비동기 프로그래밍의 시작: async와 await
비동기란 무엇인가
동기 방식에서는 작업이 순차적으로 처리됩니다. 하나의 작업이 끝나야 다음 작업이 시작되죠. 하지만 비동기 방식에서는 작업이 기다리지 않고 동시에 처리됩니다. 네트워크 요청, 파일 입출력처럼 시간이 오래 걸리는 작업을 비동기로 처리하면 프로그램 전체의 효율이 눈에 띄게 향상됩니다.
async와 await의 동작 원리
파이썬에서는 async와 await 키워드를 사용해 비동기 코드를 작성합니다. async는 ‘이 함수는 비동기적으로 동작할 것이다’라는 선언이고, await는 ‘여기서 다른 작업을 잠시 기다리겠다’는 의미입니다. 이러한 방식은 이벤트 루프(event loop)를 통해 관리되며, 비동기 작업이 완료될 때까지 다른 작업을 효율적으로 수행하게 해줍니다.
asyncio를 활용한 실전 예제
asyncio 모듈을 사용하면 비동기 함수를 만들고 실행하는 것이 매우 간단합니다. 예를 들어 웹 크롤러를 만든다고 했을 때, 여러 사이트를 순차적으로 크롤링하는 대신 동시에 요청을 보내고 응답을 기다릴 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 절약되고 코드도 더욱 직관적으로 관리할 수 있습니다.
반복자를 깊이 이해하기: Iterator와 Iterable
Iterable과 Iterator의 차이점
Iterable은 리스트나 튜플처럼 for 문으로 순회할 수 있는 객체를 말합니다. Iterator는 그 Iterable에서 값을 하나씩 꺼낼 수 있는 객체입니다. 즉, Iterable은 반복 가능한 대상이고, Iterator는 실제로 값을 하나씩 가져오는 역할을 합니다.
커스텀 Iterator 클래스 만들기
Iterator의 핵심은 iter()와 next() 메서드입니다. __iter__는 객체 자체를 반환하고, __next__는 다음 값을 반환하다가 더 이상 값이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다. 이 두 가지 메서드를 직접 구현하면 원하는 방식으로 데이터를 순회하는 커스텀 Iterator를 만들 수 있습니다.
Generator를 통한 반복자의 확장
Generator는 Iterator를 더욱 간결하게 만들 수 있는 도구입니다. yield 키워드를 사용해 데이터를 하나씩 반환할 수 있으며, 메모리 효율이 뛰어나고 코드도 간결해집니다. 데이터 스트림이나 무한 반복 등에서 유용하게 사용됩니다.
추상 메서드와 ABC (Abstract Base Class)
추상 메서드가 필요한 이유
추상 메서드는 ‘반드시 하위 클래스에서 구현해야 하는 메서드’입니다. 공통된 인터페이스를 정의하고, 하위 클래스가 이를 따르도록 강제할 수 있어 코드의 일관성과 안정성을 높여줍니다.
abc 모듈로 인터페이스 구현하기
파이썬에서는 abc 모듈을 사용해 추상 클래스를 정의할 수 있습니다. ABCMeta를 메타클래스로 사용하고, @abstractmethod 데코레이터를 사용해 추상 메서드를 정의하면 하위 클래스에서 구현되지 않은 상태로 인스턴스를 생성하려고 할 때 오류가 발생합니다.
실전에서 자주 쓰이는 추상 클래스 패턴
예를 들어 데이터베이스 연결 클래스에서 connect, execute 메서드를 추상 메서드로 정의하고, MySQL, PostgreSQL 등의 하위 클래스에서 각각 다르게 구현하는 방식이 대표적입니다. 이렇게 하면 상위 구조는 유지하면서도 유연한 확장이 가능합니다.
callable 객체와 함수형 프로그래밍
callable의 정의와 의미
callable은 ‘호출할 수 있는 객체’를 뜻합니다. 함수는 당연히 호출이 가능하지만, 클래스 인스턴스도 call 메서드를 구현하면 callable로 만들 수 있습니다. 이를 활용하면 함수처럼 동작하는 객체를 만들 수 있어 유연한 프로그래밍이 가능합니다.
