Python 동시성: Concurrent.futures 대 Multiprocessing

Python 개발자들은 종종 작업을 병렬로 실행하기 위한 올바른 도구를 선택하는 데 어려움을 겪으며, 이는 느린 코드나 불필요한 복잡성으로 이어집니다. 최신 동시성 API와 전통적인 multiprocessing을 언제 사용해야 하는지 이해하는 것은 반응성이 뛰어나고 고성능인 애플리케이션을 구축하는 데 핵심입니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 Python에서 병렬 실행을 체계적으로 평가하고 구현하는 방법을 배웁니다. 단일 스레드 프로그램 작성에서 벗어나, 저수준 스레드 관리의 어려움 없이 CPU의 잠재력을 극대화하는 깔끔하고 효율적인 코드를 개발하게 될 것입니다. 학습 내용: 1. Python에서 CPU 바운드 및 I/O 바운드 작업 간의 핵심 차이점을 이해합니다. 2. 고수준 ProcessPoolExecutor 및 ThreadPoolExecutor API를 구현합니다. 3. 세밀한 제어를 위해 multiprocessing 모듈을 사용하여 복잡한 병렬 작업을 관리합니다. 4. 비동기 및 병렬 코드 구조에 최신 Python 타입 힌트를 적용합니다. 5. 경쟁 조건, 교착 상태, GIL(Global Interpreter Lock) 제한과 같은 일반적인 함정을 피합니다. 6. 동기 스크립트를 고효율 동시 프로그램으로 리팩토링하는 연습을 합니다. 이 코스는 스레드, 프로세스 및 GIL의 기본 개념으로 시작하여, 두 라이브러리를 나란히 비교하는 실습 리팩토링 연습을 통해 안내합니다. 유지보수가 쉬운 깔끔하고 타입 안전한 병렬 코드를 작성하는 방법을 배우게 될 것입니다. 이 코스는 애플리케이션 성능을 향상시키고자 하는 중급 Python 개발자를 위해 설계되었습니다. 동시성 프로그래밍에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만, Python 구문에 대한 기본적인 이해가 권장됩니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 Python 애플리케이션의 모든 처리 능력을 활용하세요.