GIL에 대한 해독제: Python에서 동시성을 활용하는 비법

python 세계에서 GIL(전역 인터프리터 lock)은 항상 동시성을 제한하는 장애물이었습니다. 이는 Python인터프리터가 한 번에 하나의 스레드만 실행하도록 강제하여 멀티 코어 프로세서의 활용을 방해하고 프로그램 처리량을 제한합니다. 그러나 Python 생태계가 성장함에 따라 GIL을 우회하고 Python 동시성의 잠재력을 활용하는 여러 기술이 등장했습니다.

코루틴: 경량 동시성

코루틴은 별도의 스레드를 생성하지 않고도 여러 함수를 동시에 실행할 수 있는 경량 동시성 메커니즘입니다. 함수 실행 중에 일시 중지하고 다시 시작하여 이를 수행합니다. 코루틴의 이점은 다음과 같습니다.

• 경량: 코루틴은 스레드보다 오버헤드가 적습니다.
• 합성성: 코루틴을 쉽게 함께 구성하여 복잡한 동시 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

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비동기 IO: 비차단 작업

비동기 IO를 사용하면 프로그램이 메인 스레드를 차단하지 않고 I/O 작업을 수행할 수 있습니다. I/O 작업이 완료되면 콜백이나 이벤트 루프를 통해 프로그램에 알림이 전달됩니다. 비동기식 IO 기술에는 다음이 포함됩니다.

• asyncio: 비동기 애플리케이션 작성을 위한 Python 표준 라이브러리의 프레임워크입니다.
• uvloop: asyncio의 대안으로 더 나은 성능과 확장성을 제공합니다.

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다중 처리: 진정한 병렬 처리

멀티프로세싱을 사용하면 서로 다른 프로세스에서 여러 Python 인스턴스를 만들고 실행할 수 있습니다. GIL은 여전히 ​​모든 프로세스에 존재하지만 다중 처리는 이를 우회하고 다중 코어를 활용할 수 있습니다. 다중 처리 모듈은 다음 기능을 제공합니다:

• 풀: 여러 작업자 프로세스를 생성하고 관리합니다.
• 관리자: 여러 프로세스 간에 메모리를 공유합니다.

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결론

코루틴, 비동기 IO 및 다중 처리를 통해 Python 동시성의 잠재력을 활용하고 GIL의 한계를 극복할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 우리는 보다 반응성이 뛰어난 애플리케이션을 작성하고, 멀티 코어 프로세서를 활용하고, 다양한 동시성 요구 사항에 대한 솔루션을 제공할 수 있습니다. Python 생태계가 계속 성장함에 따라 이러한 기술이 더욱 개선되어 Python이 더욱 강력하고 다재다능한 동시 프로그래밍 언어로 거듭날 것으로 기대합니다.

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