파이썬 스레드 완벽 가이드: 기초부터 안전한 멀티스레드 처리까지

1. Python의 스레드란 무엇인가?

스레드의 기본 개념

Python에서의 스레드 활용 예

2. Python에서의 Global Interpreter Lock(GIL) 이해

GIL의 영향

GIL을 회피하는 방법

3. Python의threading모듈의 기본적인 사용법

스레드 생성과 실행

import threading
import time

def my_function():
    time.sleep(2)
    print("Thread executed")

# 스레드 생성
thread = threading.Thread(target=my_function)

# 스레드 시작
thread.start()

# 스레드 완료를 기다림
thread.join()
print("Main thread completed")

스레드 동기화

4. Thread 클래스를 서브클래싱하여 스레드를 생성하기

Thread의 서브클래싱

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print("Custom thread executed")

# 사용자 정의 스레드 생성 및 실행
thread = MyThread()
thread.start()
thread.join()
print("Main thread completed")

서브클래싱의 장점

5. 스레드 안전성과 동기화

레이스 컨디션

락을 통한 동기화

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment_counter():
    global counter
    with lock:
        counter += 1

threads = []
for _ in range(100):
    thread = threading.Thread(target=increment_counter)
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print("Final counter value:", counter)

6. 스레드와 I/O 바운드 vs CPU 바운드 작업

I/O 바운드 작업에서 스레드의 장점

CPU 바운드 작업과multiprocessing

7. 스레드 관리

스레드 이름 지정과 식별

import threading

def task():
    print(f"Thread {threading.current_thread().name} is running")

thread1 = threading.Thread(target=task, name="Thread1")
thread2 = threading.Thread(target=task, name="Thread2")

thread1.start()
thread2.start()

스레드 상태 확인

import threading
import time

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

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()

# 스레드가 실행 중인지 확인
if thread.is_alive():
    print("Thread is still running")
else:
    print("Thread has finished")

스레드 중지

import threading
import time

stop_thread = False

def task():
    while not stop_thread:
        print("Thread is running")
        time.sleep(1)

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()

time.sleep(5)
stop_thread = True
thread.join()
print("Thread has been stopped")

8. 스레드와multiprocessing의 비교

스레드의 장단점

multiprocessing 모듈의 장점

선택 기준

• 스레드를 사용하는 경우: I/O 바운드 작업, GUI 애플리케이션의 응답성 향상 등 GIL의 영향을 덜 받는 경우.
• multiprocessing을 사용하는 경우: CPU 바운드 작업, 고도의 병렬 처리가 필요한 등 GIL의 제약을 회피하고 싶은 경우.

9. Python의 threading 모듈 모범 사례

스레드의 안전한 종료

데드락 방지

• 락 획득 순서를 정하고 일관성을 유지한다。
• 필요 최소한의 범위에서만 락을 획득한다。
• 가능하다면 with 구문을 사용해 락 해제를 자동화한다。

디버깅과 로그

import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(threadName)s: %(message)s')

def task():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

thread = threading.Thread(target=task, name='MyThread')
thread.start()

10. 정리