있습니다.
파이썬의 threading 모듈을 사용하여 스레드를 생성하고 관리할 수 있으며, 이를 통해 병렬 처리 및 동시성을 구현할 수 있습니다.
2. 스레드의 생성
파이썬에서 스레드를 생성하는 가장 일반적인 방법은 threading 모듈을 사용하는 것입니다. 아래는 파이썬 스레드를 생성하는 기본적인 방법을 정리한 것입니다:
1. threading 모듈 불러오기
먼저 threading 모듈을 임포트합니다.
import threading
2. 스레드 함수 생성
스레드에서 실행할 함수를 정의합니다. 이 함수는 스레드가 실행될 때 호출됩니다.
def my_function():
# 스레드에서 실행할 작업 정의
3. 스레드 객체 생성
threading.Thread 클래스를 사용하여 스레드 객체를 생성합니다. 이때 target 인수에 실행할 함수를 지정합니다.
my_thread = threading.Thread(target=my_function)
4. 스레드 시작
start() 메서드를 호출하여 스레드를 실행합니다.
my_thread.start()
5. 스레드 종료 대기 (선택 사항)
스레드가 실행을 완료할 때까지 대기할 필요가 있을 경우 join() 메서드를 사용하여 스레드가 종료될 때까지 대기합니다.
my_thread.join()
여러 스레드를 생성하고 병렬로 실행하려면 위의 단계를 반복하여 여러 스레드를 생성하고 시작할 수 있습니다. 또한 스레드 간의 데이터 공유나 동기화 등에 대한 고려도 필요할 수 있습니다.
3. 스레드 실행과 조인
1. 스레드 실행
스레드를 실행하려면 start() 메서드를 호출합니다. 이로써 스레드가 백그라운드에서 동작합니다.
my_thread.start()
2. 스레드 조인
스레드가 실행을 완료할 때까지 대기하기 위해 join() 메서드를 사용합니다. join() 메서드는 스레드가 종료될 때까지 대기하게 만듭니다.
my_thread.join()
3. 여러 스레드 실행과 조인
여러 개의 스레드를 생성하고 실행한 후에 join() 메서드를 사용하여 모든 스레드가 종료될 때까지 대기할 수 있습니다. 이를 통해 스레드 간의 작업을 동기화하거나 결과를 수집할 수 있습니다.
thread1 = threading.Thread(target=function1)
thread2 = threading.Thread(target=function2)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
# thread1과 thread2가 모두 종료될 때까지 기다림
위의 예제에서는 thread1과 thread2가 각각 별도의 스레드로 실행되며, 모두 종료될 때까지 대기합니다.
4. 타임아웃을 사용한 조인
join() 메서드에 타임아웃을 설정하여 일정 시간 동안만 대기하고 그 이후에 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
my_thread.join(timeout=5) # 최대 5초까지 대기
5. 데몬 스레드
데몬 스레드는 백그라운드에서 실행되며, 메인 스레드가 종료되면 함께 종료됩니다. 데몬 스레드는 setDaemon(True) 메서드를 사용하여 설정할 수 있습니다.
my_thread = threading.Thread(target=function)
my_thread.setDaemon(True) # 데몬 스레드 설정
my_thread.start()
# 메인 스레드가 종료되면 my_thread도 함께 종료됨
위와 같은 방법을 사용하여 스레드를 실행하고 조인하여 원하는 동작을 구현할 수 있습니다.
4. 스레드 동기화
파이썬에서 스레드 간의 동기화를 위해 다양한 방법과 도구를 사용할 수 있습니다.
1. 락 (Locks)
- threading.Lock() 클래스를 사용하여 락을 생성하고, 스레드가 임계 영역에 진입하기 전에 락을 획득하고 나가면 락을 해제합니다.
- acquire() 메서드로 락을 획득하고, release() 메서드로 락을 해제합니다.
- 락은 스레드 간의 경쟁 상황을 제어하고 동기화를 달성하는 데 사용됩니다.
import threading
lock = threading.Lock()
def my_function():
with lock:
# 임계 영역 - 락을 획득한 스레드만 접근 가능
# ...
2. Condition 변수
- threading.Condition() 클래스는 스레드 간의 통신과 조건부 실행을 지원하는 도구입니다.
- acquire() 및 release() 메서드로 락을 획득하고 해제할 수 있습니다.
- wait() 메서드로 스레드를 대기 상태로 전환하고, notify() 또는 notifyAll() 메서드로 스레드를 깨울 수 있습니다.
import threading
condition = threading.Condition()
def producer():
with condition:
# 생산 작업 수행
condition.notify() # 소비자 스레드에게 알림
def consumer():
with condition:
while not some_condition:
condition.wait() # 생산자 스레드를 기다림
# 소비 작업 수행
3. Semaphore
- threading.Semaphore() 클래스는 동시 접근을 제한하고 리소스의 개수를 제한하는 데 사용됩니다.
- 스레드는 세마포어를 획득할 때마다 내부 개수가 감소하며, 반납할 때마다 개수가 증가합니다.
- 주로 리소스 풀 관리에 사용됩니다.
import threading
semaphore = threading.Semaphore(5) # 최대 5개의 스레드까지 허용
def my_function():
with semaphore:
# 세마포어를 획득한 스레드만 실행 가능
# ...
4. RLock (Reentrant Lock)
- threading.RLock() 클래스는 리진트런트 락으로, 같은 스레드에서 재진입을 허용합니다.
