파이썬과 동시성에 대한 정리
파이썬과 동시성
*본 글은 대략 동시성 프로그래밍에 대해서 알고 있는데 파이썬은 시작 단계이며 어떤것들이 있는지 빠르게 훑어보고 싶은 분들을 위해 눈높이가 맞추어져 있음을 알려드립니다. 기본 쓰레드에서부터 시작해서 전반적으로 살펴볼 것 이나 버전별 차이는 다루지 않고 있습니다. 해당 키워드에 대한 버전별 구분 및 세부적인 튜토리얼은 구글링을 통해 찾아보시길 바랍니다. (참고 링크는 추가해두었습니다)
리액티브 및 동시성이라는 화두가 파도치고 있는 요즘 파이썬도 뒤떨어 질 수는 없겠지요? 데이터분석이나 쉘스크립팅의 대안정도로만 생각했던 분들도 계실것이지만 파이썬도 다양한 기술들을 제공하며 서버개발의 메인 언어로서 그 대열에 함께 하고 있습니다. 개인적으로는 동시성에 대한 추상층 api 지원에 있어서 파이썬은 스칼라,Go 정도까지는 아니더라도 자바, C++, 자바스크립트 정도와는 대등한 만큼의 언어/라이브러리적 지원 및 발전을 하고 있는 것으로 느껴집니다. 본격적으로 시작하기 전에 동시성,병렬성,분산등에 대한 정의부터 내리고 시작하겠습니다.
동시성이 무엇인지 병렬성이 무엇인지는 딱히 규정된것은 아니며 사람마다 조금씩 다르게 규정하기도 합니다.
여기서는 저의 정의(혹은 제가 참고한) 라는 점을 알려드립니다.
동시성
위의 그림은 스칼라의 Future 설명을 하기 위한 포스팅에서 가져온 그림인데요.
메인쓰레드가 흘러가는 와중에 다른 일들이 그림 상단에서 벌어지고 있으며, 일들이 완료 되는 순간 다시 합쳐지고 그러한 일들이 구성되어 있습니다. 원격웹서버를 통해 i/o 처리도 하고 있구요.
이러한 구성은 보통 로우레벨에서 멀티플렉싱/ 비동기입출력 / 쓰레드 / 프로세스등을 사용해서 처리합니다. 우리가 알 필요가 없는 부분입니다. 근데 말입니다. 아래 살펴 볼 병렬성도 쓰레드와 프로세스등을 사용하는데요 즉 쓰레드와 프로세스를 사용하는것은 어느쪽에서든 도구로 이용된다는 뜻입니다. 그 자체로 구분의 지표가 될 수 없다는 말.
각 언어/라이브러리마다 이러한 동시성에 대한 구성을 단순화 시켜주기 위한 Future, Promise, async, goroutine, Observable, Iteratee , deferred , Akka 등 다양한 기술들이 제공되고 있습니다.
그냥 얘기하나 해볼께요. (동기와 비동기에 대한 이야기입니다)
우체국이 있습니다.
저는 소포를 보내려는 손님이죠.
손님들 100명이 우체국에 일렬로 줄을 서있고, 한명씩 처리하는것이 -> 싱글스레드 / 동기 처리입니다.
손님들 100명이 우체국의 100명의 직원에게 각각 처리하는 것이 -> 멀티쓰레드 / 동기 처리입니다.
여기까진 명쾌하죠.
그럼 손님들 100명이 우체국에서 번호표를 받아서 각각 자기 할일 하다가, 우체국에서 스마트폰으로 니 차례야 하고 알려주면 그 때 우체국에 순간이동(할 수 있다고 합시다)해서 소포를 보낼 수 있을 만큼 보내는것은??
네 이것은 싱글쓰레드 / 동기 처리입니다. 동기? 왜 동기 일까요? 사실 이것을 비동기로 봐도 되긴 합니다.
왜냐면 손님은 일단 기다리지 않고 (블럭되지 않고) 자기 할일을 할 수 있기 때문에, 비동기로 봐도 됩니다.
