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Python

asyncio의 동기화수단들

asyncio는 단일 스레드에서 비동기 코루틴을 사용하여 동시성 처리를 한다. 따라서 asyncio의 세계에서는 적어도 멀티 스레드에서 발생할 수 있는 자원 선점문제가 없을 것이라 생각할 수 있다. 전적으로 틀린 것은 아니다. 스레드가 1개밖에 없기 때문에 메모리 내의 특정한 객체를 동시에 액세스하는 일은 없을 것이다. 그러나 그외의 IO와 관련된 자원은 여전히 선점 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해서 asyncio는 threading과 유사한 동기화 수단들을 제공하고 있으며, 이들의 사용 방법 또한 거의 유사하다. asyncio에서 제공하는 동기화 수단에는 다음과 같은 것들이 있다.

  • 락(Lock)
  • 이벤트(Event)
  • 컨디션(Condition)
  • 세마포어(Semaphore)
  • 바운디드세마포어(BoundedSemaphore)
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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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Decimal – 보다 정확한 소수점 산술

들어가기 전에 다음과 같은 코드를 보자. 흔히 하는 실수 중에 하나 인데 float 타입 값으로 반복횟수가 제한된 루프를 만드려고 시도하는 것이다.

a, b = 1, 0.1
while a != 0:
  print(a)
  a -= b

하지만 안타깝게도 이 코드는 의도대로 실행되지 않을 것이다. 왜냐하면 1.0 에서 0.1을 열 번 뺀다하더라도 0이 되지 않기 때문이다. 어째서? (실제로 파이썬 쉘에서 1.0 / 10 == 0.1 이고, 0.1 * 10 == 1 이다)

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예제로 알아보는 argparse 사용법

몇 년 전에 argparse의 사용법을 간단하게 정리한 글을 발행했는데, 우연히 몇 가지 찾아보다 보니 기능설명의 나열만 읽어봐서는 애매한 부분도 많고 원하는 형태로 설정하는 것도 계속 헷갈려서 큰 맘 먹고 총정리 하는 마음으로 새로운 글을 하나 써보기로 마음 먹었다. 오늘은 명령줄 인자를 파싱하는 도구인 argparse를 어떻게 사용하는지, 그리고 몇몇 경우에 있어서 옵션의 동작을 어떻게 설정하는지를 좀 더 자세히 살펴보고자 한다.

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[Python] 클래스 구현 예제 – Vector

지난 시간에 이어서 간단한 클래스 예제를 통해서 클래스를 작성하고 활용하는 방법을 살펴보도록 하겠다. 그리고 객체가 가지는 추가적인 비밀스런(?) 메소드나 속성에 대해서도 조금 더 알아보겠다.

개인적으로 데이터나 함수를 묶어두는 용도로 굳이 클래스를 써야하는가에 대해서는 회의적인 입장이다. 모든 객체인스턴스는 속성이나 메소드를 참조하기 위해서는 내부적인 lookup 과정을 거치기 때문에 사실상 사전으로 대체하는 것도 무방하다고 생각한다. 그럼에도 불구하고 이번에는 클래스로 정의해두는 것이 훨씬 더 사용성을 높이고 편리하게 사용될 수 있는 케이스에 대해서 접근해보겠다.

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IJulia 설치방법

IJulia는 Jupyter용 Julia 커널로 Jupyter 노트북에서 julia를 사용할 수 있게 해준다. 이를 사용하려면 시스템에 당연히 줄리아가 설치되어 있어야 하고, 파이썬 및 jupyter도 설치돼 있어야 한다. 여기서는 Julia를 업그레이드(재설치)하면서 IJulia를 어떻게 다시 설치했는지 그 과정을 기록한다.

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