[고급 프로그래밍] Week 2: 멀티 프로세싱 (Multiprocessing)

Day 1: 멀티 프로세싱 개요

• 강의 내용:
  • 멀티 프로세싱의 개념
    • 멀티 프로세싱이란 무엇인가?
    • 멀티 스레딩과 멀티 프로세싱의 차이점
  • 파이썬에서의 멀티 프로세싱
    • multiprocessing 모듈 소개
    • 기본 프로세스 생성 및 관리
• 실습:
  • 간단한 멀티 프로세싱 예제

import multiprocessing

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

def print_letters():
    for letter in 'abcdefghij':
        print(letter)

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

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

 

Day 2: 프로세스 동기화

• 강의 내용:
  • 프로세스 동기화의 필요성
    • 경쟁 조건 (Race Condition)
    • 데드락 (Deadlock)
  • 동기화 기법
    • 락 (Locks)
    • 세마포어 (Semaphores)
    • 이벤트 (Events)
• 실습:
  • 락을 사용한 프로세스 동기화 예제

import multiprocessing

lock = multiprocessing.Lock()

def print_numbers(lock):
    with lock:
        for i in range(10):
            print(i)

def print_letters(lock):
    with lock:
        for letter in 'abcdefghij':
            print(letter)

process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(lock,))
process2 = multiprocessing.Process(target=print_letters, args=(lock,))

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

 

Day 3: 프로세스 커뮤니케이션

• 강의 내용:
  • 프로세스 간 데이터 공유
    • 큐 (Queue)
    • 파이프 (Pipes)
  • 프로세스 간 메시지 전달
    • multiprocessing.Queue 사용
• 실습:
  • 큐를 사용한 프로세스 간 데이터 공유 예제

import multiprocessing

def producer(q):
    for i in range(5):
        q.put(i)
        print(f"Produced {i}")

def consumer(q):
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        print(f"Consumed {item}")

q = multiprocessing.Queue()
process1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(q,))
process2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q,))

process1.start()
process2.start()

process1.join()
q.put(None)  # End signal
process2.join()

 

Day 4: 고급 멀티 프로세싱 기법

• 강의 내용:
  • 프로세스 풀 (Process Pool)
    • concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 사용
  • 데몬 프로세스 (Daemon Process)
    • 데몬 프로세스의 개념과 사용 방법
  • 프로세스의 성능 최적화
    • CPU 바인딩 작업 최적화
• 실습:
  • 프로세스 풀을 사용한 병렬 작업 예제

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def task(n):
    print(f"Processing {n}")
    return n * 2

with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]

    for future in futures:
        print(f"Result: {future.result()}")

 

Day 5: 멀티 프로세싱 종합 연습

• 강의 내용:
  • 종합 연습 문제 풀이
    • 멀티 프로세싱을 사용한 다양한 문제 해결
  • 멀티 프로세싱의 응용
    • 실생활 예제에서의 멀티 프로세싱 활용
• 실습:
  • 종합 연습 문제 해결 및 결과 분석

### 종합 연습 문제 예시
1. 멀티 프로세싱을 사용하여 대규모 데이터를 병렬로 처리하세요.
2. 프로세스 간 데이터를 안전하게 공유하고 동기화하세요.
3. 프로세스 풀을 사용하여 대규모 병렬 작업을 효율적으로 처리하세요.

 

Day 6: 프로젝트 준비

• 강의 내용:
  • 프로젝트 주제 선정 및 요구사항 분석
    • 프로젝트 주제 및 요구사항 확정
    • 프로젝트 설계 및 계획 수립
  • 프로젝트 구현 준비
    • 데이터 구조 및 알고리즘 설계
    • 프로세스 관리 및 동기화 계획
• 실습:
  • 프로젝트 주제 및 요구사항 분석
  • 프로젝트 설계 및 계획 수립

### 프로젝트 주제 예시
1. 멀티 프로세싱을 사용한 데이터 분석 도구 개발
2. 병렬 이미지 처리 시스템 구축

### 프로젝트 요구사항 예시
1. 멀티 프로세싱을 사용한 데이터 분석 도구:
   - 대규모 데이터셋을 병렬로 분석
   - 프로세스 간 데이터 공유 및 동기화
   - 분석 결과 저장 및 시각화

2. 병렬 이미지 처리 시스템:
   - 다수의 이미지를 병렬로 처리
   - 프로세스 풀을 사용한 작업 관리
   - 처리 결과 저장 및 시각화

### 프로젝트 설계 및 계획 예시
1. 데이터 입력 모듈 구현
2. 멀티 프로세싱 알고리즘 구현
3. 데이터 출력 및 성능 분석 모듈 구현

 

이 강의는 파이썬의 병렬 및 분산 컴퓨팅, 특히 멀티 스레딩과 멀티 프로세싱의 기본 개념과 구현을 익히는 것을 목표로 하며, 각 강의는 이론과 실습을 포함합니다. 다음 주차에 대한 상세 강의를 원하시면 말씀해 주세요!