Python 스레드와 프로세스의 차이와 활용법

Python의 프로세스와 스레드: 개념 및 차이점

프로그래밍에서 병렬 처리는 성능 향상과 효율적인 자원 사용을 위한 중요한 방법입니다. 특히 Python에서는 멀티스레딩과 멀티프로세싱을 통해 여러 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python의 스레드와 프로세스 개념, 이들 간의 차이점, 그리고 활용 방법에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

프로세스란?

프로세스는 운영체제가 할당한 독립적인 메모리 공간에서 실행 중인 프로그램입니다. 각 프로세스는 고유한 메모리 영역과 리소스를 가지고 있어, 다른 프로세스와 격리된 상태로 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 하나의 프로세스에서 발생한 오류는 다른 프로세스에 영향을 미치지 않는 장점이 있습니다.

• 프로세스는 실행 중인 프로그램의 인스턴스이며, 메모리에 적재되어야 실행 가능하다.
• 각 프로세스는 전용의 메모리 영역을 가져 다른 프로세스와 자원을 공유할 수 없다.

스레드란?

스레드는 하나의 프로세스 내에서 실행되는 경량화된 작업 단위입니다. 여러 스레드는 동일한 프로세스의 메모리 공간을 공유하여 자원 사용을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 스레드는 프로세스보다 더 가볍고 생성 및 관리가 용이한 특성이 있습니다. 그러나, 스레드 간의 데이터 공유로 인해 동시성 문제가 발생할 수 있습니다.

• 스레드는 가벼운 단위로, 동일한 메모리 공간을 사용하기 때문에 빠른 통신이 가능하다.
• 하나의 스레드에서 오류가 발생할 경우 전체 프로세스에 영향을 미칠 수 있다.

Python에서 프로세스와 스레드의 활용

Python에서는 각각의 요구에 맞게 스레드와 프로세스를 사용할 수 있는 다양한 모듈이 제공됩니다. 대표적으로는 threading 모듈과 multiprocessing 모듈이 있습니다. 이 두 모듈은 각각의 특징과 장단점이 있어 상황에 맞게 적절한 선택이 필요합니다.

멀티스레딩

Python의 threading 모듈은 멀티스레드를 구현하기 위한 표준 방식입니다. 주로 I/O 바운드 작업에서 유용하게 사용되며, 여러 스레드가 동시에 작동하여 프로그램의 응답성을 높일 수 있습니다. 다음은 threading 모듈을 활용한 간단한 예시입니다.

import threading
import time
def thread_function(name):
  print(f"스레드 {name} 시작")
  time.sleep(2)
  print(f"스레드 {name} 종료")
threads = []
for index in range(5):
  t = threading.Thread(target=thread_function, args=(index,))
  threads.append(t)
  t.start()
for t in threads:
  t.join()

멀티프로세싱

반면, CPU 집약적 작업이나 대량의 데이터 처리가 필요한 경우에는 multiprocessing 모듈이 적합합니다. 이 모듈을 사용하면 여러 프로세스를 생성하여 CPU의 여러 코어를 사용할 수 있습니다. 아래는 multiprocessing 모듈을 활용한 예시입니다.

import multiprocessing
import random
def compute_square(numbers, result, index):
  result[index] = [n ** 2 for n in numbers]
if __name__ == "__main__":
  numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
  result = multiprocessing.Array('i', 5) # 정수형 배열 생성
  processes = []
  for idx in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=compute_square, args=(numbers, result, idx))
    processes.append(p)
    p.start()
  for p in processes:
    p.join()
  print(result[:])

스레드와 프로세스의 차이점

스레드와 프로세스의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 메모리 사용: 스레드는 프로세스 내에서 공통 메모리를 사용하지만, 서로 독립적인 메모리 공간을 가진 프로세스는 고유한 메모리를 사용합니다.
• GIL(Global Interpreter Lock): Python에서는 GIL로 인해 한 번에 하나의 스레드만 실행될 수 있습니다. 이는 CPU 집약적 작업에서 성능 제한을 초래하여, 이런 경우에는 프로세스를 사용해야 합니다.
• 안정성: 프로세스는 서로 격리되어 있어, 하나의 프로세스에서 오류가 발생하더라도 다른 프로세스에는 영향을 미치지 않습니다. 반면, 스레드는 같은 메모리를 공유하기 때문에 문제가 발생할 수 있습니다.

결론

Python에서 멀티스레딩과 멀티프로세싱은 각각의 목적에 따라 적절하게 활용할 수 있습니다. I/O 바운드 작업에서는 스레드를, CPU 집약적 작업에서는 프로세스를 사용하는 것이 일반적인 권장 사항입니다. 두 방법의 특성을 잘 이해하고, 상황에 맞는 방식으로 최적화하여 성능을 향상시키는 것이 중요합니다. 이처럼 병렬 처리는 프로그램의 효율성을 높이고, 자원 관리에 유용하게 활용될 수 있습니다.

자주 찾으시는 질문 FAQ