다만 하마님아~~~ 님 차례 됬다. 라고 알려주면 하마는 자기 소포를 보내게 되는데! 바로 이 순간은 동기의 순간입니다. 즉 내가 너무 많은 소포를 보내면 , 우체국은 다른 사람들에게 니 차례야 라고 말해줄 수 없는거에요. 병목이 생긴다는 의미입니다. (이게 Windows 에서 SELECT 이자, Java NIO 이며, Node.js 가 왜 비지니스로직이 길면 문제가 생기는지에 대한 대답입니다. 또한 node 나 자바,파이선의 selector 가 비동기 방식이라고 말하고 있는데 생각하기 나름입니다. 하이레벨에서의 구분이냐? 로우레벨에서의 구분이냐에 따라서 달리 볼수 있기 때문에~)
하지만
손님들 100명이 우체국 뒷마당에다가 소포를 던져두고, 이벤트 알림표를 받고 집에가서 자기 할일을 합니다.
그러다가 우체국에서 알림이 오겠죠. "니 소포 다 보냈어" , 다른 손님에게도 알림이 갑니다. "니 소포도 다 보냈어" 자~~~ 이렇게 되면 모두 병목에서 해방됩니다. 대신 우체국(OS) 가 더 많은 일을 하게 되겠죠.
이게 바로 진정한(?) 비동기 입니다. Windows 의 IOCP 입니다.
간단하게 차이를 정리하면
- 일을 할 수 있는지 알려주는 방식 (react)
- 일의 완료를 알려 주는 방식(proact)
입니다.
초기 각 언어의 라이브러리들은 반동기식(?)의 i/o를 지원해줬었고, 이제 몇몇 라이브러리들은 Proactor 패턴식의 비동기 I/O 입출력도 지원해 주기 시작했습니다. 파이썬도 EpollSelector / KqueueSelector / SelectSelector 등 지원함.
병렬성
1.일반 쓰레드를 사용하는 방식
2.일반 프로세스를 사용하는 방식
3.여러 컴퓨터에 분산해서 사용하는 방식
4. GPGPU 를 통한 방식 (그래픽카드의 수만개 이상의 쓰레딩모듈)
5. CPU 를 통한 방식 (SIMD 명령방식 : 단일명령으로 다중데이터처리)
AVX,SSE,CUDA, openMP,AMP,PPL,openCL,TBB 같은 언어 및 벤더별 혹은 표준라이브러리들이 많이 있습니다.
GPU vs CPU 에 대한 논쟁도 있습니다.
대규모 병렬화에 적합한 흥미로운 예를 하나 들어 보겠습니다.
CUDA 를 통한 Volumne Rendering 에서 가져왔는데요.
이러한 입체영상을 가시화 하기 위해서는 사람이 보는 각도에 따라서 모든 픽셀에 대한 재계산이 필요합니다. 하나 하나의 픽셀을 얻기 위해서 어떠한 수학(직선상의 매칭되는 모든 값들을 가지고 입체적 느낌을 살리기 위한 특정 중간값 계산)이 필요한데 계산량이 좀 됩니다. 이때 픽셀이 수천만개라면 마우스를 가지고 이리 저리 돌려보는 순간 일일이 하나씩 계산하고 있을 순 없자나요? 수만개 이상의 쓰레드가 동시에 계산합니다. 계산하는데 다른 픽셀의 값이 필요하지 않기 때문에 완전병렬이라고도 합니다. 물론 파이썬으로도 구현됩니다.
파이썬에서의 동시성
멀티 쓰레드
이제 파이썬(CPython 기준)에서의 동시성에 대해 알아보도록 하죠. 먼저 쓰레드를 살펴봅시다. 우리 모두가 알고 있는 그 쓰레드 입니다. 다만 파이썬에서 특이사항은 파이썬은 GIL이라는것이 존재합니다. 이것은 한 순간에 하나의 쓰레드만 작동하도록 만드는 것인데요. 따라서 CPU,쓰레드가 여러개 일 지라도 CPU를 하나 만 사용하는것과 마찬가지입니다. 쓰레드를 해당 순간에 하나만 사용하기 때문에 락은 필요 없을거 같다고 얼핏 생각할 수 도 있으나, Lock, Event 객체들이 있으며 베타적 제어를 해주지 않으면 파이썬일 지라도 문제가 생기는 것은 마찬가지입니다.
CPU 를 하나만 사용하기 때문에, 동시에 병렬적으로 계산하는 업무에는 맞지 않습니다만 , I/O 기반의 업무라면 동시성을 통해서 충분히 고효율을 보장 받을 수 있습니다. 자 기억합시다!! 파이썬에서 쓰레드활용은 I/O , 비동기에서만 활용하자, 병렬 계산을 위해서라면 프로세스,GPU,분산을 활용하자!!
