파이썬 기본 자료형 : 리스트

파이썬 리스트 자료형

파이썬에서 리스트(List)는 여러 값을 하나의 변수에 저장할 수 있는 가변적인 시퀀스 자료형입니다. 리스트는 대괄호 [] 안에 값을 쉼표로 구분하여 저장하며, 다양한 자료형의 값들을 섞어서 저장할 수도 있습니다. 예를 들면:

my_list = [1, 2, 3, "hello", True, 3.14]

리스트의 특징

1. 인덱싱과 슬라이싱

리스트의 각 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다. 파이썬의 인덱스는 0부터 시작하며, 음수 인덱스를 사용하면 뒤에서부터 접근할 수 있습니다.

numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
print(numbers[0])   # 10
print(numbers[-1])  # 50 (마지막 요소)

리스트의 일부분을 가져오는 슬라이싱도 가능합니다.

print(numbers[1:4])  # [20, 30, 40]
print(numbers[:3])   # [10, 20, 30]
print(numbers[2:])   # [30, 40, 50]

2. 리스트 연산

리스트는 + 연산자를 사용해 다른 리스트와 결합할 수 있으며, * 연산자를 사용해 반복할 수 있습니다.

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
combined = list1 + list2  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
repeated = list1 * 2      # [1, 2, 3, 1, 2, 3]

3. 리스트의 가변성

리스트는 가변(mutable) 자료형이므로, 요소를 추가, 수정, 삭제할 수 있습니다. 이러한 가변성 덕분에 리스트는 데이터를 자유롭게 조작하기에 매우 유용합니다.

my_list = [1, 2, 3]
my_list[1] = 20          # [1, 20, 3]
my_list.append(4)        # [1, 20, 3, 4]
my_list.insert(1, 15)    # [1, 15, 20, 3, 4]
my_list.remove(3)        # [1, 15, 20, 4]

4. 리스트 메서드

리스트에는 다양한 내장 메서드들이 있어, 리스트를 조작하는 데 유용합니다. 대표적인 리스트 메서드는 다음과 같습니다:

  • list.append(x): 리스트의 마지막에 요소 추가
  • list.insert(i, x): 특정 위치에 요소 삽입
  • list.remove(x): 리스트에서 첫 번째로 등장하는 특정 요소 제거
  • list.pop(i): 특정 위치의 요소를 제거하고 반환 (i가 없으면 마지막 요소 제거)
  • list.index(x): 특정 요소의 첫 번째 위치 반환
  • list.sort(): 리스트를 오름차순으로 정렬
  • list.reverse(): 리스트의 요소 순서를 반대로 뒤집음
my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
my_list.sort()        # [1, 1, 3, 4, 5, 9]
my_list.reverse()     # [9, 5, 4, 3, 1, 1]
my_list.pop()         # 1, 리스트는 [9, 5, 4, 3, 1]

5. 리스트 컴프리헨션

리스트 컴프리헨션(List Comprehension)은 리스트를 간결하게 생성하는 방법으로, 반복문과 조건문을 이용해 새로운 리스트를 만들 수 있습니다.

squares = [x * x for x in range(1, 6)]  # [1, 4, 9, 16, 25]
filtered = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]  # [0, 2, 4, 6, 8]

요약

  • 리스트는 여러 값을 하나의 변수에 저장할 수 있는 자료형으로, 가변적인 특징을 가집니다.
  • 인덱싱과 슬라이싱을 통해 리스트의 요소에 접근할 수 있습니다.
  • 리스트는 결합(+) 및 반복(*) 연산이 가능합니다.
  • 리스트의 다양한 메서드를 통해 요소를 추가, 수정, 삭제할 수 있습니다.
  • 리스트 컴프리헨션을 사용하면 간결하게 리스트를 생성할 수 있습니다.

리스트는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 자료형 중 하나로, 데이터를 저장하고 조작하는 데 매우 유용합니다. 리스트의 다양한 기능들을 활용하여 더욱 효율적인 코드를 작성해 보세요!

