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12 분 소요

비동기 프로그램 이란

동기 vs 비동기 프로그래밍

  • 동기 프로그래밍: 작업이 순차적으로 실행되며, 각 작업이 완료될 때까지 다음 작업을 기다림
  • 비동기 프로그래밍: 작업을 시작한 후 완료를 기다리지 않고 다른 작업을 수행할 수 있음

동기 프로그래밍 예제

import time

def sync_task(name, duration):
    print(f"{name} 작업 시작")
    time.sleep(duration)  # 작업 시뮬레이션
    print(f"{name} 작업 완료")

def main():
    start = time.time()
    sync_task("Task 1", 2)
    sync_task("Task 2", 3)
    sync_task("Task 3", 1)
    end = time.time()
    print(f"총 실행 시간: {end - start:.2f}초")

main()

# 실행 결과
Task 1 작업 시작
Task 1 작업 완료
Task 2 작업 시작
Task 2 작업 완료
Task 3 작업 시작
Task 3 작업 완료
총 실행 시간: 6.03초

Task1, Task2, Task3 작업이 순차적으로 실행 됨

비동기 프로그래밍 예제

import asyncio

async def async_task(name, duration):
    print(f"{name} 작업 시작")
    await asyncio.sleep(duration)  # 비동기적 대기
    print(f"{name} 작업 완료")

async def main():
    start = time.time()
    await asyncio.gather(
        async_task("Task 1", 2),
        async_task("Task 2", 3),
        async_task("Task 3", 1)
    )
    end = time.time()
    print(f"총 실행 시간: {end - start:.2f}초")

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Task 1 작업 시작
Task 2 작업 시작
Task 3 작업 시작
Task 3 작업 완료
Task 1 작업 완료
Task 2 작업 완료
총 실행 시간: 3.01초

Task1, Task2, Task3 작업이 거의 동시에 실행 되고 작업 완료는 소요시간이 짧은 순으로 Task3, Task1, Task2 순으로 완료됨

비동기 프로그래밍의 필요성

Python에서는 비동기 프로그래밍은 I/O 바운드 작업에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 웹 서버는 여러 클라이언트의 요청을 동시에 처리해야 합니다. 동기 방식으로는 각 요청이 순차적으로 처리되므로 응답 시간이 길어질 수 있지만, 비동기 방식으로는 각 요청을 비동기적으로 처리하여 더 많은 클라이언트를 빠르게 응대할 수 있습니다.

  • I/O 바운드 작업 처리: 파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청 등에서 효율적
  • 동시성 향상: 여러 작업을 동시에 처리하여 전체 실행 시간을 단축
  • 리소스 효율성: 하나의 스레드로 여러 작업을 관리하여 메모리 사용을 줄임
  • 확장성: 많은 동시 연결을 처리하는 서버 애플리케이션에 적합

Python 비동기

코루틴(Coroutine) 이란

코루틴은 일반적인 함수와 달리 중간에 실행을 멈췄다가 다시 시작할 수 있는 함수입니다. 코루틴은 제너레이터를 기반으로 발전한 개념으로, yield 키워드를 사용하여 값을 반환하고 받을 수 있습니다. 현재는 async/await 문법을 사용하여 더 쉽게 정의할 수 있습니다.

  • 실행을 중간에 멈추고 재개할 수 있음
  • 여러 진입점과 종료점을 가질 수 있음
  • 상태를 유지하면서 실행/중지가 가능

async/await

  • async: 코루틴을 정의하는 데 사용되며 이 키워드를 사용하여 정의된 함수는 호출될 때 코루틴 객체를 반환
  • await: 코루틴 내부에서 다른 비동기 함수의 실행을 일시 중지하고 해당 함수가 완료될 때까지 기다림. 이를 통해 동기적으로 보이지만 실제로는 비동기적으로 실행되는 코드를 작성

기본적인 예시 코드

import asyncio

async def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
    await asyncio.sleep(1)  # 비동기적으로 1초 대기
    print(f"Goodbye, {name}!")

async def main():
    print("시작")
    await greet("Alice")
    await greet("Bob")
    await greet("Charlie")
    print("종료")

asyncio.run(main())