아주 간단한 예제를 보시죠.
# python 2.7 에서 테스트
import threading
from time import sleep
def myThread(name,nsec):
print ("---- do somthing ----")
sleep(nsec)
if __name__ == '__main__' :
t = threading.Thread(target=myThread, args=("Thread-1", 3))
t.start()
t.join()
print ("---- exit ----")
threading 모듈을 이용해서 쓰레드를 myThread 함수를 통해 실행시키고 있습니다. 인자로 이름하고 몇초 동안 일을 할 것인지 알려주고 있구요.
제 경험상 대부분의 쓰레드 태스크는 i/o 를 동반하고 있습니다. 즉 위의 코드에서 myThread 에서는 보통 웹이나 TCP 소켓등을 통해 remote에 접속해서 무엇인가 가져 온다든지 하는 작업이 주를 이루고요. 그때 myThread 에서 생성 혹은 가져 온 데이터는 메인쓰레드에게 그 데이터를 전달해 줍니다. 그때 queue 를 활용하는데요.
네 표준 queue 는 내부적으로 베타제어를 하고 있기 때문에 쓰레드에 안전합니다.
queue 를 활용하는 다음 예를 보시죠.
#coding=utf-8
# python 2.7 에서 테스트
import threading
import queue
from time import sleep
def myThread(name,q):
i = 0
while True:
sleep(1)
q.put(i)
i +=1
if __name__ == '__main__' :
BUF_SIZE = 10
q = queue.Queue(BUF_SIZE)
t = threading.Thread(target=myThread, args=("Thread-1", q))
t.start()
while True:
num = q.get()
print (str(num) + " 이 생성되었습니다")
print ("---- exit ----")
queue 모듈을 임포트하여 사용했습니다. myThread 에서 큐에 값을 put 하고 메인쓰레드에서 get 해서 사용하네요. 매우 간단히 생성자-소비자 패턴이 해결 되었습니다.
멀티 프로세스
위에 언급했다시피 파이썬에서 병렬적으로 계산하는 상황에서의 멀티쓰레드는 오히려 더 성능이 안좋아 집니다.
이때 멀티 프로세스를 활용하여 해결 할 수 있는데요. (이 이유로 다른 언어보다 프로세스를 적극 활용합니다.)자 겁내지 마세요. 멀티쓰레드와 아주 흡사하게 만들 수 있습니다.
import multiprocessing
from time import sleep
def myProcess(name,nsec):
print ("---- do somthing ----")
sleep(nsec)
if __name__ == '__main__' :
t = multiprocessing.Process(target=myProcess, args=("Process-1", 3))
t.start()
t.join()
print ("---- exit ----")
똑같죠? 파이썬의 힘입니다. 너무 간단합니다. threading.Thread 를 multiprocessing.Process 로 바꾸었을 뿐입니다.그럼 둘간의 통신은 어떻게 하냐구요? 네 마찬가지로 Queue 를 통해서 할 수 있습니다. 다만 주의 하실 점은
import Queue 모듈이 아니라 from multiprocessing import Queue 모듈을 사용해야 한다는 점! 잊지마세요.
eXECUTORS 와 퓨처(fUTURE)
이제 좀 추상층을 높여 봅시다. 현재 각종 언어들 마다 쓰레드를 직접적으로 사용자가 만들어서 사용하는 것을 지양하고 있으며, 추상층을 쌓아올려서 보다 쉽게 하지만 좀 더 적극적으로 사용 할 수 있게 끔 유도하고 있는데요. 그것은 쓰레드를 직접 사용하는데에서 오는 어려움이기 때문일 것입니다. 자바의 경우 5버전부터 더그리(Doug Lea) 에 의해 강력한 동시성 라이브러리들이 추가 되기 시작했는데요. 많이들 사용하시는 Executor 과 같은 것이 파이썬에도 있습니다.
Executors / ThreadPoolExecutor / ProcessPoolExecutor
Executors 를 상속받은 2개의 구현체입니다. 이름에서 나타나듯이 하나는 쓰레드풀이고 하나는 프로세스 풀입니다. 둘은 거의 동일한 구문으로 사용되기 때문에 둘 중에 하나(프로세스풀)만 살펴보죠.
