차뭏뭏

프로세스 (Process)

• 프로세스는 독립적으로 실행되는 프로그램의 인스턴스입니다. 각 프로세스는 별도의 메모리 공간과 리소스를 가진다.
• 장점:
  • GIL의 영향을 받지 않아, 진정한 병렬 처리가 가능합니다.( GIL은 Global Interpreter Lock의 약어로, 여러 개의 스레드가 파이썬 바이트코드를 한번에 하나만 사용할 수 있게 락을 거는 것을 의미한다, 바이트 코드(Byte code)는 고급 언어로 작성된 소스 코드를 가상머신 이 이해할 수 있는 중간 코드로 컴파일한 것을 말한다.)
  • 프로세스 간의 격리로 인해 하나의 프로세스에서 발생한 오류가 다른 프로세스에 영향을 주지 않습니다.(상호독립적으로 구성)
• 단점:
  • 프로세스 간 통신(IPC, Inter-Process Communication)이 상대적으로 복잡하고 느립니다.
  • 메모리 사용량이 더 많습니다.

스레드 (Thread)

• 정의: 스레드는 동일한 프로세스 내에서 실행되는 가벼운 단위입니다. 스레드들은 같은 메모리 공간을 공유합니다.
• 장점:
  • 메모리 공유로 인한 효율적인 자원 사용.
  • 스레드 간 통신이 빠르고 간단합니다.
• 단점:
  • GIL(Global Interpreter Lock)로 인해, 진정한 병렬 처리가 어렵습니다. (특히 CPU 바운드 작업에서)
  • 하나의 스레드에서 발생한 오류가 전체 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다.

멀티스레딩 예지

import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(f"Letter: {letter}")
        time.sleep(1.5)

thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print("All threads are done!")

멀티프로세싱 예제

import multiprocessing
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(f"Letter: {letter}")
        time.sleep(1.5)

process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
process2 = multiprocessing.Process(target=print_letters)

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

print("All processes are done!")

주요 차이점 요약

• 메모리 공유: 스레드는 같은 메모리를 공유하지만, 프로세스는 별도의 메모리를 사용합니다.
• GIL의 영향: 스레드는 GIL의 영향을 받으며, CPU 바운드 작업에서 성능이 제한될 수 있습니다. 반면, 프로세스는 GIL의 영향을 받지 않습니다.
• 안정성: 프로세스는 서로 격리되어 있어 하나의 프로세스 오류가 다른 프로세스에 영향을 주지 않습니다.
• 통신 방법: 스레드는 간단하고 빠른 통신이 가능하지만, 프로세스는 복잡하고 느린 통신을 사용합니다.

적절한 방법을 선택하는 것은 작업의 특성에 따라 다르며, I/O 바운드 작업에는 스레드를, CPU 바운드 작업에는 프로세스를 사용하는 것이 일반적입니다.

I/O 바운드: 입출력 작업이 많은 프로세스

CPU 바운드: 입출력 작업보다 연산작업이 많은 프로세스

파이썬에서 스레드를 사용하는 방법은 주로 `threading` 모듈을 통해 이루어집니다. 

이 모듈은 병렬 처리를 통해 여러 작업을 동시에 수행할 수 있도록 도와줍니다. 

스레드 예제

import threading
import time

# 스레드에서 실행할 함수 정의
def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(f"Letter: {letter}")
        time.sleep(1.5)

# 스레드 생성
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

# 스레드 시작
thread1.start()
thread2.start()

# 메인 스레드가 thread1, thread2가 종료될 때까지 대기
thread1.join()
thread2.join()

print("All threads are done!")

### 코드 설명
1. `print_numbers`와 `print_letters`라는 두 개의 함수를 정의합니다. 각 함수는 숫자와 문자를 순차적으로 출력하며, 각 출력 사이에 `time.sleep`을 통해 지연 시간을 둡니다.
2. `threading.Thread` 클래스를 사용하여 두 개의 스레드를 생성합니다. 각각의 스레드는 실행할 함수를 `target` 인자로 받습니다.
3. `start()` 메서드를 호출하여 스레드를 시작합니다. 이 메서드를 호출하면 스레드가 백그라운드에서 실행되기 시작합니다.
4. `join()` 메서드를 사용하여 메인 스레드가 각 스레드의 실행이 완료될 때까지 기다리도록 합니다. 이 메서드를 호출하지 않으면 메인 스레드는 스레드의 실행이 완료되기 전에 종료될 수 있습니다.
5. 모든 스레드가 완료되면 "All threads are done!"이라는 메시지를 출력합니다.

이 예제는 두 개의 스레드를 생성하고 실행하며, 각각의 스레드가 독립적으로 동작하면서 동시에 숫자와 문자를 출력합니다. `join()` 메서드를 통해 메인 스레드가 두 스레드의 종료를 기다리므로, 모든 작업이 완료된 후에 "All threads are done!" 메시지가 출력됩니다.