파이썬 Thread Programming 소개

문서 내 토픽

1. 스레드(Thread)의 개념

스레드는 프로세스의 실행 단위이다. 파이썬 프로그램은 기본적으로 하나의 메인 스레드에서 순차적으로 코드를 실행한다. 병렬 실행을 위해서는 별도의 스레드를 생성해야 한다. 파이썬에서 멀티 스레드 구현은 threading 모듈(고수준) 또는 thread 모듈(저수준)을 사용하며, thread 모듈은 deprecated되어 threading 모듈 사용을 권장한다.
2. Thread Programming의 장단점

장점으로는 전역변수를 이용한 메모리 공유로 효율적인 메모리 사용이 가능하고, 철저한 작업 분리와 간결한 코드 작성이 가능하다. 단점으로는 디버깅 난이도 상승, 구현 난이도 상승, 교착 상태 발생 주의가 필요하다.
3. threading.Thread 클래스

threading.Thread는 파이썬에서 멀티 스레드를 구현하는 기본 방법이다. 주요 파라미터는 target(실행할 함수), args(함수의 위치 인자), kwargs(함수의 키워드 인자), name(스레드 이름), daemon(데몬 스레드 설정)이다. 주요 메서드는 run(), getName(), setName(), is_alive(), isDaemon(), setDaemon() 등이다.
4. Daemon Thread

Daemon Thread는 threading.Thread의 daemon 파라미터를 통해 설정할 수 있다. setDaemon() 메서드로도 지정 가능하며, isDaemon() 메서드로 확인할 수 있다. 데몬 스레드는 백그라운드에서 실행되는 보조 스레드로 주로 사용된다.

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1. 스레드(Thread)의 개념

스레드는 프로세스 내에서 실행되는 가장 작은 실행 단위로, 프로세스의 자원을 공유하면서 독립적으로 실행될 수 있습니다. 같은 프로세스 내의 여러 스레드는 메모리 공간, 파일 디스크립터 등을 공유하므로 프로세스 간 통신보다 효율적입니다. 스레드의 개념을 이해하는 것은 현대적인 멀티태스킹 프로그래밍의 기초이며, 동시성 프로그래밍을 구현하는 데 필수적입니다. 특히 I/O 대기 시간이 많은 작업에서 스레드를 활용하면 전체 프로그램의 응답성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
2. Thread Programming의 장단점

스레드 프로그래밍의 주요 장점은 응답성 향상, 자원 공유의 효율성, 그리고 멀티코어 시스템에서의 성능 향상입니다. 반면 단점으로는 동기화 문제, 데드락 위험, 디버깅의 어려움 등이 있습니다. 특히 공유 자원에 대한 동시 접근으로 인한 경쟁 조건(race condition)은 예측 불가능한 버그를 야기할 수 있습니다. 따라서 스레드 프로그래밍은 신중한 설계와 철저한 테스트가 필요하며, 복잡도 증가로 인한 유지보수 비용도 고려해야 합니다.
3. threading.Thread 클래스

Python의 threading.Thread 클래스는 스레드를 생성하고 관리하는 표준적인 방법을 제공합니다. 이 클래스를 상속하거나 target 매개변수로 함수를 지정하여 스레드를 구현할 수 있습니다. start() 메서드로 스레드를 시작하고, join() 메서드로 스레드의 완료를 기다릴 수 있습니다. daemon 속성을 통해 데몬 스레드 여부를 설정할 수 있으며, name 속성으로 스레드를 식별할 수 있습니다. 다만 Python의 GIL(Global Interpreter Lock) 제약으로 인해 CPU 바운드 작업에서는 성능 향상이 제한적입니다.
4. Daemon Thread

데몬 스레드는 백그라운드에서 실행되는 스레드로, 메인 프로그램이 종료될 때 자동으로 종료됩니다. 일반 스레드와 달리 프로그램 종료를 지연시키지 않으므로, 로깅, 모니터링, 캐시 정리 등의 보조 작업에 적합합니다. daemon=True로 설정하여 데몬 스레드를 만들 수 있습니다. 데몬 스레드는 편리하지만, 중요한 정리 작업이 필요한 경우 완료되지 않을 수 있으므로 주의가 필요합니다. 따라서 데몬 스레드는 프로그램 종료 시 손실되어도 무방한 작업에만 사용하는 것이 좋습니다.