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from time import sleep
def return_after_5_secs(message):
sleep(5)
return message
if __name__ == '__main__' :
pool = ProcessPoolExecutor(3)
future = pool.submit(return_after_5_secs, ("hello"))
print(future.done())
sleep(5)
print(future.done())
print("Result: " + future.result())
역시 코드가 모든것을 잘 설명해주고 있습니다. 파이썬은 정말 위대합니다.ㅎㅎ
쓰레드 3개를 운용하는 풀을 만들어주고, 하나의 일(Task) 를 제출한 후에 바로 future 를 리턴 받습니다.
리턴 받은 future 에 진짜 값이 들어 올 때까지 대기하다가 실제 값이 있을 경우 (코드에서는 future.done() 이 True일 경우) result 함수를 호출해서 가져옵니다. 동일한 작업을 ThreadPoolExecutor 를 통해서도 쓰레드레벨로 가능합니다.
비동기와 Asyncio
지금까지 것들은 주로 여러 쓰레드를 활용해서 처리하는 내용들이 었습니다. 이제 살펴 볼 것은 하나의 쓰레드를 가지고 어떻게 효율적으로 CPU 를 다룰 수 있는지에 관한 이야기입니다.(무조건 하나의 쓰레드만 사용한다 라는 것은 아닙니다) Node.js 에 대해서 알고 있는 분이라면 쉽게 생각하실 수 있을거 같네요. 네! 비동기적으로 코드를 다루는 방법을 말하려 합니다.
파이썬은 자신은 GIL 에 의해 한번에 하나의 쓰레드 위주로 작동하지만, 로우레벨로 내려가면 GIL 을 무시하고 자체적인 I/O 실행환경을 활용하게 됩니다. 하나의 쓰레드가 I/O 작업은 OS에게 맞겨 두고 자신의 일을 하다가, OS 가 어떤 이벤트를 알려오면 ( 나 일 끝났어요~~ 등등) 그때 제어권을 살짝 바꾸어서 그 이벤트에 해당하는 일을 하게 하는 것입니다. 이렇게 되면 I/O 작업이 끝나기만을 무작정 기다리는 지고지순하지만 매우 답답한 파이썬에서 벗어 날 수 있지요. 물론 이러한 처리는 여러개의 쓰레드를 만들어서 (멀티쓰레드) 로 할 수도 있겠지만, 쓰레드를 무작정 늘리는것도 바람직하지 않다는것은 이제 다 알지 않습니까? 그렇습니다. 대세는 비동기입니다.
파이썬에서의 비동기를 알아 보기 위해서 제네레이터와 코루틴에 대해서 먼저 알아봐야 합니다. 생소한 분도 많겠지만 잠시 살펴보지요.
제네레이터
제네레이터는 말그래도 값을 생성하는 함수입니다. 알다시피 함수는 값을 반환한 다음 자신의 스코프를 소멸시키고 , 다시 함수를 호출하면, 처음부터 다시 시작됩니다. 즉 한 번 실행됩니다. 그러나 제네레이터 함수는 값을 생성하고 함수의 실행을 일시 중지 할 수 있습니다. 컨트롤이 호출 스코프로 반환되며 ,원하는 경우 실행을 다시 시작하여 다른 값 (있는 경우)을 얻을 수 있습니다. 이 예제를 보시죠.
def simple_gen():
yield "Hello"
yield "World"
gen = simple_gen()
print(next(gen))
print(next(gen))
제네레이터 함수는 어떤 값도 직접 반환하지 않고, 호출되면 반복자와 같은 제네레이터 객체를 건네줍니다. 그 후 제네레이터 객체에 대해 next ()를 호출하여 값을 반복 할 수 있습니다. 또는 for 루프를 실행하여 처리합니다.
요약 : 제네레이터 함수는 하나의 값을 반환하는 대신 실행을 일시 중지하고 여러 값을 생성 할 수있는 함수입니다.
코루틴
이제 제네레이터를 사용하여 함수 컨텍스트에서 데이터를 가져올 수 있고 실행을 일시 중지 할 수 있음을 알게 되었습니다. 근데 제네레이터에 데이터를 푸시하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 즉 제네레이터 자신이 계속 데이터를 만드는 것이 아니라, 외부에서 제공되는 데이터를 소비하는 역할을 하고 싶습니다. 이때 코루틴이 등장 할 때입니다. 값을 받는데 사용하는 yield 키워드는 함수 내부의 "=" 오른쪽에 있는 표현식으로 사용 할 수도 있습니다. 제네레이터 객체에 대해 send() 메서드를 사용하여 값을 함수로 다시 전달할 수 있는데요. 이를 "제네레이터 기반 코루틴" 이라고 합니다. 아래는 그 예입니다.