- 같은 스레드가 여러 번 락을 획득하고 반복적으로 해제할 수 있습니다.
import threading
rlock = threading.RLock()
def my_function():
with rlock:
# 임계 영역 - 리진트런트 락 획득 가능
# ...
이러한 스레드 동기화 도구를 사용하여 스레드 간의 안전한 동시 실행을 구현할 수 있습니다. 선택한 방법은 문제의 특성과 요구사항에 따라 다를 수 있으며, 적절한 방법을 선택하여 스레드 간의 동기화를 관리해야 합니다.
5. 스레드를 활용한 예제
1. 병렬 다운로드 매니저
여러 개의 파일을 동시에 다운로드하는 다운로드 매니저를 만들 수 있습니다. 각 다운로드 작업을 별도의 스레드로 실행하여 다운로드 시간을 단축할 수 있습니다.
2. 웹 스크래핑
웹 페이지에서 데이터를 스크래핑할 때, 각 웹 페이지 요청을 별도의 스레드로 처리하여 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
3. 실시간 데이터 수집
실시간으로 데이터를 수집하는 작업에서 스레드를 사용하여 데이터를 수집하고 처리하는 동안 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
4. GUI 애플리케이션 개발
대화형 GUI 애플리케이션에서 긴 작업을 백그라운드 스레드로 처리하여 UI의 레스폰스를 유지할 수 있습니다.
5. 게임 개발
게임 엔진에서 게임 루프, 그래픽 렌더링, 사용자 입력 처리 등을 별도의 스레드로 관리하여 게임 성능을 향상시킬 수 있습니다.
6. 실시간 데이터 처리
센서 데이터, 로그 파일 등의 실시간 데이터를 처리할 때 스레드를 사용하여 데이터를 실시간으로 분석하고 처리할 수 있습니다.
7. 멀티스레드 서버
네트워크 서버를 개발할 때 멀티스레드를 사용하여 여러 클라이언트 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.
8. 백그라운드 작업 스케줄링
정기적인 백그라운드 작업을 수행할 때 스레드를 사용하여 작업을 스케줄링하고 실행할 수 있습니다.
위와 같은 예제들은 파이썬 스레드를 사용하여 다양한 작업을 병렬로 수행할 수 있음을 보여줍니다. 스레드는 CPU-bound 작업보다 I/O-bound 작업을 처리하는 데 효과적이며, 멀티코어 CPU에서 병렬성을 활용할 수 있는 경우 성능을 향상시킬 수 있습니다.
6. 스레드 사용시 주의사항
1. GIL (Global Interpreter Lock)
파이썬은 GIL이라는 Global Interpreter Lock을 가지고 있으며, 이로 인해 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 코드를 실행할 수 있습니다. 따라서 CPU-bound 작업에 대해서는 스레드 대신 멀티프로세스를 고려해야 할 수 있습니다.
2. 데드락 (Deadlock) 피하기
두 개 이상의 스레드가 서로 락을 기다리는 상황을 데드락이라고 합니다. 이를 피하기 위해 락을 사용할 때 꼭 필요한 코드 영역에서만 사용하고, 락을 해제할 때 주의해야 합니다.
3. 리소스 누수 (Resource Leak) 방지
스레드를 종료하기 전에 사용한 리소스를 반드시 해제해야 합니다. 파일, 소켓, 데이터베이스 연결 등의 리소스를 관리하는 데 주의를 기울여야 합니다.
4. 스레드 안전성 (Thread Safety)
다수의 스레드가 공유 변수에 동시에 접근하는 경우, 스레드 안전성을 고려해야 합니다. 적절한 동기화 메커니즘을 사용하여 공유 데이터에 대한 안전한 접근을 보장해야 합니다.
5. CPU Core 수
CPU Core의 수에 따라 스레드의 개수를 조절해야 합니다. 코어 수를 넘어가는 스레드를 생성하는 것은 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
6. 스레드 풀 사용
스레드를 생성하고 관리하는 것은 부담이 될 수 있으므로, 스레드 풀을 사용하여 스레드를 관리하는 것이 좋습니다. concurrent.futures 모듈의 ThreadPoolExecutor 또는 ProcessPoolExecutor를 활용할 수 있습니다.
7. 우선순위와 스케줄링
파이썬 스레드는 우선순위나 스케줄링을 직접 제어하기 어렵습니다. 따라서 스레드의 실행 순서를 보장하기 위해 별도의 방법을 사용해야 할 수 있습니다.
8. 모듈 선택
스레딩 작업에 따라서 threading 모듈 외에도 multiprocessing 모듈을 고려해야 합니다. CPU-bound 작업이 많은 경우 멀티프로세스를 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.
9. 예외 처리
스레드에서 예외가 발생하는 경우, 적절한 예외 처리 메커니즘을 구현해야 합니다. 스레드 내에서 발생한 예외는 스레드 외부에서 처리해야 합니다.
스레드를 사용할 때 이러한 고려사항을 숙지하고 적절하게 관리하여 안전하고 효율적인 멀티스레드 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
최종 정리
오늘은 파이썬 threading 모듈을 통해 다중 스레드 프로그래밍의 기초를 살펴보았습니다. 스레드를 사용하여 병렬 작업을 수행하고, 다양한 상황에서 스레드를 활용하는 방법을 배웠습니다. 스레드를 사용하면 멀티코어 CPU를 활용하여 작업을 빠르게 처리할 수 있으며, 병렬성을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음에는 더 고급적인 스레드 관리 및 동기화 기술에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.
감사합니다.
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