반응형
멀티 쓰레드는 GIL로 인해 자원 손실이 존재하지만 기본적으로 I/O 대기 시간을 이용해서 실행하는 구조라고 할 수 있다.
Thread를 활용할 수 있는 방법은 threading 라이브러리를 이용할 수 있으며, 가장 기본적인 방법은 다음과 같다.
from threading import Thread
import time
def thread_task(number):
print('thread start', number)
time.sleep(int(number))
print('thread end', number)
start = time.time()
for x in range(1, 10):
thread = Thread(target = thread_task, args = [x])
thread.start()
end = time.time()
runtime = end - start
print(f'실행 시간: {runtime}')
기본 실행시간은 1초가 걸리지 않고 이후 쓰레드에서 작업을 처리하면 전체가 완료되는 시간이 10초가 걸리게 된다.
만약 스레드가 실행이 완료되는 것을 확인후 다음으로 진행하고자 한다면, join을 이용할 수 있다.
for x in range(1, 10):
thread = Thread(target = thread_task, args = [x])
thread.start()
thread.join()
하지만 join을 이용하면 병렬로 처리한 방식과 유사하기 때문에 쓰레드를 관리할 수 있는 class를 생성해서 현재 생성된 스레드를 리스트에 넣고 빼기를 통해 전체 스레드 처리를 확인할 수 있다.
주요한 핵심은 리스트에서 스레드를 넣고 빼기 위해 유니크한 이름을 지정해 주어서 실행중인 스레드 리스트를 관리하는 방식이다.
from threading import Thread
import time
class Therad_Pool():
def __init__(self):
self.threads = [] #현재 쓰레드를 담는 리스트 생성
def insert(self, threadname):
self.threads.append(threadname)
def delete(self, threadname):
self.threads.remove(threadname)
def thread_task(number):
thread_number = f'thread{number}'
print('thread start', number)
time.sleep(number)
print('thread end', number)
thread_list.delete(thread_number) # 작업이 완료되면 현재 리스트에서 제거한다.
start = time.time()
thread_list = Therad_Pool()
for x in range(1, 10):
thread = Thread(target = thread_task, args = (x, ))
thread_number = f'thread{x}'
thread_list.insert(thread_number) # 쓰레드 이름을 통해서 실행할 때 넣는다.
thread.start()
while True:
if len(thread_list.threads) == 0: # 리스트에 스레드가 없다면 종료
break
end = time.time()
runtime = end - start
print(f'실행 시간: {runtime}')
파이썬에서 쓰레드를 활용하는 방법으로 쓰레드를 생성하는 방법도 있지만, 하나의 스레드를 통해 코루틴를 활용 하는 것도 가능하다. Python 3.5 버전에 추가된 코루틴은 무엇일까?코루틴 관련해서는 아래에 정리해봤으니 관김이 있다면 살펴보면 좋을듯하다.
반응형
'Python' 카테고리의 다른 글
Python - argument after * must be an iterable, not int (0) | 2024.03.25 |
---|---|
Python - 코루틴과 이벤트루프 이해 정리 (0) | 2024.03.25 |
SQLAlchemy - QueuePool limit of size 5 overflow 10 reached, connection timed out, timeout 30.00 (0) | 2024.03.25 |
Python - GIL, 멀티 쓰레드(thread) vs 멀티 프로세스(multiprocessing, subprocess) (0) | 2024.03.25 |
Python - *args와 **kwargs 이해 (0) | 2024.03.25 |