"코루틴은 주거니 받거니 하는 함수이다. 먼가 살아숨쉬는 듯한 녀석"
좀 헥깔릴 수 있는데요. 함수와 제네레이터 , 코루틴 모두 def 를 통해 만듭니다. 이것에 대해 모두 다르게 표시해야 한다고 주장하는 사람들이 있으며, 파이썬의 창조자 귀도는 이에 반대하여 def 로 통일되어 있다고 합니다. 중요한것은 코루틴은 반복이 목적이 아닙니다. 반복이 목적인 것은 분명히 제네레이터의 역할입니다. 코루틴은 외부와의 상호 작용입니다.
def coro():
hello = yield "Hello"
yield hello
c = coro()
print(next(c))
print(c.send("World"))
제네레이터 예제에서는 제테레이터 함수가 모든 값을 생성했지만, 여기서는 보시다시피 코루틴 함수로 값을 넣어주기도 합니다. send 를 이용해서 말이죠.
집중!!! 코루틴 함수는 값을 생성하는게 아니라~ 값을 어디선가 받는 역할이 중요한 함수입니다. 여기서는 제가 직접 send 로 값을 주었습니다만, 나중에 설명 할 비동기에서 코루틴은 요긴하게 사용되는데 잠시 생상을 해보세요. 어떻게 사용 될까요? 네 어떤 비동기 작업 (주로 i/o 많을듯) 에 대한 결과를 받아서 전달하는 매개함수 역할을 합니다. 매우 중요합니다.
Async I/O
Python 3.4부터 일반적인 비동기 프로그래밍을 위한 멋진 API를 제공하는 새로운 asyncio 모듈이 생겼습니다. 이제 asyncio 모듈과 함께 coroutines를 사용하여 비동기 작업을 쉽게 수행 할 수 있게 됬습니다. 다음은 공식 문서의 예입니다 다시 말씀드리지만 전체 시스템이 블러킹이 안되게 하는 방법으로 첫째, 멀티쓰레드를 통해 하나만 블럭되게 한다 2. 비동기 방식을 사용한다. 이렇게 2개로 크게 볼 수 있다고 말했죠? asycnio 는 비동기 방식에 대한 이야기 입니다.
import asyncio
import datetime
import random
@asyncio.coroutine
def display_date(num, loop):
end_time = loop.time() + 50.0
while True:
print("Loop: {} Time: {}".format(num, datetime.datetime.now()))
if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
break
yield from asyncio.sleep(random.randint(0, 5))
loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.ensure_future(display_date(1, loop))
asyncio.ensure_future(display_date(2, loop))
loop.run_forever()
결과:
Loop: 1 Time: 2017-05-01 16:15:20.801473
Loop: 2 Time: 2017-05-01 16:15:20.801473
Loop: 1 Time: 2017-05-01 16:15:21.803184
Loop: 2 Time: 2017-05-01 16:15:23.803627
Loop: 1 Time: 2017-05-01 16:15:25.804033
...
yield from 를 사용했습니다. 그래서 우리는 그것에 임의의 초를 보내고 asyncio.ensure_future()를 사용하여 기본 이벤트 루프에서 코루틴의 실행을 스케쥴합니다. 그런 다음 루프가 계속 실행되도록 요청 합니다.for x in asyncio.sleep(random.randint(0, 5)): yield x 에 대한 멋진 syntactic sugar 입니다. 그것은 비동기 코드를 좀 더 간략히 만들어 주죠. 아래 링크는 asyncio 에 대한 훌륭하고 간략한 튜토리얼 글입니다.
https://hackernoon.com/asyncio-for-the-working-python-developer-5c468e6e2e8e
아래 링크는 제가 번역한 결과물입니다. 정말 휼륭한 글이며, 번역하느라 고생 마이~했습니다.
ASYNC/AWAIT
이것은 위에 살펴본 asyncio 와 동일합니다. 다만 키워드가 좀 바뀌었을 뿐이에요.. 겁먹지 마세요.
