Python 동시 실행 프로그래밍: ThreadPoolExecutor 심층 분석

2024-04-02

Python의 동시 실행과 ThreadPoolExecutor (concurrent.futures) 프로그래밍

ThreadPoolExecutor를 사용하여 동시 실행을 수행하려면 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.

ThreadPoolExecutor 생성

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

위 코드는 최대 4개의 스레드를 사용하는 ThreadPoolExecutor를 생성합니다. max_workers 인자는 옵션이며, 지정하지 않으면 CPU 코어 수와 같은 기본값이 사용됩니다.

작업 제출

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

future = executor.submit(my_task, 10)

submit() 메서드는 작업 함수와 인자를 받아 Future 객체를 반환합니다. Future 객체는 작업의 결과를 나타내며, result() 메서드를 사용하여 결과를 얻을 수 있습니다.

결과 처리

result = future.result()
print(result)  # 20 출력

result() 메서드는 작업이 완료될 때까지 블로킹됩니다. 작업이 완료되면 결과를 받아 처리할 수 있습니다.

ThreadPoolExecutor를 사용하면 다음과 같은 장점을 얻을 수 있습니다.

  • 성능 향상: 여러 작업을 동시에 실행하여 작업 시간을 단축할 수 있습니다.
  • 자원 활용: CPU 코어와 같은 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
  • 코드 간결화: 복잡한 동시 실행 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.

참고:

  • ThreadPoolExecutor 외에도 ProcessPoolExecutor라는 클래스가 있습니다. ProcessPoolExecutor는 프로세스를 사용하여 작업을 동시에 실행합니다.
  • concurrent.futures 모듈에는 Future 객체 외에도 다양한 기능을 제공하는 다른 객체들이 있습니다. 자세한 내용은 Python 문서를 참고하십시오.

다음은 ThreadPoolExecutor를 사용하는 예시 코드입니다.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

# 10개의 작업을 동시에 실행
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    futures = [executor.submit(my_task, i) for i in range(10)]

# 모든 작업 결과를 출력
for future in futures:
    print(future.result())

이 코드는 10개의 작업을 동시에 실행하고 결과를 출력합니다.

ThreadPoolExecutor는 Python에서 동시 실행을 구현하는 강력한 도구입니다. 이 도구를 사용하면 코드의 성능을 향상시키고 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.



예제 코드

여러 작업을 동시에 실행

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    futures = [executor.submit(my_task, i) for i in range(10)]

# 모든 작업 결과를 출력
for future in futures:
    print(future.result())

이 코드는 10개의 작업을 동시에 실행하고 결과를 출력합니다.

작업 결과를 기다리는 동안 다른 작업 수행

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

def main():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        future = executor.submit(my_task, 10)

        # 작업 결과를 기다리는 동안 다른 작업 수행
        print("Waiting for result...")
        result = future.result()

    print("Result:", result)

if __name__ == "__main__":
    main()

이 코드는 작업 결과를 기다리는 동안 다른 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

콜백 함수 사용

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

def callback(future):
    # 작업 결과 처리 코드
    print("Result:", future.result())

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    future = executor.submit(my_task, 10)
    future.add_done_callback(callback)

이 코드는 작업 완료 시 콜백 함수를 호출하는 방법을 보여줍니다.

Timeout 설정

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    future = executor.submit(my_task, 10)

    try:
        result = future.result(timeout=1)
    except TimeoutError:
        print("Timeout occurred")
    else:
        print("Result:", result)

이 코드는 작업에 timeout을 설정하는 방법을 보여줍니다.

취소

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    future = executor.submit(my_task, 10)

    future.cancel()

    try:
        result = future.result()
    except CancelledError:
        print("Task cancelled")

이 코드는 작업을 취소하는 방법을 보여줍니다.

이 외에도 ThreadPoolExecutor를 사용하여 다양한 동시 실행 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Python 문서를 참고하십시오.



ThreadPoolExecutor 대체 방법

threading 모듈은 Python 표준 라이브러리에 제공되는 동시 실행 모듈입니다. Thread 클래스를 사용하여 스레드를 생성하고 관리할 수 있습니다. threading 모듈은 간단한 동시 실행 작업에 적합하지만, ThreadPoolExecutor만큼 강력하지는 않습니다.

async / await

Python 3.5부터 async / await 키워드를 사용하여 비동기 동시 실행을 구현할 수 있습니다. async / await는 이벤트 기반 프로그래밍 모델을 제공하며, 코드를 더욱 간결하게 작성할 수 있습니다. 하지만, async / await는 상대적으로 새로운 기능이며, 모든 라이브러리가 지원하는 것은 아닙니다.

Gevent는 Python에서 동시 실행을 위한 또 다른 라이브러리입니다. Gevent는 몽키 패칭을 사용하여 기존 Python 코드를 변경하지 않고도 동시 실행을 가능하게 합니다. Gevent는 매우 강력하지만, 배우기 어렵고 다른 라이브러리와 호환되지 않을 수 있습니다.

Tornado는 웹 애플리케이션 개발을 위한 Python 프레임워크입니다. Tornado는 비동기 I/O와 동시 실행을 위한 강력한 기능을 제공합니다. Tornado는 웹 애플리케이션 개발에 적합하지만, 다른 유형의 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다.

다음 표는 각 방법의 장단점을 요약합니다.

방법장점단점
ThreadPoolExecutor사용하기 쉬움몽키 패칭 사용
threading 모듈표준 라이브러리 제공ThreadPoolExecutor만큼 강력하지 않음
async / await간결한 코드모든 라이브러리가 지원하지 않음
Gevent강력함배우기 어려움
Tornado웹 애플리케이션 개발에 적합다른 유형의 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있음

사용할 방법은 상황에 따라 다릅니다. 간단한 동시 실행 작업에는 threading 모듈이 적합하고, 더 복잡한 작업에는 ThreadPoolExecutor 또는 async / await를 사용하는 것이 좋습니다. Gevent는 고성능 동시 실행이 필요한 경우에 사용할 수 있으며, Tornado는 웹 애플리케이션 개발에 적합합니다.

다음은 각 방법을 사용하는 예시 코드입니다.

threading 모듈

import threading

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

def main():
    threads = []
    for i in range(10):
        thread = threading.Thread(target=my_task, args=(i,))
        threads.append(thread)

    for thread in threads:
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

이 코드는 threading 모듈을 사용하여 10개의 작업을 동시에 실행합니다.

async / await

async def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

async def main():
    tasks = [my_task(i) for i in range(10)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

    for result in results:
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

이 코드는 async / await를 사용하여 10개의 작업을 동시에 실행합니다.

Gevent

from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def my_task(arg):
    # 작업 수행 코드
    return arg * 2

def main():
    jobs = [gevent.spawn(my_task, i) for i in range(10)]
    gevent.joinall(jobs)

    



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