파이썬과 에디터

파이썬(Python)을 사용할 때 적절한 개발 도구를 선택하는 것은 매우 중요합니다. 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있는 다양한 에디터와 환경이 있으며, 이 글에서는 몇 가지 대표적인 파이썬 개발 도구와 사용 방법을 간략히 소개합니다.

1. IDLE (통합 개발 및 학습 환경)

IDLE은 파이썬을 설치하면 기본적으로 제공되는 통합 개발 환경입니다. 초보자들이 파이썬을 처음 접할 때 사용하기 좋은 간단한 에디터로, 대화형 셸(Interactive Shell)을 통해 코드를 입력하고 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.

  • 장점: 설치가 필요 없으며, 간단하고 직관적이어서 초보자에게 적합합니다.
  • 단점: 대규모 프로젝트에는 기능이 부족하며, 코드 완성 및 디버깅 기능이 제한적입니다.

예제:

print("Hello, Python!")

2. PyCharm (파이참)

PyCharm은 JetBrains에서 제공하는 파이썬 전용 IDE로, 자동 완성, 디버깅, 코드 리팩토링 등 다양한 기능을 제공합니다. PyCharm은 웹 개발에 유리한 도구도 포함되어 있어 Django와 같은 프레임워크 개발에 적합합니다.

  • 장점: 강력한 기능과 다양한 도구를 제공하여 대규모 프로젝트에 유용합니다.
  • 단점: 상대적으로 무겁고, 설정이 복잡할 수 있습니다.

예제:

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("PyCharm User"))

3. VS Code (Visual Studio Code)

VS Code는 Microsoft에서 제공하는 무료 코드 편집기로, 다양한 확장 기능을 통해 파이썬 개발 환경으로 사용할 수 있습니다. 가벼우면서도 유연한 커스터마이징이 가능합니다.

  • 장점: 가볍고 빠르며, 다양한 확장 기능을 통해 개발 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다.
  • 단점: PyCharm과 같은 고급 기능은 부족할 수 있으며, 초기 설정이 필요합니다.

예제:

for i in range(5):
    print(f"Number: {i}")

4. 명령 프롬프트/터미널에서 직접 실행하기

파이썬 코드는 **명령 프롬프트(Windows)나 터미널(macOS/Linux)**에서 직접 실행할 수 있습니다. 대화형 모드에서 테스트하거나 스크립트 파일을 실행하는 방식입니다.

  • 장점: 설치가 필요 없으며, 간단한 테스트에 유용합니다.
  • 단점: 자동 완성 및 디버깅 기능이 없어서 복잡한 프로젝트에는 부적합합니다.

예제:

python -c "print('Hello from the command line!')"

5. Google Colab (구글 코랩)

Google Colab은 Google에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경입니다. 인터넷 브라우저만 있으면 어디서든 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있으며, 주로 데이터 과학과 머신러닝에 많이 사용됩니다.

  • 장점: 설치가 필요 없으며, GPU를 무료로 사용할 수 있어 머신러닝 실험에 적합합니다.
  • 단점: 인터넷 연결이 필요하며, 로컬 환경보다 파일 접근이 복잡할 수 있습니다.

예제:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("Sine Wave")
plt.show()

결론

파이썬 개발을 위한 다양한 에디터와 환경이 있으며, 각 도구는 장단점이 있습니다. IDLE은 초보자에게 적합하고, PyCharm은 대규모 프로젝트에 유용하며, VS Code는 가볍고 유연한 개발 환경을 제공합니다. 명령 프롬프트/터미널은 간단한 테스트에, Google Colab은 데이터 분석 및 머신러닝 실험에 적합합니다. 자신에게 맞는 도구를 선택하여 파이썬 프로그래밍을 효율적으로 진행해 보세요.

파이썬 설치하기

파이썬(Python)을 설치하는 것은 매우 간단하며, 몇 가지 단계만 따르면 누구나 자신의 컴퓨터에 파이썬을 설치할 수 있습니다. 이 글에서는 Windows, macOS, 그리고 Linux에서 파이썬을 설치하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.

