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Python으로 스레드와 프로세스를 활용한 병렬 처리 마스터하기

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by jbmu6 2025. 6. 28. 18:28

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Python에서 스레드와 프로세스로 병렬 처리 구현하기

현대의 소프트웨어 개발에서 병렬 처리(parallel processing)는 매우 중요한 개념입니다. Python은 다양한 방법으로 병렬 처리를 구현할 수 있는 기능을 제공합니다. 본 글에서는 Python에서 스레드와 프로세스를 사용하여 병렬 처리를 구현하는 방법에 대해 설명하겠습니다.

병렬 처리란?

병렬 처리는 여러 개의 계산 작업을 동시에 실행할 수 있는 방법입니다. 이를 통해 프로그램의 성능을 극대화할 수 있으며, 시간이 걸리는 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다.

스레드와 프로세스의 차이

병렬 처리를 구현하는 방법으로는 주로 스레드(thread)와 프로세스(process)가 있습니다. 두 개념은 서로 다른 방식으로 작업을 수행합니다.

  • 스레드: 스레드는 프로세스 내의 실행 단위로, 하나의 프로세스가 여러 개의 스레드를 가질 수 있습니다. 스레드는 메모리 공간을 공유하므로 빠른 통신이 가능합니다.
  • 프로세스: 프로세스는 운영 체제에서 실행되는 독립적인 프로그램의 인스턴스입니다. 각 프로세스는 각각의 메모리 공간을 가집니다. 따라서 프로세스 간의 통신은 스레드보다 느립니다.

Python의 스레드와 프로세스 모듈

Python은 스레드와 프로세스를 다루기 위한 내장 모듈을 제공합니다.

스레드 모듈

Python의 threading 모듈은 스레드를 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있게 해줍니다. 이 모듈을 사용하면 간편하게 스레드를 생성하고 관리할 수 있습니다.

프로세스 모듈

Python의 multiprocessing 모듈은 프로세스를 생성하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 모듈은 스레드보다 더 강력한 병렬 처리 기능을 제공합니다.

Python에서 스레드 사용하기

스레드를 사용하는 방법은 간단합니다. 다음은 스레드를 생성하고 실행하는 기본적인 예제입니다.


import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)
        time.sleep(1)

스레드 생성


numberthread = threading.Thread(target=printnumbers)

스레드 시작


number_thread.start()

메인 스레드 작업


for i in range(5):
    print("메인 스레드 작업")
    time.sleep(1)

스레드가 끝날 때까지 대기


number_thread.join()

위의 예제에서 print_numbers 함수는 1부터 5까지 숫자를 출력하고, 메인 스레드 역시 작업을 수행합니다. join() 메서드는 스레드가 끝날 때까지 대기하도록 합니다.

Python에서 프로세스 사용하기

프로세스를 사용하는 것도 간단합니다. 다음은 프로세스를 생성하고 실행하는 기본적인 예제입니다.


import multiprocessing
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)
        time.sleep(1)

if name == 'main':

프로세스 생성


    numberprocess = multiprocessing.Process(target=printnumbers)

프로세스 시작


    number_process.start()

메인 프로세스 작업


    for i in range(5):
        print("메인 프로세스 작업")
        time.sleep(1)

프로세스가 끝날 때까지 대기


    number_process.join()

위의 예제에서도 print_numbers 함수가 실행되고, 메인 프로세스에서 다른 작업이 수행됩니다. 마찬가지로 join() 메서드를 사용하여 프로세스가 끝날 때까지 대기하게 됩니다.

스레드 사용의 장단점

장점

  • 빠른 생성 및 종료: 스레드는 프로세스보다 생성과 종료가 빠릅니다.
  • 메모리 공유: 스레드는 같은 메모리 공간을 공유하므로 데이터를 쉽게 공유할 수 있습니다.
  • 부하 분산: 여러 스레드를 통해 작업 부하를 분산시켜 성능을 향상시킬 수 있습니다.

단점

  • 전역 변수를 사용하는 경우 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 스레드 간의 통신이 복잡할 수 있습니다.
  • Python의 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 CPU 바운드 작업에서는 성능이 제한될 수 있습니다.

프로세스 사용의 장단점

장점

  • 독립적인 메모리 공간: 프로세스는 서로 독립적인 메모리 공간을 가지므로 데이터 충돌이 없습니다.
  • GIL의 영향을 받지 않음: 각 프로세스는 독립적으로 실행되기 때문에 GIL의 영향을 받지 않습니다.
  • 더 많은 CPU 자원을 활용할 수 있습니다.

단점

  • 메모리 사용량 증가: 각 프로세스가 자신만의 메모리 공간을 사용하기 때문에 메모리 소모가 많습니다.
  • 더 느린 통신: 프로세스 간의 통신은 스레드보다 느립니다.
  • 프로세스를 생성하고 종료하는 데 필요한 시간이 더 깁니다.

병렬 처리의 실제 적용 예

병렬 처리는 다양한 분야에서 활용됩니다. 그 중 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

웹 크롤러

여러 웹 페이지를 동시에 크롤링할 때 스레드를 사용하여 각 페이지를 동시에 요청하면 성능이 향상됩니다.

데이터 처리

대량의 데이터를 처리할 때 프로세스를 사용하여 데이터를 다루면 처리 속도가 빨라집니다.

멀티미디어 처리

비디오 인코딩이나 이미지 처리와 같은 작업은 CPU를 많이 소모하는 작업이므로 프로세스를 활용하여 처리 성능을 높일 수 있습니다.

결론

Python에서 스레드와 프로세스를 사용하여 병렬 처리를 구현하는 것은 프로그램의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법입니다. 각각의 방법이 가지는 장단점을 이해하고, 적절한 상황에 맞는 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 스레드와 프로세스를 활용하여 더 효율적이고 성능 높은 프로그램을 만들어 보시기 바랍니다.

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