[Python] python 스레드 처리

개요

Python 라이브러리 threading 모듈을 사용하여 스레드를 구현해보도록 하겠다.

 

코드

해당 코드는 두 개의 스레드를 생성해 실행하여 스레드 함수 내부 변수가 다른 스레드와 자원을 공유하는지 확인하는 코드이다.

from threading import Thread
import time

def threaded(thx):
    result = 0

    for i in range(1,5):
        result += i
        print(result, end="")
        print('\t->'+thx)
        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    th1 = Thread(target=threaded, args=('th1',))
    th2 = Thread(target=threaded, args=('th2',))
    th1.start()
    time.sleep(5)
    th2.start()
    th1.join()
    th2.join()
    print('finish')

• Thread() : 스레드 객체 생성
• target : 스레드가 동작할 함수
• args : 해당 함수의 파라미터
• start() : 스레드 실행
• join() : 스레드 처리가 끝날 때까지 대기

1    ->th1
3    ->th1
1    ->th2
6    ->th1
3    ->th2
10    ->th1
6    ->th2
10    ->th2
finish

결과를 확인해보면 각 스레드마다 독립적으로 1부터 4까지 값을 더해가며 출력한다.
-> 함수 내부에 있는 변수 result는 다른 스레드와 자원을 공유해서 사용하지 않는다.

 

이번엔 result 변수를 전역변수로 선언해보겠다.

from threading import Thread
import time

def threaded(thx):
    global result

    for i in range(1,5):
        result += i
        print(result, end="")
        print('\t->'+thx)
        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    result = 0

    th1 = Thread(target=threaded, args=('th1',))
    th2 = Thread(target=threaded, args=('th2',))
    th1.start()
    time.sleep(5)
    th2.start()
    th1.join()
    th2.join()
    print('finish')

1    ->th1
3    ->th1
4    ->th2
7    ->th1
9    ->th2
13    ->th1
16    ->th2
20    ->th2
finish

result 변수가 여러 스레드에서 서로 접근하여 값이 바뀐 것을 확인할 수 있다.

현재 코드에서는 sleep이 걸려있고, 값이 크지않아 result변수에 동시에 접근하는 문제가 발생하지는 않지만
다른 스레드에서 접근 중인 변수에 동시에 접근하지 않게 하기 위해서는 동기화를 해줘야한다.

 

lock = threading.Lock()

lock 객체를 생성해준다.

 

lock.acquire()
try:
    result += i
finally:
    lock.release()

result 에 값을 더해주는 코드라인에 lock을 걸어주면 된다.

 

마무리

파이썬 스레드 처리에 대해서 알아보았다.