1. Windows에서 파이썬 설치하기

  1. 파이썬 공식 웹사이트 방문
  2. 설치 파일 실행
    • 다운로드한 설치 파일을 실행합니다. 이때, 설치 창에서 ‘Add Python to PATH’ 옵션을 체크하는 것을 잊지 마세요. 이 옵션을 선택하면 나중에 명령 프롬프트에서 파이썬을 쉽게 실행할 수 있습니다.
  3. 설치 진행
    • ‘Install Now’를 클릭하여 설치를 진행합니다. 설치가 완료되면 명령 프롬프트를 열고 python –version을 입력하여 설치가 정상적으로 되었는지 확인할 수 있습니다.

2. macOS에서 파이썬 설치하기

  1. 파이썬 공식 웹사이트 이용
    • macOS에서도 파이썬 공식 웹사이트에서 설치 파일을 다운로드할 수 있습니다. macOS에는 기본적으로 파이썬 2.x 버전이 설치되어 있을 수 있지만, 최신 버전을 사용하기 위해서는 직접 설치하는 것이 좋습니다.
  2. 홈브루(Homebrew)로 설치
    • 터미널을 열고 Homebrew를 이용하여 파이썬을 설치할 수도 있습니다. Homebrew는 macOS에서 소프트웨어를 쉽게 설치할 수 있는 패키지 관리 도구입니다. Homebrew가 설치되어 있다면 다음 명령어로 파이썬을 설치할 수 있습니다.
    brew install python
  3. 설치 확인
    • 터미널에서 python3 –version 명령을 입력하여 설치가 제대로 되었는지 확인할 수 있습니다.

3. Linux에서 파이썬 설치하기

  1. 패키지 관리 도구 사용
    • 대부분의 Linux 배포판에는 파이썬이 기본적으로 설치되어 있습니다. 최신 버전을 설치하려면 패키지 관리 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Ubuntu에서는 다음과 같은 명령어로 파이썬을 설치할 수 있습니다.
    sudo apt update sudo apt install python3
  2. 설치 확인
    • 설치가 완료되면 터미널에서 python3 –version을 입력하여 설치 여부를 확인할 수 있습니다.

4. 가상환경 설정하기

파이썬을 사용할 때는 프로젝트마다 독립적인 가상환경을 설정하는 것이 좋습니다. 이를 통해 각 프로젝트에서 필요한 라이브러리 버전을 따로 관리할 수 있습니다.

  1. venv 사용하기
    • 파이썬 표준 라이브러리에는 가상환경을 만들 수 있는 venv 모듈이 포함되어 있습니다. 다음 명령어로 가상환경을 생성할 수 있습니다.
    python3 -m venv myenv
    • 생성된 가상환경을 활성화하려면 다음 명령을 사용합니다.
    # Windows myenv\Scripts\activate # macOS/Linux source myenv/bin/activate
    • 가상환경을 비활성화하려면 deactivate 명령어를 입력하면 됩니다.
  2. 아나콘다(Anaconda) 사용하기
    • 아나콘다는 데이터 과학 및 분석에 많이 사용되는 가상환경 관리 도구입니다. 아나콘다를 설치하면 파이썬과 함께 다양한 데이터 분석 라이브러리를 한 번에 설치할 수 있습니다. 아나콘다 공식 웹사이트에서 설치 파일을 다운로드하고 설치한 후, conda 명령어를 사용해 가상환경을 생성할 수 있습니다.
    conda create -n myenv python=3.9
    • 가상환경을 활성화하려면 다음 명령을 사용합니다.
    conda activate myenv
    • 가상환경을 비활성화하려면 conda deactivate 명령어를 입력합니다.
  3. 이미 설치된 가상환경 복사하기
    • 가상환경을 복사하려면 기존 가상환경을 새로운 폴더로 복사하면 됩니다. 아나콘다의 경우 conda 명령어를 사용하여 환경을 복사할 수 있습니다.
    conda create --name newenv --clone oldenv

5. 통합 개발 환경(IDE) 설치하기

파이썬을 설치한 후에는 코드를 작성하고 실행하기 위한 통합 개발 환경(IDE)을 설치하는 것이 좋습니다. 파이썬 코드를 작성할 수 있는 다양한 IDE와 텍스트 에디터가 있습니다.

