Python에서 쓰레드와 멀티프로세스 이해하기: 병렬 처리의 기초

Python에서 병렬 처리는 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 쓰레드와 멀티프로세싱을 사용하여 다중 작업을 동시에 처리하는 방법입니다. 이 글에서는 Python의 쓰레딩과 멀티프로세싱에 대해 소개하고, 각각의 사용 사례와 차이점을 알아보겠습니다.

쓰레드(Thread) 이해하기

쓰레드는 프로세스 내에서 실행되는 실행 단위입니다. Python에서는 threading 모듈을 사용하여 쓰레드를 관리할 수 있습니다. 쓰레드를 사용하면, 하나의 프로세스 내에서 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.

쓰레드의 기본 사용법

Python의 threading 모듈을 사용하여 쓰레드를 생성하고 시작하는 기본 예제는 다음과 같습니다.

import threading

def thread_function(name):
    print(f"Thread {name}: starting")

thread = threading.Thread(target=thread_function, args=("Bob",))
thread.start()
thread.join()  # 메인 쓰레드가 이 쓰레드의 종료를 기다립니다.
print("Thread finished")

 

멀티프로세스(Multiprocessing) 이해하기

멀티프로세싱은 여러 CPU 코어에서 병렬로 작업을 수행할 수 있도록 해주는 기법입니다. Python에서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 각각의 프로세스에서 코드를 실행할 수 있습니다. 멀티프로세싱은 각각의 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 가지므로, 메모리를 공유하지 않고 병렬 작업을 수행할 수 있습니다.

멀티프로세스의 기본 사용법

from multiprocessing import Process

def process_function(name):
    print(f"Process {name}: starting")

process = Process(target=process_function, args=("Alice",))
process.start()
process.join()  # 메인 프로세스가 이 프로세스의 종료를 기다립니다.
print("Process finished")

 

쓰레드 vs. 멀티프로세스

1. 메모리 공유: 쓰레드는 프로세스 내 메모리를 공유하지만, 멀티프로세스는 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 가집니다.
2. GIL(Global Interpreter Lock): Python의 GIL 때문에, 멀티쓰레딩 환경에서 하나의 파이썬 인터프리터가 동시에 하나의 쓰레드만 실행할 수 있습니다. 이는 CPU 바운드 작업에서 쓰레드를 사용할 때 성능 저하를 가져올 수 있습니다.
3. 성능: CPU 바운드 작업(고도의 계산이 요구되는 작업)의 경우, 멀티프로세싱이 쓰레딩보다 성능상 이점이 있습니다. 반면, I/O 바운드 작업(디스크 또는 네트워크 읽기/쓰기 같은 작업)에서는 쓰레딩이 더 효율적일 수 있습니다.

결론

Python에서 쓰레드와 멀티프로세스는 각각의 사용 사례에 따라 선택하여 사용할 수 있습니다. 간단한 동시성을 필요로 하는 경우나 I/O 바운드 작업에는 쓰레드를, 복잡하고 계산 집약적인 작업에는 멀티프로세싱을 고려해볼 수 있습니다. 두 기법을 적절히 활용하여 애플리케이션의 성능을 최적화하세요.