이 튜토리얼에서는 Python의 멀티스레딩(Multi-threading)에 대해 알아봅니다. 멀티스레딩을 활용하면 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 프로그램의 효율성을 크게 높일 수 있습니다. Python은 이러한 멀티태스킹을 위해 기본적으로 threading 모듈을 제공합니다.
이번 글에서는 리스트 요소들의 합을 계산하는 동시에, 백그라운드에서는 파일에 데이터를 쓰는 예제를 통해 멀티스레딩이 실제로 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다.
프로그램 구현 순서
- threading 모듈을 임포트합니다.
- threading.Thread 클래스를 상속받아 새로운 클래스를 생성합니다.
- 생성한 클래스의
run()메서드 안에 파일 쓰기 코드를 작성합니다. - 필요한 데이터를 초기화합니다.
- 리스트에 담긴 숫자들의 합을 계산하는 코드를 작성합니다.
예제 코드
# 필요한 모듈 임포트
import threading
# threading.Thread 기반 클래스를 상속하여 클래스 생성
class MultiTask(threading.Thread):
def __init__(self, message, filename):
# 부모(기반) 클래스 호출
threading.Thread.__init__(self)
# 클래스 변수 초기화
self.message = message
self.filename = filename
# 백그라운드에서 실행되는 run 메서드
def run(self):
# 파일을 쓰기 모드로 열기
with open(self.filename, 'w+') as file:
file.write(self.message)
print("Finished writing to a file in background")
# 메인 코드
if __name__ == '__main__':
# 변수 초기화
message = "We're from Tutorialspoint"
filename = "tutorialspoint.txt"
# 백그라운드 파일 쓰기를 위한 클래스 인스턴스 생성
file_write = MultiTask(message, filename)
# 백그라운드 작업 시작
file_write.start()
# 다른 작업 (메인 스레드에서 병렬 실행됨)
print("It will run parallelly to the above task")
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(f"Sum of numbers 1-5: {sum(nums)}")
# 백그라운드 작업이 끝날 때까지 대기
file_write.join()실행 결과
위 코드를 실행하면 아래와 같은 출력 결과를 확인할 수 있습니다. 또한 프로그램이 실행된 디렉터리에 tutorialspoint.txt 파일이 생성되었는지 직접 확인해 보세요.
It will run parallelly to the above task Sum of numbers 1-5: 15 Finished writing to a file in background
코드 설명
file_write.start()가 호출되면 run() 메서드가 별도의 스레드에서 백그라운드로 실행됩니다. 그동안 메인 스레드는 블로킹 없이 다음 코드, 즉 숫자 합계 계산을 계속 진행합니다. 마지막의 join()은 백그라운드 스레드의 작업이 완전히 끝날 때까지 메인 프로그램이 종료되지 않고 기다리도록 해주는 역할을 합니다.
참고로 예제 코드의 run() 메서드 내부에서는 전역 변수 대신 self.message, self.filename처럼 인스턴스 변수를 사용하는 것이 안전합니다. 이렇게 하면 여러 스레드가 서로 다른 파일과 메시지를 독립적으로 처리할 수 있어 코드의 재사용성과 안정성이 향상됩니다.
마무리
이처럼 Python의 threading 모듈을 활용하면 파일 입출력 같은 시간이 걸리는 작업을 백그라운드로 넘기고, 메인 로직은 지연 없이 계속 실행할 수 있습니다. 튜토리얼을 진행하면서 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요.