Python Thread

Python에서는 한 프로세스에서 여러 가지 병렬 처리를 위해 Thread를 구현 할 수 있는 API를 제공 합니다.

프로그램을 여러 개로 나누지 않으며 하는 Thread Programming의 장점은 다음과 같습니다.

전역 변수를 이용한 메모리 공유를 통해 효율적인 메모리 사용이 가능
철저한 작업 분리 가능
코드 간결성

하지만, 단점 또한 존재합니다.

디버깅 난이도 상승
구현 난이도 상승
교착 상태가 발생하지 않도록 주의 하여야 함

진짜 이렇게 된다니까요?

Thread

일단 가장 기본적인 threading.Thread를 이용하는 방법 입니다. threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None) 객체의 생성자의 파라미터는 다음과 같습니다.

target: Thread의 run() 함수를 통해 돌리고 싶은 함수를 넣는다. function을 인자로 받는다.
args: target으로 넣은 함수의 args 파라미터 값을 iterable 한 객체로 넣으면 된다.
kwargs: target으로 넣은 함수의 kwargs 파라미터 값을 dict 객체로 넣으면 된다.
name: Thread 객체의 이름을 정한다. 없으면 "Thread-N" 이라는 unique한 값으로 정해진다. (N은 숫자다.)
group: Thread를 그룹화 하여 실행할 때 사용 한다.
daemon: Thread를 Daemon Thread로 만들고 싶을 때 사용 한다.

또한, threading.Thread 객체의 내부 멤버함수 입니다.

run(): Thread에 등록 된 함수를 실행합니다.
getName(), setName(): 스레드 이름의 getter/setter 함수 입니다.
is_alive(): 스레드가 실행 중인지를 반환 합니다.
isDaemon(), setDaemon(): 데몬 스레드를 지정하는 getter/setter 함수 입니다.

Example

예시 코드 입니다.

import threading, time

var = 0

def func(second):
	time.sleep(second)
	print("This Thread Used", second, "Second")

t = threading.Thread(target=func, args=(1,))
t.start()

print("Program end")

Out

Program end
This Thread Used 1 Second

Daemon Thread

만약 Thread가 메인 프로세스가 종료 되면 같이 종료되는 Daemon Thread라면 어떻게 될 까요?

import threading, time

var = 0

def func(second):
	time.sleep(second)
	print("This Thread Used", second, "Second")

t = threading.Thread(target=func, args=(1,), daemon=True)
t.start()

print("Program end")

Out

Program end

이렇게 메인 프로세스가 종료 됨에 따라서, Daemon Thread는 작동 하지 않게 됩니다.

Thread 정보 가져오기

Thread 정보는 해당 스레드에서 threading.current_thread()를 통해 Thread 객체를 가져오거나, threading.enumerate()를 통해 Thread 객체 list를 가져 올 수 있습니다.

import threading, time

var = 0

def func():
	time.sleep(0.3)
	print("Current thread: ", threading.current_thread().getName())

for _ in range(10):
	t = threading.Thread(target=func)
	t.start()

print(threading.enumerate())

Out

[<_MainThread(MainThread, started 139696403076928)>, <Thread(Thread-1, started 139696381187840)>, <Thread(Thread-2, started 139696372795136)>, <Thread(Thread-3, started 139696294328064)>, <Threa
d(Thread-4, started 139696285935360)>, <Thread(Thread-5, started 139696277542656)>, <Thread(Thread-6, started 139696269149952)>, <Thread(Thread-7, started 139696260757248)>, <Thread(Thread-8, st
arted 139696252364544)>, <Thread(Thread-9, started 139696243971840)>, <Thread(Thread-10, started 139695690348288)>]
Current thread:  Thread-1
Current thread:  Thread-2
Current thread:  Thread-3
Current thread:  Thread-4
Current thread:  Thread-5
Current thread:  Thread-7
Current thread:  Thread-8
Current thread:  Thread-6
Current thread:  Thread-9
Current thread:  Thread-10

마치며

훌륭한 프로그래머는 병렬 프로그래밍에 대해도 익숙해 져야 합니다. 생각해보면, 스레드는 가장 가까운 곳에도 있습니다. 서버 프로그래밍이나, GPU를 이용한 딥 러닝 학습 등 많은 곳에서 사용됩니다. 더 쉬운 설명을 원한다면, 해당 링크에서 영상을 시청 해 주세요.