Python asyncio 비동기 처리 async/await

 평소 Celery를 활용한 비동기 처리를 해왔지만, 이번에는 Python에서 기본으로 지원하는 asyncio 비동기 처리에 대해 학습한 내용을 정리한다.

 

asyncio란?

asyncio는 Python에서 기본적으로 지원하는 비동기 처리 라이브러리로, 비동기 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 도와준다.

• 동기 방식: 한 가지 작업이 완료된 후에야 다음 작업을 시작하는 방식.
• 비동기 방식: 한 작업이 끝나지 않았더라도 다른 작업을 동시에 처리하는 방식으로 병렬 처리가 가능하다.

 

다음 Python코드를 통해 알아보자 

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동기 방식과 비동기 방식 비교

동기 방식 

다음은 서로 다른 입력 값으로 factorial(팩토이얼) 함수를  2번 실행시켜 출력하는 코드이다. 

import time

def factorial_sync(number):
    start = time.time()
    total = 1
    for i in range(1, number+1):
        print(f'{number}! 계산 중: {total} * {i}')
        total *= i
        time.sleep(1)
    end = time.time()
    print(f'{number}! = {total} / 걸린시간 = {end-start:.3f}')

def main_sync():
    start = time.time()

    factorial_sync(3)
    factorial_sync(4)

    end = time.time()

    print(f' 총 걸린시간 = {end-start:.3f}')


if __name__ == '__main__':
    main_sync()

 

 

실행 결과

3! 계산 중: 1 * 1
3! 계산 중: 1 * 2
3! 계산 중: 2 * 3
3! = 6 / 걸린시간 = 3.015
4! 계산 중: 1 * 1
4! 계산 중: 1 * 2
4! 계산 중: 2 * 3
4! 계산 중: 6 * 4
4! = 24 / 걸린시간 = 4.016
총 걸린시간 = 7.031

 

 

 3!은 3초, 4! 은 4초로 총 걸린 시간은 7초로 팩토이얼 2개의 함수가 순차적으로 실행 한 거를 확인이 가능하다.

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비동기 방식

import time
import asyncio

async def factorial_async(number):
        start = time.time()
        total = 1
        for i in range(1, number+1):
            print(f'{number}! 계산 중: {total} * {i}')
            total *= i
            await asyncio.sleep(1)
        end = time.time()
        print(f'{number}! = {total} / 걸린시간 = {end-start:.3f}')

async def main_async():
        start = time.time()

        await asyncio.wait([
                asyncio.create_task(factorial_async(3)),
                asyncio.create_task(factorial_async(4))
                ])
        
        end = time.time()
        print(f'총 걸린시간 = {end-start:.3f}')


if __name__ == '__main__':
        asyncio.run(main_async())

 

 

async

비동기 함수를 정의할 때 사용하며, 이러한 함수를 코루틴(coroutine)이라고 부른다.

 

await

 코루틴을 호출하기 위해서는 함수명 앞에 await를 작성해 줘야 한다. 코루틴 수행 중 await를 만나면 호출한 코루틴이 종료될 때까지 기다리지 않고 제어권을 메인 스레드나 다른 코루틴으로 넘긴다. 

 

asyncio.create_teask()

 코루틴을 동시에 실행하는 데 꼭 필요하며 작업(task)을 생성한다. 작업을 생성하지만, 즉시 실행되지는 않는다.

 

asyncio.wait()

 주어진 코루틴이 병렬적으로 실행하면서, 모든 작업이 끝날 때까지 대기할 수 있다.

 

asyncio.run()

 이벤트 루프를 생성하고, 지정된 코루틴을 실행한 뒤, 모든 작업이 완료되면 이벤트 루프를 종료한다.

실행 결과 

3! 계산 중: 1 * 1
4! 계산 중: 1 * 1
3! 계산 중: 1 * 2
4! 계산 중: 1 * 2
3! 계산 중: 2 * 3
4! 계산 중: 2 * 3
3! = 6 / 걸린시간 = 3.003
4! 계산 중: 6 * 4
4! = 24 / 걸린시간 = 4.004
총 걸린시간 = 4.004

 

3! 과 4! 이 교대로 호출되며 걸리는 시간도 4초로 동기 방식보다 3초가 준 것을 볼 수 있다.

 

asyncio의 핵심:이벤트 루프

이벤트 루프는 코루틴을 등록하고, 실행을 스케줄링하며, 입출력 작업 완료 시 대기 중인 코루틴을 다시 실행시킨다.

동시에 작업을 처리하는 것이 아니라, 이벤트 루프를 통해 작업을 효율적으로 스케줄링하여 처리한다. 

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 마무리

 asyncio는 동기 방식보다 효율적인 리소스 사용과 빠른 작업 처리를 가능하게 하며 주로 대기 시간이 많은 작업에서 사용한다.

동기 방식과 함께 적절하게 사용하면 최적의 코드를 작성할 수 있다.