  • VS Code: 마이크로소프트에서 제공하는 무료 코드 편집기로, 파이썬 개발에 매우 유용한 확장 기능을 제공합니다.
  • PyCharm: 파이썬 전용 IDE로, 무료 커뮤니티 버전과 유료 프로 버전이 있습니다. 자동 완성, 디버깅 등 다양한 기능을 제공합니다.
  • Jupyter Notebook: 데이터 분석 및 과학 계산에 많이 사용되는 대화형 노트북 환경으로, 코드와 함께 시각화를 쉽게 할 수 있습니다.

결론

파이썬 설치는 매우 간단하며, 몇 가지 단계만 따르면 누구나 쉽게 설치할 수 있습니다. 또한, 가상환경을 설정하면 프로젝트마다 필요한 라이브러리와 버전을 별도로 관리할 수 있어 충돌을 방지하고 개발 환경을 쉽게 유지할 수 있습니다. Windows, macOS, 그리고 Linux에서의 설치 방법을 따라 파이썬을 설치하고, 적절한 IDE를 선택하여 프로그래밍을 시작해 보세요. 파이썬을 설치하고 나면, 다양한 분야에서 활용할 수 있는 강력한 도구를 손에 넣게 됩니다. 이제 직접 설치해 보고 파이썬의 세계를 탐험해 보세요!

파이썬 자료형 : 튜플

파이썬 튜플 자료형

파이썬에서 튜플(Tuple)은 여러 값을 하나의 변수에 저장할 수 있는 불변적인 시퀀스 자료형입니다. 튜플은 소괄호 () 안에 값을 쉼표로 구분하여 저장하며, 다양한 자료형의 값들을 섞어서 저장할 수도 있습니다. 예를 들면:

my_tuple = (1, 2, 3, "hello", True, 3.14)

튜플의 특징

1. 인덱싱과 슬라이싱

튜플의 각 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다. 파이썬의 인덱스는 0부터 시작하며, 음수 인덱스를 사용하면 뒤에서부터 접근할 수 있습니다.

numbers = (10, 20, 30, 40, 50)
print(numbers[0])   # 10
print(numbers[-1])  # 50 (마지막 요소)

튜플의 일부분을 가져오는 슬라이싱도 가능합니다.

print(numbers[1:4])  # (20, 30, 40)
print(numbers[:3])   # (10, 20, 30)
print(numbers[2:])   # (30, 40, 50)

2. 튜플의 불변성

튜플은 불변(immutable) 자료형이므로, 생성된 후에는 요소를 추가, 수정, 삭제할 수 없습니다. 이러한 불변성 덕분에 튜플은 변경이 필요 없는 데이터를 안전하게 저장하는 데 유용합니다.

예를 들어, 다음과 같이 튜플의 요소를 수정하려고 하면 오류가 발생합니다:

my_tuple = (1, 2, 3)
my_tuple[1] = 10  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

3. 튜플의 사용 예시

튜플은 주로 변경되면 안 되는 데이터를 저장할 때 사용됩니다. 예를 들어, 함수에서 여러 값을 반환할 때 튜플을 사용할 수 있습니다.

def get_coordinates():
    return (37.7749, -122.4194)

coords = get_coordinates()
print(coords)  # (37.7749, -122.4194)

latitude, longitude = get_coordinates()
print(latitude)   # 37.7749
print(longitude)  # -122.4194

또한, 데이터의 무결성을 보장해야 하는 경우에도 튜플을 사용합니다. 예를 들어, 요일이나 월 이름과 같은 변경되지 않는 데이터는 튜플로 저장할 수 있습니다.

days_of_week = ("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday")
print(days_of_week[0])  # 'Monday'

4. 튜플과 리스트의 차이

리스트와 튜플의 가장 큰 차이점은 가변성입니다. 리스트는 가변적이어서 요소를 수정할 수 있지만, 튜플은 불변적이어서 요소를 수정할 수 없습니다. 따라서 튜플은 데이터의 무결성을 보장해야 할 때 적합합니다.