# 실행 결과
시작
Hello, Alice!
Goodbye, Alice!
Hello, Bob!
Goodbye, Bob!
Hello, Charlie!
Goodbye, Charlie!
종료
  • async로 정의된 greet 함수와 main 함수는 코루틴으로 정의되어 있음
  • await를 사용하여 ‘asyncio.sleep()’의 완료를 기다림
  • ‘main()’ 함수에서 await를 사용하여 각 ‘greet()’ 코루틴의 완료를 기다림

조금 복잡한 예시 코드

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 finished")

async def task2():
    print("Task 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 finished")

async def main():
    await asyncio.gather(
        task1(),
        task2()
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

# 실행 결과
Task 1 started
Task 2 started
Task 2 finished
Task 1 finished
  • asyncio.gather(): 여러 코루틴을 동시에 실행
  • Task1, Task2가 거의 동시에 실행되고 작업 완료는 소요시간이 짧은 순으로 Task2, Task1 순으로 완료됨
  • 전체 소요 시간은 3초(2초 + 1초)가 아닌 약 2초(동시 실행)가 됨

asyncio 모듈

asyncio는 Python에서 비동기 I/O, 이벤트 루프, coroutines, Tasks 등을 관리하는 라이브러리

이벤트 루프(Event Loop)

이벤트 루프는 비동기 프로그래밍의 핵심 요소로, 여러 비동기 작업을 동시에 관리하고 실행합니다

  • 코루틴의 실행을 관리
  • I/O 연산 처리
  • 하위 프로세스 실행
  • 네트워크 연결 관리
import asyncio

async def hello_world():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

# 이벤트 루프 생성 및 실행
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello_world())
loop.close()

# Python 3.7 이상에서는 다음과 같이 간단히 실행 가능
# asyncio.run(hello_world())

# 실행 결과
DeprecationWarning: There is no current event loop
  loop = asyncio.get_event_loop()
Hello
World
  • asyncio.get_event_loop(): 이벤트 루프를 생성
  • loop.run_until_complete(): 코루틴을 실행하고 완료될 때까지 기다림
  • loop.close(): 이벤트 루프를 종료

위의 ‘asyncio.get_event_loop()’는 Deprecated 될 것이므로 앞으로는 아래와 같이 사용하는 것이 좋습니다.

import asyncio

async def hello_world():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

asyncio.run(hello_world())

# 실행 결과
Hello
World
  • asyncio.run(): Python 3.7 이상에서 이벤트 루프를 생성하고 실행하는 간단한 방법

Tasks

  • 코루틴을 실행하기 위한 ‘asyncio’의 객체
  • 비동기 작업을 이벤트 루프에 스케줄링하고 관리
  • 여러 Task를 동시에 실행
import asyncio

async def task_coroutine(name, delay):
    print(f"Task {name} started")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {name} finished after {delay} seconds")

async def main():
    # task1과 task2를 생성하여 이벤트 루프에 스케줄링합니다.
    task1 = asyncio.create_task(task_coroutine("A", 2))
    task2 = asyncio.create_task(task_coroutine("B", 1))
    
    # task1과 task2는 비동기적으로 실행되기 시작합니다.
    
    # await task1: task1이 완료될 때까지 기다립니다.
    await task1
    # task1이 완료된 후, task2가 완료될 때까지 기다립니다.
    await task2

# asyncio.run은 이벤트 루프를 생성하고 main 코루틴을 실행합니다.
asyncio.run(main())

# 실행 결과
Task A started
Task B started
Task B finished after 1 seconds
Task A finished after 2 seconds

Futures

  • Future는 미래에 완료될 작업을 나타내는 객체
  • 비동기 작업의 결과를 나타내며 완료되지 않은 작업의 상태
import asyncio

# 비동기 함수 set_future_value를 정의합니다.
# 이 함수는 future 객체를 받아 1초 후에 값을 설정합니다.
async def set_future_value(future):
    # 1초 동안 비동기적으로 대기합니다.
    await asyncio.sleep(1)
    # 대기 후, future 객체에 결과 값을 설정합니다.
    future.set_result("Future is done!")

