오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경에서는 개발자와 데이터 과학자가 계산적으로 어려운 작업을 효율적으로 완료하는 것이 중요합니다. 다행스럽게도 Python은 적응성과 광범위한 생태계로 인해 강력한 병렬 처리 기능을 제공합니다. 어려운 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 활동으로 나누고 동시에 작업함으로써 실질적인 성과 개선을 달성할 수 있습니다.
Python의 병렬 처리 기능을 통해 사용 가능한 컴퓨터 리소스를 활용하여 웹 스크래핑, 과학 시뮬레이션, 데이터 분석 등의 활동을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python의 병렬 처리 과정을 시작하겠습니다. 다중 처리, 비동기 프로그래밍, 다중 스레딩을 포함한 다양한 방법을 검토하고 이러한 방법을 효과적으로 사용하여 시스템의 성능 장애물을 우회하는 방법을 알아봅니다. Python에서 병렬 처리의 모든 기능을 실현하고 새로운 수준의 성능과 생산성에 도달하는 과정에 참여하세요.
작업을 더 작은 하위 작업으로 분할하고 여러 프로세서 또는 코어에서 동시에 실행하는 것을 병렬 처리라고 합니다. 병렬 처리는 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하여 프로그램의 전체 실행 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 비동기 프로그래밍, 다중 처리 및 다중 스레딩은 Python이 제공하는 병렬 처리 방법 중 일부에 불과합니다.
멀티스레딩 방식을 사용하면 많은 스레드가 동일한 프로세스에서 동시에 실행되고 동일한 메모리를 공유합니다. 멀티스레딩은 Python의 스레딩 모듈을 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다. 그러나 GIL(Global Interpreter Lock)은 하나의 스레드만 동시에 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 허용하므로 Python에서 멀티스레딩을 사용하면 CPU 집약적인 작업 속도가 향상되지 않을 수 있습니다. 그러나 멀티스레딩은 스레드가 I/O 작업이 완료되기를 기다리는 동안 다른 작업을 실행할 수 있도록 허용하므로 I/O 집약적인 작업에 유용할 수 있습니다.
멀티스레딩을 사용하여 여러 웹페이지를 다운로드하는 예를 살펴보겠습니다.
위 코드 조각은 동시에 여러 다운로드를 수행할 수 있으므로 이 코드 조각은 자체 스레드에서 각 URL을 다운로드합니다. Join() 함수는 메인 스레드가 계속하기 전에 각 스레드가 완료될 때까지 기다리도록 합니다.
멀티 프로세스는 멀티 스레딩에 해당합니다. 여러 프로세스를 사용하면 각 프로세스가 자체 메모리 공간을 갖게 되어 진정한 병렬성을 제공합니다. Python의 다중 처리 모듈은 여러 프로세스를 구현하기 위한 고급 인터페이스를 제공합니다. 멀티프로세싱은 각 프로세스가 독립적인 Python 인터프리터에서 실행되어 GIL 멀티스레딩 제한을 피하므로 CPU 집약적인 작업에 적합합니다.
아래 코드에서는 여러 프로세스가 사용됩니다. 풀 클래스가 일련의 작업자 프로세스를 생성하면 map() 메서드는 사용 가능한 프로세스에 부담을 분산합니다. 결과 목록은 결과 모음입니다.
여러 프로세스를 사용하여 목록에 있는 각 정수의 제곱을 계산하는 다음 예를 생각해 보세요.
비차단 작업을 활용하여 비동기 프로그래밍을 통해 I/O 집약적인 프로세스를 효율적으로 실행할 수 있습니다. asyncio 패키지 덕분에 Python은 코루틴, 이벤트 루프 및 future를 사용하여 비동기 코드를 생성할 수 있습니다. 온라인 애플리케이션과 API가 대중화되면서 비동기 프로그래밍이 점점 더 중요해지고 있습니다.
아래 코드 예제의 fetch_page() 코루틴은 aiohttp를 사용하여 웹 페이지를 비동기적으로 가져옵니다. main() 메서드는 작업 목록을 생성한 다음 asyncio.gather()를 사용하여 이러한 작업을 동시에 실행합니다. 작업이 완료되고 결과를 받을 때까지 기다리려면 wait 키워드를 사용하세요.
asyncio 및 aiohttp를 사용하여 여러 웹 페이지를 비동기적으로 가져오는 예를 살펴보겠습니다.
Python의 병렬 처리 기술은 작업의 특정 상황에 따라 다릅니다. 다음은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움이 되는 몇 가지 지침입니다.
실행 시간의 대부분이 입력/출력 작업을 기다리는 데 소요되는 I/O 집약적 활동의 경우 멀티스레딩이 적합합니다. 파일 다운로드, API 사용, 파일 조작과 같은 작업에 적합합니다. Python의 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 멀티스레딩은 CPU 집약적인 활동 속도를 크게 향상시키지 못할 수 있습니다.
반면에 다중 처리는 집중적인 계산이 필요한 CPU 바인딩 작업에 적합합니다. GIL의 한계를 우회하면서 각각 자체 메모리 공간을 가진 여러 프로세스를 활용하여 진정한 병렬성을 달성합니다. 그러나 메모리 소비 및 프로세스 간 통신 측면에서 추가적인 오버헤드가 발생합니다.
asyncio와 같은 라이브러리를 사용하여 수행되는 비동기 프로그래밍은 네트워크 작업과 관련된 I/O 집약적 활동에 유용합니다. 각 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고 작업을 계속할 수 있도록 비차단 I/O 작업을 활용합니다. 이 접근 방식은 여러 동시 연결을 효율적으로 관리하므로 웹 서버 개발, 웹 API 상호 작용 및 웹 스크래핑에 적합합니다. 비동기 프로그래밍은 I/O 작업의 대기 시간을 최소화하여 응답성과 확장성을 보장합니다.
Python의 병렬 처리 기능은 복잡한 계산이 필요한 작업의 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 멀티스레딩, 멀티프로세싱 또는 비동기 프로그래밍 중 무엇을 사용하든 Python은 동시성을 효과적으로 활용하는 데 필요한 도구와 모듈을 제공합니다. 활동의 성격을 이해하고 적절한 기술을 선택하면 병렬 처리의 이점을 극대화하고 실행 시간을 줄일 수 있습니다. 따라서 더 빠르고 효율적인 애플리케이션을 만들기 위해 Python의 병렬성을 계속 탐색하고 최대한 활용하십시오.
위 내용은 Python의 병렬 처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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