예를 들어, 함수의 인자로 리스트와 튜플을 받을 때, 튜플을 사용하면 함수 내에서 데이터가 변경되지 않음을 보장할 수 있습니다.

def process_data(data):
    # data가 튜플이라면, 함수 내에서 수정이 불가능하여 안전함
    print(data)

my_data = (1, 2, 3)
process_data(my_data)

5. 튜플 언패킹

튜플은 여러 변수에 값을 한 번에 할당하는 언패킹(unpacking) 기능을 제공합니다. 이를 통해 코드의 가독성을 높이고, 여러 값을 효율적으로 할당할 수 있습니다.

point = (3, 4)
x, y = point
print(x)  # 3
print(y)  # 4

여러 개의 값을 반환하는 함수에서 언패킹을 사용하여 쉽게 값을 할당할 수 있습니다.

def get_person_info():
    return ("Alice", 30, "Engineer")

name, age, profession = get_person_info()
print(name)       # 'Alice'
print(age)        # 30
print(profession) # 'Engineer'

6. 중첩된 튜플

튜플은 다른 튜플을 포함할 수 있으며, 이를 중첩된 튜플이라고 합니다. 중첩된 튜플은 복잡한 데이터 구조를 표현하는 데 사용됩니다.

nested_tuple = (1, (2, 3), (4, (5, 6)))
print(nested_tuple[1])       # (2, 3)
print(nested_tuple[2][1])    # (5, 6)

7. 튜플의 기타 메서드

튜플은 리스트에 비해 메서드가 적지만, 몇 가지 유용한 메서드를 제공합니다:

  • tuple.count(x): 튜플에서 특정 요소의 개수를 셉니다.
  • tuple.index(x): 튜플에서 특정 요소의 첫 번째 위치를 반환합니다.
my_tuple = (1, 2, 3, 1, 2, 1)
print(my_tuple.count(1))  # 3
print(my_tuple.index(2))  # 1

요약

  • 튜플은 여러 값을 하나의 변수에 저장할 수 있는 자료형으로, 불변적인 특징을 가집니다.
  • 인덱싱과 슬라이싱을 통해 튜플의 요소에 접근할 수 있습니다.
  • 튜플은 생성된 이후에 요소를 수정할 수 없으므로, 변경이 필요 없는 데이터를 저장하는 데 적합합니다.
  • 리스트와 달리 튜플은 불변성을 가지며, 데이터의 무결성을 보장해야 할 때 유용합니다.
  • 튜플 언패킹을 통해 여러 변수에 값을 한 번에 할당할 수 있습니다.
  • 중첩된 튜플을 사용하여 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있습니다.
  • 튜플의 count()와 index() 메서드를 사용하여 요소의 개수와 위치를 확인할 수 있습니다.

튜플은 파이썬에서 중요한 자료형 중 하나로, 변경이 필요 없는 데이터를 안전하게 저장하고 활용하는 데 매우 유용합니다. 튜플의 특징들을 잘 활용하여 데이터를 효율적으로 다뤄 보세요!

Python의 멀티스레딩

Python의 멀티스레딩

이 문서에서는 Python 프로그래밍 언어의 멀티스레딩에 대한 기본 사항을 다룹니다. 멀티프로세싱 과 마찬가지로 멀티스레딩도 멀티태스킹을 달성하는 방법입니다. 멀티스레딩에서는 스레드 개념이 사용됩니다. 먼저 컴퓨터 아키텍처에서 스레드 의 개념을 이해해 보겠습니다 .

Python의 프로세스란 무엇입니까?

컴퓨팅에서 프로세스는 실행 중인 컴퓨터 프로그램의 인스턴스입니다. 모든 프로세스에는 3가지 기본 구성요소가 있습니다.