# 비동기 함수 main을 정의합니다.
async def main():
    # future 객체를 생성합니다. Future는 나중에 완료될 작업을 나타냅니다.
    future = asyncio.Future()
    # set_future_value 함수를 호출하여 future 객체의 값을 설정합니다.
    # 이 함수는 future 객체를 받아 값을 설정하는 비동기 작업을 수행합니다.
    await set_future_value(future)
    # future 객체의 결과 값을 출력합니다. 이 시점에서 future는 완료되어 값을 가지고 있습니다.
    print(future.result())

# asyncio.run은 새로운 이벤트 루프를 생성하고 main 코루틴을 실행합니다.
asyncio.run(main())

# 실행 결과
Future is done!
  • asyncio.Future(): 미래에 완료될 작업을 나타내는 객체를 생성
  • future.set_result(): Future 객체에 결과 값을 설정
  • future.result(): Future 객체의 결과 값을 반환

Taks와 Futures 비교

  • Task: 코루틴을 실행하기 위한 asyncio의 객체
  • Future: 미래에 완료될 작업을 나타내는 객체

Task는 즉시 실행을 하지만, Future는 실행을 시작하지 않음

비동기 함수 작성하기

비동기 함수는 async def 키워드를 사용하여 정의합니다. 이러한 함수는 코루틴을 반환하며, 다른 비동기 작업의 완료를 기다리기 위해 await 키워드를 사용할 수 있습니다.

async def

async def 키워드는 비동기 함수를 정의할 때 사용됩니다. 이 함수는 호출될 때 코루틴 객체를 반환하며, 이는 비동기 작업을 나타냅니다.

# 사용 예시
async def 함수이름(매개변수):
    # 비동기 코드
    ...

import asyncio

async def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

# 사용 예
async def main():
    result = await greet("Alice")
    print(result)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Hello, Alice!

await

await 키워드는 비동기 함수 내에서 다른 비동기 작업의 완료를 기다릴 때 사용합니다. await는 오직 async def로 정의된 함수 내에서만 사용할 수 있습니다.

# 사용 예시
result = await 비동기_함수_또는_코루틴()

import asyncio
import random

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 2))  # 네트워크 지연 시뮬레이션
    return f"Data from {url}"

async def process_data(data):
    print(f"Processing {data}")
    await asyncio.sleep(0.5)  # 처리 시간 시뮬레이션
    return f"Processed {data}"

async def fetch_and_process(url):
    data = await fetch_data(url)
    result = await process_data(data)
    return result

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    tasks = [fetch_and_process(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    
    for result in results:
        print(result)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Fetching data from http://example.com
Fetching data from http://example.org
Fetching data from http://example.net
Processing Data from http://example.org
Processing Data from http://example.com
Processing Data from http://example.net
Processed Data from http://example.com
Processed Data from http://example.org
Processed Data from http://example.net
  • await fetch_data(url): fetch_data() 함수의 완료를 기다림
  • await process_data(data): process_data() 함수의 완료를 기다림
  • await asyncio.gather(*tasks): 여러 비동기 작업을 동시에 실행하고 결과를 모음

동시성 처리

asyncio.gather()

여러 코루틴을 동시에 실행하고 모든 결과를 기다릴 때 사용합니다. 여러 비동기 작업을 병렬로 실행하고 그 결과를 모아줍니다.

import asyncio
import time

async def fetch_data(name, delay):
    print(f"{name} 시작")
    await asyncio.sleep(delay)  # 네트워크 요청 시뮬레이션
    print(f"{name} 완료")
    return f"{name}의 결과"

async def main():
    start_time = time.time()

    # asyncio.gather()를 사용하여 여러 작업을 동시에 실행
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("Task 1", 3),
        fetch_data("Task 2", 2),
        fetch_data("Task 3", 4)
    )

    end_time = time.time()
    print(f"모든 작업 완료. 소요 시간: {end_time - start_time:.2f}초")
    print("결과:", results)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Task 1 시작
Task 2 시작
Task 3 시작
Task 2 완료
Task 1 완료
Task 3 완료
모든 작업 완료. 소요 시간: 4.02초
결과: ['Task 1의 결과', 'Task 2의 결과', 'Task 3의 결과']
  • asyncio.gather()는 세 개의 fetch_data 코루틴을 동시에 실행하고 가장 오래 걸리는 작업(4초)에 맞춰 전체 실행 시간이 결정

asyncio.create_task()