클래스에 call 메서드 구현하기
call 메서드를 클래스에 구현하면 해당 인스턴스를 함수처럼 사용할 수 있습니다. 이 방법은 전략 패턴, 상태 패턴 등을 구현할 때 매우 유용합니다. 또한 상태를 유지하면서 함수처럼 동작하는 객체를 만들 수 있어 복잡한 로직을 깔끔하게 캡슐화할 수 있습니다.
고차 함수와 람다 표현식의 활용
고차 함수는 함수를 인자로 받거나 반환하는 함수입니다. map, filter, reduce 등이 대표적인 예이며, 람다 표현식을 통해 간결하게 표현할 수 있습니다. 함수형 프로그래밍 패러다임을 통해 코드의 가독성과 재사용성을 높일 수 있습니다.
Runnable과 Thread의 차이와 실전 사용법
Runnable 개념과 쓰임새
Runnable은 자바에서 주로 사용되는 개념으로, 실행 가능한 작업 단위를 의미합니다. 파이썬에서는 함수나 메서드 자체가 Runnable 역할을 합니다. 즉, Thread 객체에 전달할 타겟 함수가 Runnable이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.
Thread의 구조와 동작 원리
Thread는 프로그램 내에서 독립적으로 실행되는 흐름입니다. threading 모듈을 사용하면 간단하게 멀티스레딩 환경을 구축할 수 있습니다. 하지만 Python Global Interpreter Lock(GIL)로 인해 CPU-bound 작업에서는 효과가 제한적이고, I/O-bound 작업에서 더욱 유리합니다.
threading 모듈을 활용한 멀티스레딩 예제
threading.Thread 클래스를 사용해 새로운 스레드를 생성하고 start() 메서드를 호출하면 스레드가 동작합니다. 또한 join() 메서드를 통해 메인 스레드가 하위 스레드가 종료될 때까지 기다릴 수 있습니다. 멀티스레딩을 통해 동시에 여러 작업을 처리하는 프로그램을 구현할 수 있습니다.
Thread-safe 프로그래밍과 동기화 이슈
Race Condition 문제와 해결법
여러 스레드가 동일한 자원에 접근할 때 Race Condition이 발생할 수 있습니다. 이는 스레드 간 실행 순서에 따라 결과가 달라지는 현상으로, 데이터 일관성을 깨트릴 위험이 있습니다.
Lock, Semaphore의 올바른 사용법
Lock은 한 번에 하나의 스레드만 임계 구역에 접근할 수 있도록 합니다. Semaphore는 동시에 접근 가능한 스레드 수를 제한하는 도구입니다. 올바른 동기화 도구를 사용해 Race Condition을 방지하고, 안전한 멀티스레드 환경을 구축할 수 있습니다.
고급 문법을 조합한 프로젝트 예제
async와 Thread를 결합한 예제
비동기 처리와 멀티스레딩을 함께 사용하면 I/O-bound 작업과 CPU-bound 작업을 동시에 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 대량의 파일 다운로드는 async로 처리하고, 압축 및 데이터 가공은 멀티스레드로 처리하는 방식이 효과적입니다.
추상 클래스와 Iterator를 활용한 패턴
데이터 파이프라인을 구성할 때 추상 클래스를 통해 공통 인터페이스를 정의하고, Iterator를 통해 데이터를 순차적으로 처리하는 패턴은 확장성과 유지보수성을 높이는 데 매우 유용합니다.
중요한 것은 실습입니다. 직접 코드를 작성하고, 작은 프로젝트라도 만들어보면서 몸으로 익히는 것이 가장 효과적인 학습 방법입니다. 오늘 설명한 async, iterator, 추상메서드, callable, runnable, thread 등은 앞으로 여러분이 더욱 복잡한 프로그램을 만들 때 필요한 부분입니다.