  • 실행 가능한 프로그램입니다.
  • 프로그램에 필요한 관련 데이터(변수, 작업 공간, 버퍼 등)
  • 프로그램의 실행 컨텍스트(프로세스 상태)

Python 스레딩 소개

스레드  실행을 예약할 수 있는 프로세스 내의 엔터티입니다. 또한 OS(운영체제)에서 수행할 수 있는 가장 작은 처리 단위이다. 간단히 말해서, 스레드는 다른 코드와 독립적으로 실행될 수 있는 프로그램 내 명령의 시퀀스입니다. 단순화를 위해 스레드는 단순히 프로세스의 하위 집합이라고 가정할 수 있습니다. 스레드는 스레드 제어 블록 (TCB) 에 이 모든 정보를 포함합니다 .

  • 스레드 식별자: 고유 ID(TID)가 모든 새 스레드에 할당됩니다.
  • 스택 포인터: 프로세스의 스레드 스택을 가리킵니다. 스택에는 스레드 범위 아래의 지역 변수가 포함되어 있습니다.
  • 프로그램 카운터: 현재 스레드가 실행 중인 명령어의 주소를 저장하는 레지스터입니다.
  • 스레드 상태: 실행 중, 준비 중, 대기 중, 시작 중 또는 완료일 수 있습니다.
  • 스레드의 레지스터 세트: 계산을 위해 스레드에 할당된 레지스터입니다.
  • 상위 프로세스 포인터: 스레드가 있는 프로세스의 프로세스 제어 블록(PCB)에 대한 포인터입니다.

멀티스레딩을 구현하는 방법을 이해하면 I/O 바인딩 및 특정 유형의 네트워크 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이 개념을 익히려면 Python의 일부 고급 기능에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 이러한 기술을 더욱 발전시키려는 사람들을 위해 무료 Python 코스에는 멀티스레딩 전용 모듈이 포함되어 있습니다.

프로세스와 스레드 간의 관계를 이해하려면 아래 다이어그램을 고려하십시오.

프로세스와 스레드 간의 관계

다음과 같은 경우 하나의 프로세스 내에 여러 스레드가 존재할 수 있습니다.

  • 각 스레드에는 자체 레지스터 세트 와 로컬 변수(스택에 저장됨)가 포함되어 있습니다 .
  • 프로세스의 모든 스레드는 전역 변수(힙에 저장됨) 와 프로그램 코드를 공유합니다 .

메모리에 여러 스레드가 존재하는 방식을 이해하려면 아래 다이어그램을 고려하십시오.

메모리에 다중 스레드 존재

Python의 스레딩 소개

멀티스레딩은 여러 스레드를 동시에 실행하는 프로세서의 기능으로 정의됩니다. 간단한 단일 코어 CPU에서는 스레드 간 빈번한 전환을 사용하여 달성됩니다. 이를 컨텍스트 전환 이라고 합니다 . 컨텍스트 전환에서는 인터럽트(I/O 또는 수동 설정으로 인해)가 발생할 때마다 스레드의 상태가 저장되고 다른 스레드의 상태가 로드됩니다. 컨텍스트 전환이 너무 자주 발생하여 모든 스레드가 병렬로 실행되는 것처럼 보입니다(이를 멀티태스킹 이라고 함 ).

프로세스에 두 개의 활성 스레드가 포함되어 있는 아래 다이어그램을 살펴보세요. 

멀티스레딩

Python의 멀티스레딩

Python 에서 스레딩 모듈  프로그램에서 여러 스레드를 생성하기 위한 매우 간단하고 직관적인 API를 제공합니다. 멀티스레딩 코드를 단계별로 이해해 보겠습니다.

