Python의 멀티스레딩은 귀중한 도구입니까 아니면 신화입니까?

Python의 멀티스레딩: 신화인가 현실인가?

사용 편의성과 다양성으로 유명한 Python은 멀티스레딩 기능도 제공합니다. 그러나 그 실체에 대해서는 여전히 혼란이 남아 있다. Python에 멀티스레딩이 존재하지만 특정 제한 사항이 있습니다.

GIL 및 병렬성

GIL(Global Interpreter Lock)은 한 번에 하나의 스레드만 Python 코드를 실행하도록 보장하는 Python의 악명 높은 제한 사항입니다. . 이는 CPU 바인딩된 Python 작업의 병렬 실행을 방지합니다. 이러한 제한은 Python이 바이트코드를 해석하는 방식에서 발생하며 GIL은 적절한 해석을 보장합니다.

GIL에도 불구하고

GIL에도 불구하고 Python의 멀티스레딩은 여전히 ​​실용적인 용도로 사용됩니다. 스레드는 네트워크 작업 및 파일 액세스와 같은 I/O 작업을 동시에 실행할 수 있습니다. 이를 통해 외부 리소스를 기다리는 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 백그라운드 작업을 수행하는 동안 응답성을 유지하기 위해 GUI 애플리케이션에 스레드를 활용할 수 있습니다.

속도 고려 사항

멀티스레딩의 속도 향상 이점이 항상 분명한 것은 아닙니다. 순수 Python 작업의 경우 병렬 처리는 GIL에 의해 방해됩니다. 그러나 C 확장 및 I/O 작업에는 GIL이 필요하지 않으므로 병렬성을 활용할 수 있습니다. 계산 집약적인 작업의 경우 다중 처리 또는 병렬 처리에 최적화된 외부 라이브러리가 더 적합합니다.

실제 시나리오

예를 고려해 보겠습니다.

• 문자열 처리: As 여기에는 순수 Python 작업이 포함되므로 스레드 내 병렬 실행은 속도 이점을 제공하지 않습니다.
• PIL 이미지 렌더링: PIL은 C 확장을 사용하므로 스레드는 병렬 처리를 달성하여 잠재적으로 작업 속도를 높일 수 있습니다.

결론

Python의 멀티스레딩은 비록 제한이 있기는 하지만 유용한 도구입니다. 멀티태스킹과 I/O 효율성을 지원하지만 순수한 Python 작업을 위해 여러 코어를 완전히 활용할 수는 없습니다. 계산량이 많은 작업이나 병렬성이 중요한 시나리오의 경우 다중 처리 또는 외부 라이브러리가 더 적합합니다.

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