코루틴을 Task 객체로 감싸서 이벤트 루프에 예약합니다. 이를 통해 백그라운드에서 작업을 실행하고 필요할 때 결과를 확인할 수 있습니다.

import asyncio
import time

async def long_running_task(name, delay):
    print(f"{name} 시작")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"{name} 완료")
    return f"{name}의 결과"

async def main():
    start_time = time.time()

    # 태스크 생성
    task1 = asyncio.create_task(long_running_task("Task 1", 3))
    task2 = asyncio.create_task(long_running_task("Task 2", 2))
    task3 = asyncio.create_task(long_running_task("Task 3", 4))

    # 다른 작업 수행
    print("다른 작업 수행 중...")
    await asyncio.sleep(1)
    print("다른 작업 완료")

    # 모든 태스크의 결과 대기
    results = await asyncio.gather(task1, task2, task3)

    end_time = time.time()
    print(f"모든 작업 완료. 소요 시간: {end_time - start_time:.2f}초")
    print("결과:", results)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
다른 작업 수행 중...
Task 1 시작
Task 2 시작
Task 3 시작
다른 작업 완료
Task 2 완료
Task 1 완료
Task 3 완료
모든 작업 완료. 소요 시간: 4.01초
결과: ['Task 1의 결과', 'Task 2의 결과', 'Task 3의 결과']
  • asyncio.create_task()를 사용하여 세 개의 task를 생성하고 동시에 즉시 실행
  • asyncio.gather()를 사용하여 모든 task의 결과를 기다림

비동기 스트림 처리

aiofiles를 이용한 파일 I/O와 aiohttp를 이용한 네트워크 요청

aiofiles

비동기적으로 파일 I/O 작업을 수행할 수 있게 해주는 라이브러리로 파일 읽기/쓰기 작업을 비동기적으로 처리할 수 있어, I/O 바운드 작업 중에도 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

# python.exe -m pip install --upgrade pip
# pip install aiofiles
import asyncio
import aiofiles

async def read_file(filename):
    async with aiofiles.open(filename, mode='r') as f:
        contents = await f.read()
    return contents

async def write_file(filename, content):
    async with aiofiles.open(filename, mode='w') as f:
        await f.write(content)

async def process_file(input_file, output_file):
    content = await read_file(input_file)
    processed_content = content.upper()  # 간단한 처리: 모든 텍스트를 대문자로 변환
    await write_file(output_file, processed_content)

async def main():
    await write_file('input.txt', 'Hello, World!\nThis is a test file.')
    await process_file('input.txt', 'output.txt')
    result = await read_file('output.txt')
    print("Processed content:", result)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Processed content: HELLO, WORLD!
THIS IS A TEST FILE.
# 'input.txt' 파일 생성 - Hello, World!\nThis is a test file.
# 'output.txt' 파일 생성 - HELLO, WORLD!\nTHIS IS A TEST FILE.
  • aiofiles.open(): 파일을 비동기적으로 열기
  • await f.read(): 파일 내용을 읽기

aiohttp

비동기 HTTP 클라이언트/서버를 제공하는 라이브러리로 여러 네트워크 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def download_sites(sites):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in sites:
            task = asyncio.create_task(fetch_url(session, url))
            tasks.append(task)
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

async def process_sites(sites):
    results = await download_sites(sites)
    for url, html in zip(sites, results):
        print(f"{url}: {len(html)} characters")

async def main():
    sites = [
        "https://www.python.org",
        "https://docs.python.org",
        "https://pypi.org",
        "https://peps.python.org",
    ]
    await process_sites(sites)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
https://www.python.org: 51601 characters
https://docs.python.org: 17035 characters
https://pypi.org: 20304 characters
https://peps.python.org: 571517 characters
  • aiohttp.ClientSession(): HTTP 클라이언트 세션을 생성
  • session.get(url): GET 요청을 보내고 응답을 받음
  • response.text(): 응답 본문을 텍스트로 변환
  • asyncio.create_task(): 비동기 작업을 Task로 감싸서 실행
  • asyncio.gather(): 여러 비동기 작업을 동시에 실행하고 결과를 모음