1단계: 모듈 가져오기

먼저 스레딩 모듈을 가져옵니다.

import threading

2단계: 스레드 생성

새로운 스레드를 생성하기 위해 Thread 클래스 의 객체를 생성합니다 . 매개변수로 ‘target’과 ‘args’를 사용합니다. 대상  스레드에 의해 실행될 함수이고 args 는 대상 함수에 전달될 인수 입니다 .

t1 = threading.Thread(target, args)
t2 = threading.Thread(target, args)

3단계: 스레드 시작

스레드를 시작하려면 Thread 클래스의 start() 메서드를 사용합니다.

t1.start()
t2.start()

4단계: 스레드 실행 종료

스레드가 시작되면 현재 프로그램(메인 스레드처럼 생각할 수 있음)도 계속 실행됩니다. 스레드가 완료될 때까지 현재 프로그램의 실행을 중지하려면 Join() 메서드를 사용합니다.

t1.join()
t2.join()

결과적으로 현재 프로그램은 먼저 t1 이 완료될 때까지 기다린 다음 t2가 완료될 때까지 기다립니다 . 작업이 완료되면 현재 프로그램의 나머지 명령문이 실행됩니다.

예:

스레딩 모듈을 사용하는 간단한 예를 살펴보겠습니다.

이 코드는 Python의 스레딩 모듈을 사용하여 숫자의 제곱과 세제곱을 동시에 계산하는 방법을 보여줍니다. 이러한 계산을 수행하기 위해 두 개의 스레드 및 가 생성됩니다. 시작되고 결과는 프로그램이 “완료!”를 인쇄하기 전에 병렬로 인쇄됩니다. 두 스레드가 모두 완료되면. 스레딩은 계산 집약적인 작업을 처리할 때 병렬성을 달성하고 프로그램 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. t1 t2

파이썬

import threading


def print_cube(num):
    print("Cube: {}" .format(num * num * num))


def print_square(num):
    print("Square: {}" .format(num * num))


if __name__ =="__main__":
    t1 = threading.Thread(target=print_square, args=(10,))
    t2 = threading.Thread(target=print_cube, args=(10,))

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

    print("Done!")

출력

Square: 100
Cube: 1000
Done!

출력:

Square: 100
Cube: 1000
Done!

위 프로그램의 작동 방식을 더 잘 이해하려면 아래 다이어그램을 고려하십시오. 

멀티스레딩

예:

이 예에서는 os.getpid() 함수를 사용하여 현재 프로세스의 ID를 가져옵니다. threading.main_thread() 함수를 사용하여 메인 스레드 객체를 가져옵니다. 정상적인 조건에서 메인 스레드는 Python 인터프리터가 시작된 스레드입니다. 스레드 객체의 name 속성은 스레드의 이름을 가져오는 데 사용됩니다. 그런 다음 threading.current_thread() 함수를 사용하여 현재 스레드 객체를 가져옵니다.

각 작업에 대한 스레드 이름과 해당 프로세스를 인쇄하는 아래 Python 프로그램을 고려하십시오. 

이 코드는 Python의 스레딩 모듈을 사용하여 두 작업을 동시에 실행하는 방법을 보여줍니다. 기본 프로그램은 두 개의 스레드를 시작 하고 각각은 특정 작업을 실행합니다. 스레드는 병렬로 실행되며 코드는 프로세스 ID 및 스레드 이름에 대한 정보를 제공합니다. 모듈 은 프로세스 ID에 액세스하는 데 사용되며  모듈은 스레드와 스레드 실행을 관리하는 데 사용됩니다. t1 t2osthreading’

파이썬

import threading
import os

def task1():
    print("Task 1 assigned to thread: {}".format(threading.current_thread().name))
    print("ID of process running task 1: {}".format(os.getpid()))

def task2():
    print("Task 2 assigned to thread: {}".format(threading.current_thread().name))
    print("ID of process running task 2: {}".format(os.getpid()))

if __name__ == "__main__":

    print("ID of process running main program: {}".format(os.getpid()))

    print("Main thread name: {}".format(threading.current_thread().name))

    t1 = threading.Thread(target=task1, name='t1')
    t2 = threading.Thread(target=task2, name='t2')

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

출력

ID of process running main program: 19
Main thread name: MainThread
Task 1 assigned to thread: t1
ID of process running task 1: 19
Task 2 assigned to thread: t2
ID of process running task 2: 19

출력:

ID of process running main program: 1141
Main thread name: MainThread
Task 1 assigned to thread: t1
ID of process running task 1: 1141
Task 2 assigned to thread: t2
ID of process running task 2: 1141

아래에 주어진 다이어그램은 위의 개념을 명확하게 합니다.