위의 코드와 똑같죠? 네 async 와 awit 키워드만 바뀌었습니다. 코드에 대한 설명으로 더 적절해 보입니다.
import asyncio
import datetime
import random
async def display_date(num, loop, ): # <----- 요기
end_time = loop.time() + 50.0
while True:
print("Loop: {} Time: {}".format(num, datetime.datetime.now()))
if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
break
await asyncio.sleep(random.randint(0, 5)) # <----- 요기
loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.ensure_future(display_date(1, loop))
asyncio.ensure_future(display_date(2, loop))
loop.run_forever()
아래 링크는 async/await 에 대한 훌륭하고 간략한 튜토리얼 글입니다.
https://snarky.ca/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/
gevant
asyncio 와 개념적으로 동일한 역할을 하는 비동기 라이브러리입니다.
- gevent 사용하는 방식에 대한 글이며
gevent for the Working Python Developer,
- gevent 와 asyncio 에 대한 비교글입니다.
http://youngrok.com/asyncio%EC%97%90%EC%84%9C%20gevent%EB%A1%9C
http://www.getoffmalawn.com/blog/playing-with-asyncio
celery
셀러리는 분산환경에서 동시성을 갖기 위해 제작된 라이브러리 입니다. 웹환경에서 예를 들면 클라이언트가 웹서버에 어떤 요청을 할 때 웹서버레벨에서 모든것을 다 처리하기엔 부담이 크거나, 외부의 모듈과 협업해야 할 때, 즉 비동기적으로 요청에 대한 부하를 외부에 전가시키고,완료됬다는 이벤트가 발생 했을 경우 사용자에게 응답을 날리는 구조에서 사용됩니다.
요즘 스칼라의 Play / Akka Http 나 자바의 RxJava 처럼 리액티브 스타일의 웹개발이 앞으로 많이들 활용 될 거라 생각해 볼때, 파이썬의 경우 대표적인 웹툴인 장고는 전통적인 멀티쓰레드 기반으로 알고 있는데 파이썬은 어떻게 Reactive 파도에 올라탈 것인지, 어떤 파이썬 리엑티브 대표주자가 떠오를지 궁금하긴 합니다.
* Python reactive programming 책이 2017년 여름에 발매될 예정.
* 아래 링크는 파이썬 리엑티브 함수형 프로그래밍에 관한 글
https://jakubturek.com/functional-reactive-programming-in-python/
numpy
이것은 동시성 하고는 조금 다른 얘기지만 한마디 언급하겠습니다. Numpy 는 파이썬에서 데이터에 대한 계산(벡터,행렬등) 을 다룰 때 주로 사용합니다. 파이썬 list 등을 그대로 사용해서 계산할 수 도 있지만, Numpy 를 활용하면, 네이티브C 수준의 속도를 얻을 수 있습니다. 산술 계산에서 특히 중요한 역할을 하는 메모리의 지역성과 CPU가 지원하는 벡터화된 연산의 이점도 얻게 됩니다. 수십배 빨라진다고 보면 됩니다.
PYCUDA
글 서두에 병렬성에 대한 얘기를 하다가 GPGPU 를 통한 방식을 이용해 엄청난 계산을 빠르게 수행하는 예를 들어보았습니다. (쉐이더 볼륨랜더링) 네 파이썬도 CUDA를 사용해서 대규모 병렬 계산에 활용할 수 있습니다.
tensorflow (텐서플로우)
대세는 머신러닝 아니겠습니까? 대규모 병렬데이터 처리를 텐서플로우로 한다면 CUDA 를 통한 기본적인 병렬도 가능하며 텐서플로우 자체적으로 제공하는 다양한 머신러닝 API 도 익혀서 나중에 딥러닝이 필요할때 빠르게 적용 할 수 있는 장점이 있지 않을까요
먼가 굉장히 서두르면서 글이 끝마쳐지는 느낌이네요. 뭐 방대한 내용을 하나의 페이지에 모두 담긴 힘들다는 점..제 내공이 많이 부족하다는 점...이해해주시구요. 이상 글을 마칩니다.
레퍼런스:
- 고성능 파이썬
- 전문가를 위한 파이썬
- 프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기
- CUDA volume rendering example
- https://hackernoon.com/asyncio-for-the-working-python-developer-5c468e6e2e8e
- http://www.getoffmalawn.com/blog/playing-with-asyncio
- https://snarky.ca/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/
- https://www.blog.pythonlibrary.org/2016/08/02/python-201-a-multiprocessing-tutorial/
- http://sahandsaba.com/understanding-asyncio-node-js-python-3-4.html