컨디션을 통한 스레드 동기화 예제

동시성을 다룰 때에는 특정한 자원을 동시에 액세스하지 못하도록 관리하거나 여러 작업들이 시작되는 시점을 맞추는 동기화 수단이 필요할 수 있다. Lock은 특정 코드 영역을 동시에 여러 스레드가 실행하지 못하도록 보호할 때 사용하며, 이벤트는 여러 스레드들이 특정 이벤트가 발생할 때까지 기다리다가 동시에 시작될 수 있도록 한다. 컨디션(Condition)은 락과 이벤트가 결합되어 있는 동기화 수단이다.

컨디션은 락을 내재하고 있는 이벤트라 할 수 있다. 락과 마찬가지로 acquire() ~ release() 구간이 있어 한 번에 하나의 스레드/프로세스가 실행되는 영역을 만들 수 있는데, 그 사이에 wait()를 통해서 이벤트를 기다릴 수 있다. 이때 한 스레드가 락을 잠근 상태에서 wait()를 호출하여 이벤트를 기다리게 되면, 같은 컨디션 객체를 점유하고자 하는 스레드가 다시 락을 얻어서 크리티컬 영역에 진입할 수 있다. 이와 같은 방식으로 여러 스레드가 크리티컬 영역에서 이벤트를 기다리는 상태가 될 때, 누군가가 해당 컨디션 이벤트를 set()하게 되면 대기 중인 모든 스레드가 깨어나게 된다. 하지만 이들은 모두 같은 크리티컬 영역에서 대기 중이었기 때문에 일반 이벤트와 달리 한꺼번에 동시에 시작하지 않고, 한 번에 하나씩 크리티컬 영역의 코드를 실행한다. 깨어난 스레드가 락을 릴리즈하는 시점에 wait()를 끝낸 다른 스레드가 실행되는 식으로 순차적으로 크리티컬 구간을 지나게 된다.

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(Python) 리스트의 인덱스와 범위를 쉽게 이해하는 방법

리스트의 인덱스는 0부터 시작한다. 사실 많은 프로그래밍 언어에서 배열의 인덱스는 0부터 시작하기 때문에 “맨 첫원소가 0번이고 그 다음은 1번… N번째 원소는 N-1로 참조할 수 있다.”고 외워두면 그리 헷갈리지는 않는다.

그런데 이게 슬라이스 범위 문법에서는 또 헷갈린다. 그 이유는 슬라이스에서 뒤쪽 범위는 포함되지 않기 때문이다. 게다가 파이썬 리스트는 음수 인덱스를 사용해서 뒤에서부터 위치를 지정하는 것도 있다. 자, 첫번째 원소는 0번인데 뒤에서 부터 세면 -1 번부터 시작한다. 그렇다면 -5:-2는 어디서부터 어디까지일까?

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(Python) 그 날짜가 몇 주째인지 계산하기

특정한 년,월,일을 입력 받았을 때 그 날짜가 해당 월의 몇 째 주에 속하는지를 알려주는 함수를 작성해보자. 예를 들어 2020년 4월 27일 월요일은 4월의 5주차에 해당하는 날이다. 2020년 5월 15일은 2주차에 해당하는 날이다. 27, 15일은 각각 7로 나누는 것만으로도 3주나 차이가 나는데, 정확한 계산방법은 무엇일까?

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파이썬 미니포맷(format()) 사용법

우리는 값을 출력할 때 print() 함수를 사용한다. (python2에서 print는 구문이었지만, python3에서는 함수로 바뀌었다.) print() 함수는 전달 받은 인자를 문자열로 변환하여 표준 출력을 통해서 해당 문자열을 내보낸다. 만약 print(1)이라고 하면 정수 객체를 표현하는 문자열인 "1"을 생성하여 이것을 출력하는 것이다.

하지만 경우에 따라서는 출력되는 값이 이런 저런 양념을 넣어야 할 때가 있다. 고정된 폭에 맞추어 출력하거나 숫자값의 경우에는 세자리마다 콤마를 넣거나 소수점 자리수를 한정해야 할 때도 있다. 공학 계산의 결과를 출력할 때에는 유효숫자의 자리수 만큼 값을 표시하기 위한 서식을 적용해야 할 때도 있다.

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(Python) Awaitable에 대해

await 키워드를 통해서 실행이 완료되기 전에 다른 작업으로 전환이 가능한 동작을 모두 대기가능(awaitable)하다고 한다. 대기 가능한 객체 타입에는 코루틴(asycio.corutine), Task, Future가 있다.

코루틴

이 글에서 말하는 코루틴은 yield를 사용하는 전통적 의미의 코루틴이 아닌 asycio 라이브러리 내에 정의된 비동기 코루틴을 의미하며, 이는 async def 키워드를 사용하여 정의한 함수(코루틴 함수)가 리턴하는 객체이다. 아래 예제에서 #1의 코드는 실질적으로 아무일도 하지 않는데, nested()를 실행만 하면 코루틴 객체를 생성만 하고 실행(스케줄링)을 하지 않기 때문이다.

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