멀티스레딩

이상으로 Python의 멀티스레딩에 대해 간략하게 소개했습니다. 이 시리즈의 다음 기사에서는 여러 스레드 간의 동기화를 다룹니다 . Python의 멀티스레딩 | 세트 2(동기화) 

파이썬 스레드풀

스레드 풀은 미리 생성되어 여러 작업을 실행하는 데 재사용할 수 있는 스레드 모음입니다. Python의 Concurrent.futures 모듈은 스레드 풀을 쉽게 생성하고 관리할 수 있게 해주는 ThreadPoolExecutor 클래스를 제공합니다. 

이 예에서는 스레드에서 실행될 함수 작업자를 정의합니다. 최대 2개의 작업자 스레드로 ThreadPoolExecutor를 생성합니다. 그런 다음 submit 메소드를 사용하여 두 개의 작업을 풀에 제출합니다. 풀은 작업자 스레드의 작업 실행을 관리합니다. 메인 스레드가 계속되기 전에 모든 작업이 완료될 때까지 기다리기 위해 shutdown 메서드를 사용합니다.

멀티스레딩은 프로그램의 효율성과 반응성을 높이는 데 도움이 됩니다. 그러나 경쟁 조건 및 교착 상태와 같은 문제를 방지하려면 스레드로 작업할 때 주의하는 것이 중요합니다.

이 코드는 에서 생성된 스레드 풀을 사용하여 두 개의 작업자 작업을 동시에 실행합니다. 메인 스레드는 작업자 스레드가 . 이를 통해 다중 스레드 환경에서 작업을 효율적으로 병렬 처리할 수 있습니다. concurrent.futures.ThreadPoolExecutorpool.shutdown(wait=True)

파이썬

import concurrent.futures

def worker():
    print("Worker thread running")

pool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)

pool.submit(worker)
pool.submit(worker)

pool.shutdown(wait=True)

print("Main thread continuing to run")

출력

Worker thread running
Worker thread running
Main thread continuing to run

Python의 멀티스레딩 – FAQ

Python의 멀티스레딩이란 무엇입니까?

Python의 멀티스레딩에는 단일 프로세스 내에서 여러 스레드를 동시에 실행하여 병렬성을 달성하고 여러 CPU 코어를 활용하는 작업이 포함됩니다 .

Python이 멀티스레딩에 적합합니까?

Python은 CPU 바인딩 작업에 대해 한 번에 하나의 스레드만 실행하도록 제한하는 GIL(Global Interpreter Lock) 덕분에 멀티스레딩을 사용하는 I/O 바인딩 작업 에 적합합니다 . CPU 바인딩된 작업의 경우 다중 처리가 더 효과적인 경우가 많습니다.

Python에서 멀티스레딩에 사용되는 모듈은 무엇입니까?

‘ threading’ 모듈은 Python에서 멀티스레딩에 사용됩니다.

Python의 다양한 스레드 유형은 무엇입니까?

Python의 두 가지 주요 스레드 유형은 다음과 같습니다.

  • Main Thread : 프로그램이 시작될 때 실행되는 초기 스레드입니다.
  • 데몬 스레드 : 메인 스레드가 종료되면 자동으로 종료되는 백그라운드 스레드입니다.
  • Non-Daemon Threads : 메인 스레드가 종료되더라도 작업이 완료될 때까지 계속 실행되는 스레드입니다.

Python 멀티스레딩은 몇 개의 스레드를 가질 수 있습니까?

Python의 스레드 수에는 고정된 제한이 없지만 실제 제한은 시스템 리소스와 GIL에 의해 결정되므로 스레드 수가 많으면 성능이 저하될 수 있습니다. 일반적으로 Python 애플리케이션은 수십에서 수백 개의 스레드를 사용하지만 집약적인 작업의 경우 다중 처리를 사용하는 것이 좋습니다.