Python에서 WebSocket 사용

웹소켓이란 무엇입니까?

WebSocket은 브라우저와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜입니다. 전통적인 HTTP 통신에는 요청을 보내는 클라이언트와 데이터 교환에 응답하는 서버가 포함됩니다. 반면 WebSocket을 사용하면 초기 연결이 설정되면 클라이언트와 서버 모두 새 연결을 반복적으로 설정할 필요 없이 서로 메시지를 보내고 받을 수 있습니다.

최근에는 OpenAI Realtime API, Hume AI와 같은 대화형 서비스가 보편화되면서 WebSocket에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이 글에서는 WebSocket 사용 방법에 대한 기본 사항과 관련 비동기 처리에 대해 소개합니다.

Python에서 WebSocket 사용

Python에서는 아래와 같이 WebSocket을 사용할 수 있습니다.

import asyncio
import websockets

uri = "ws://..."

async def hello():
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        await websocket.send("Hello, Server!")
        response = await websocket.recv()
        print(f"Server says: {response}")

asyncio.run(hello())

1. websockets.connect(uri)를 사용하여 WebSocket 서버에 연결합니다.
2. websocket.send(message)로 메시지를 보내세요.
3. websocket.recv()를 사용하여 메시지를 받습니다.

비동기 처리

이전 코드에서 사용된 async 및 wait는 비동기 처리를 나타냅니다. 비동기 처리는 여러 작업을 동시에 실행할 때 특히 효과적입니다.

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1: Start")
    await asyncio.sleep(2)  # Wait for 2 seconds
    print("Task 1: End")

async def task2():
    print("Task 2: Start")
    await asyncio.sleep(1)  # Wait for 1 second
    print("Task 2: End")

async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())

await를 사용하는 함수에서는 현재 작업이 완료되기를 기다리는 동안 다른 작업을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 작업을 효율적으로 전환할 수 있습니다.

비동기 처리 및 멀티스레딩

멀티스레딩도 여러 작업을 처리하지만 스레드 활용 방식에는 차이가 있습니다.

• 멀티스레딩에서는 각 작업에 자체 스레드가 있으며 프로그램은 특정 프로세스가 완료되기를 기다리는 동안 작업 간에 전환합니다.
• 반면 비동기 처리는 새 스레드를 생성하지 않고 작업 간에 전환합니다.

멀티스레딩은 CPU 집약적이거나 차단 작업을 수행할 때 효과적입니다. 하지만 스레드 스위칭(컨텍스트 스위칭)으로 인한 오버헤드와 메모리 소모 증가 등의 단점이 있습니다.

대조적으로, 비동기식 처리는 스레드에 의존하지 않기 때문에 컨텍스트 전환으로 인한 오버헤드를 줄입니다. 그러나 무거운 작업이 실행 중이면 다른 작업이 기다려야 할 수도 있습니다. 따라서 API 요청과 같은 IO 바인딩 작업에 적합합니다.

(계산 집약적이거나 정확한 타이밍이 필요한 작업의 경우 멀티프로세싱이 더 효과적인 경우가 많습니다. 멀티스레딩과 달리 멀티프로세싱을 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.)

예를 들어 OpenAI Realtime API를 사용하여 마이크에서 실시간으로 오디오를 수신하고 오디오 데이터를 API로 보내는 경우 멀티스레딩과 비동기 처리를 조합하여 사용할 수 있습니다.

import asyncio
import threading
import queue
import pyaudio
import websockets

# Use a queue to share data between threads
audio_queue = queue.Queue()

# Thread to capture audio using PyAudio
def audio_stream():
    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
                    channels=1,
                    rate=44100,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=1024)

    print("Start recording...")
    while True:
        data = stream.read(1024)
        audio_queue.put(data)

# Asynchronous function to send audio data via WebSocket
async def send_audio():
    uri = "ws://localhost:8765"
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        while True:
            # Get audio data from the queue
            data = audio_queue.get()
            if data is None:
                break
            await websocket.send(data)
            print("Sent audio data")

# Start the audio capture thread and run the asynchronous task
def main():
    audio_thread = threading.Thread(target=audio_stream)
    audio_thread.start()

    # Run the WebSocket sending task
    asyncio.run(send_audio())

if __name__ == "__main__":
    main()

오디오 캡처 프로세스는 차단 작업이므로 스레딩을 사용하여 별도의 스레드에서 실행됩니다. 이와 대조적으로 API와의 상호 작용과 같은 IO 바인딩 작업이 포함된 오디오 데이터 전송은 비동기 처리를 사용하여 수행됩니다. (참고: PyAudio는 콜백을 사용하여 비차단 방식으로 실행할 수도 있습니다. )

결론

이 글에서는 WebSocket과 비동기 처리에 대해 소개했습니다.

OpenAI Realtime API로 작업하는 동안 이러한 개념이 특히 혼란스럽다는 것을 발견하여 이를 개인 메모로 정리했습니다. 오류를 발견하시거나 피드백이 있으시면 알려주시면 감사하겠습니다.

끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

위 내용은 Python에서 WebSocket 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!