Python의 동기 및 비동기 프로그래밍: 주요 개념 및 응용

동기 프로그래밍
동기 프로그래밍에서는 작업이 차례로 실행됩니다. 각 작업은 다음 작업이 시작되기 전에 완료되어야 합니다. 이 선형 접근 방식은 간단하지만 특히 파일 읽기, 네트워크 요청 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 I/O 바인딩 작업을 처리할 때 비효율적일 수 있습니다.

import time

def task1():
    print("Starting task 1...")
    time.sleep(2)
    print("Task 1 completed")

def task2():
    print("Starting task 2...")
    time.sleep(2)
    print("Task 2 completed")

def main():
    task1()
    task2()

if __name__ == "__main__":
    main()

이 예에서는 task2가 시작되기 전에 task1이 완료되어야 합니다. 총 실행 시간은 각 작업에 소요된 시간의 합입니다.

비동기 프로그래밍
비동기 프로그래밍을 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있어 특히 I/O 바인딩 작업의 효율성이 향상됩니다. Python의 asyncio 라이브러리는 비동기 프로그래밍에 필요한 도구를 제공합니다.

import asyncio

async def task1():
    print("Starting task 1...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 completed")

async def task2():
    print("Starting task 2...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 2 completed")

async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())

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

이 예에서는 task1과 task2가 동시에 실행되어 총 실행 시간이 가장 긴 작업에 소요되는 시간으로 단축됩니다.

잠재적 응용

웹 서버 및 API:

• 동기식: Flask와 같은 기존 웹 프레임워크는 요청을 순차적으로 처리합니다. 이는 많은 수의 요청을 처리할 때 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
• 비동기: FastAPI 및 aiohttp와 같은 프레임워크는 비동기 프로그래밍을 사용하여 여러 요청을 동시에 처리하여 처리량과 성능을 향상시킵니다.

실시간 메시징 애플리케이션:

• 동기식: 각 메시지가 순차적으로 처리되면 실시간 메시지 처리가 지연될 수 있습니다.
• 비동기: 비동기 처리(예: websockets 라이브러리)와 함께 WebSocket을 사용하면 실시간 양방향 통신이 가능해지며 고성능 채팅 애플리케이션, 실시간 알림 등이 가능해집니다.

데이터 처리 파이프라인:

• 동기식: 대규모 데이터 세트를 순차적으로 처리하는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
• 비동기: 비동기 작업은 데이터를 동시에 가져오고, 처리하고, 저장할 수 있으므로 처리 시간이 크게 단축됩니다. aiohttp 및 aiomysql과 같은 라이브러리는 비동기 HTTP 요청 및 데이터베이스 작업에 사용될 수 있습니다.

웹 스크래핑:

• 동기식: 웹페이지를 순차적으로 가져오는 것은 느리고 비효율적일 수 있습니다.
• 비동기: 비동기 HTTP 요청에 aiohttp를 사용하면 여러 웹 페이지를 동시에 가져올 수 있어 웹 스크래핑 프로세스 속도가 빨라집니다.

파일 I/O 작업:

• 동기성: 대용량 파일을 순차적으로 읽기/쓰기하면 다른 작업이 차단될 수 있습니다.
• 비동기: aiofile을 사용한 비동기 파일 I/O 작업은 다른 작업을 동시에 실행할 수 있도록 하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

동기식과 비동기식 중 선택

• 작업이 계산 집약적이고 순차적으로 실행되는 이점이 있는 CPU 바인딩 작업에는 동기 프로그래밍을 사용합니다.
• 네트워크 요청, 파일 I/O 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 외부 리소스를 기다리는 작업이 포함되는 I/O 바인딩 작업에는 비동기 프로그래밍을 사용하세요.

실시간 메시지 활용 예시
백엔드용 FastAPI와 실시간 통신용 WebSocket을 사용하여 기본 실시간 메시징 애플리케이션을 만들어 보겠습니다. 메시지를 표시하기 위해 프런트엔드에 Streamlit을 사용하겠습니다.

백엔드(FastAPI + WebSocket)

1.종속성 설치:
pip 설치 fastapi uvicorn 웹소켓

2.백엔드 코드(backend.py):

from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect
from fastapi.responses import HTMLResponse
from typing import List

app = FastAPI()

class ConnectionManager:
    def __init__(self):
        self.active_connections: List[WebSocket] = []

    async def connect(self, websocket: WebSocket):
        await websocket.accept()
        self.active_connections.append(websocket)

    def disconnect(self, websocket: WebSocket):
        self.active_connections.remove(websocket)

    async def send_message(self, message: str):
        for connection in self.active_connections:
            await connection.send_text(message)

manager = ConnectionManager()

@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await manager.connect(websocket)
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            await manager.send_message(data)
    except WebSocketDisconnect:
        manager.disconnect(websocket)

@app.get("/")
async def get():
    return HTMLResponse("""
    
    
    
        <title>Chat</title>
    
    
        <h1 id="WebSocket-Chat">WebSocket Chat</h1>
        

Send

<script> var ws = new WebSocket("ws://localhost:8000/ws"); ws.onmessage = function(event) { var messages = document.getElementById('messages'); var message = document.createElement('li'); message.appendChild(document.createTextNode(event.data)); messages.appendChild(message); }; function sendMessage(event) { var input = document.getElementById("messageText"); ws.send(input.value); input.value = ''; event.preventDefault(); } </script> """) if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

프런트엔드(스트림라이트)

1. 설치 종속성:

pip install streamlit websocket-client

1. 프런트엔드 코드(frontend.py):

import streamlit as st
import asyncio
import threading
from websocket import create_connection, WebSocket

st.title("Real-time Messaging Application")

if 'messages' not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

def websocket_thread():
    ws = create_connection("ws://localhost:8000/ws")
    st.session_state.ws = ws
    while True:
        message = ws.recv()
        st.session_state.messages.append(message)
        st.experimental_rerun()

if 'ws' not in st.session_state:
    threading.Thread(target=websocket_thread, daemon=True).start()

input_message = st.text_input("Enter your message:")

if st.button("Send"):
    if input_message:
        st.session_state.ws.send(input_message)
        st.session_state.messages.append(f"You: {input_message}")

st.subheader("Chat Messages:")
for message in st.session_state.messages:
    st.write(message)

애플리케이션 실행

1. FastAPI 백엔드 시작:

uvicorn backend:app

1. Streamlit 프런트엔드 시작:

streamlit run frontend.py

설명
백엔드(backend.py):

• FastAPI 앱에는 /ws에 WebSocket 엔드포인트가 있습니다.
• ConnectionManager는 WebSocket 연결을 처리하고 연결된 모든 클라이언트에 메시지를 브로드캐스팅합니다.
• 루트 엔드포인트(/)는 WebSocket 연결을 테스트하기 위한 간단한 HTML 페이지를 제공합니다.

프런트엔드(frontend.py):

• Streamlit 앱은 WebSocket 서버에 연결하여 수신 메시지를 수신합니다.
• Streamlit 앱 차단을 방지하기 위해 별도의 스레드가 WebSocket 연결을 처리합니다.
• 사용자는 입력 상자를 사용하여 메시지를 보낼 수 있으며, 메시지는 WebSocket 서버로 전송되어 채팅에 표시됩니다.

이 예에서는 백엔드에 FastAPI와 WebSocket을, 프런트엔드에 Streamlit을 사용하는 간단한 실시간 메시징 애플리케이션을 보여줍니다.

위 내용은 Python의 동기 및 비동기 프로그래밍: 주요 개념 및 응용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!