‘aiofiles’와 ‘aiohttp’를 함께 사용

import asyncio
import aiohttp
import aiofiles
import os

async def download_and_save(session, url, folder):
    async with session.get(url) as response:
        filename = os.path.join(folder, url.split('/')[-1] + '.html')
        content = await response.text()
        async with aiofiles.open(filename, 'w', encoding='UTF8') as f:
            await f.write(content)
        return filename, len(content)

async def process_sites(sites, folder):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(download_and_save(session, url, folder)) for url in sites]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    
    for filename, size in results:
        print(f"Downloaded {filename}: {size} characters")

async def main():
    sites = [
        "https://www.python.org",
        "https://docs.python.org",
        "https://pypi.org",
    ]
    folder = 'downloaded_sites'
    os.makedirs(folder, exist_ok=True)
    await process_sites(sites, folder)

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Downloaded downloaded_sites\www.python.org.html: 51601 characters
Downloaded downloaded_sites\docs.python.org.html: 17035 characters
Downloaded downloaded_sites\pypi.org.html: 20304 characters
# downloaded_sites 디렉토리에 3개의 html 파일이 생성됨

예외 처리와 디버깅

예외 처리

try/except 사용

import asyncio

async def risky_operation():
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError("This is a test error")

async def main():
    try:
        await risky_operation()
    except ValueError as e:
        print(f"Caught an error: {e}")

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Caught an error: This is a test error

asyncio.gather()에서의 예외 처리

import asyncio

async def task1():
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError("Error in task1")

async def task2():
    await asyncio.sleep(2)
    return "Task2 result"

async def main():
    try:
        results = await asyncio.gather(task1(), task2(), return_exceptions=True)
        for result in results:
            if isinstance(result, Exception):
                print(f"Task failed with error: {result}")
            else:
                print(f"Task succeeded with result: {result}")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Task failed with error: Error in task1
Task succeeded with result: Task2 result

디버깅

디버그 모드 활성화

https://docs.python.org/ko/3/library/asyncio-dev.html

asyncio.run(main(), debug=True)로 디버그 모드를 활성화할 수 있습니다.

디버그 모드가 활성화 되면:

  • asyncio는 기다리지 않은 코루틴을 검사하고 로그 합니다; 이것은 “잊힌 await” 함정을 완화합니다.
  • 많은 스레드 안전하지 않은 asyncio API(loop.call_soon()과 loop.call_at() 메서드와 같은)가 잘못된 스레드에서 호출될 때 예외를 발생시킵니다.
  • I/O 선택기의 실행 시간은 I/O 연산 수행에 너무 오래 걸리면 로그 됩니다.
  • Callbacks taking longer than 100 milliseconds are logged. The loop.

일반 모드

import asyncio

async def test():
    print("never scheduled")

async def main():
    test()

asyncio.run(main())

# 실행 결과
xxxxx 7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
  test()
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback

디버그 모드

import asyncio

async def test():
    print("never scheduled")

async def main():
    test()

asyncio.run(main(), debug=True)

# 실행 결과
Coroutine created at (most recent call last)
  File "D:\10.dev\10.python\test_app\src\22.asyncio\main.py", line 9, in <module>
    asyncio.run(main(), debug=True)
  File "C:\Users\dev01\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\runners.py", line 44, in run
    return loop.run_until_complete(main)
  File "C:\Users\dev01\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\base_events.py", line 633, in run_until_complete
    self.run_forever()
  File "C:\Users\dev01\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\windows_events.py", line 321, in run_forever
    super().run_forever()
  File "C:\Users\dev01\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\base_events.py", line 600, in run_forever
    self._run_once()
  File "C:\Users\dev01\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\base_events.py", line 1888, in _run_once
    handle._run()
  File "C:\Users\dev01\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\events.py", line 80, in _run
    self._context.run(self._callback, *self._args)
  File "D:\10.dev\10.python\test_app\src\22.asyncio\main.py", line 7, in main
    test()
  test()
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback

logging

logging 모듈을 사용하여 비동기 코드에서 로그를 기록 및 출력할 수 있습니다.

import asyncio
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

async def task(name):
    logging.debug(f"Task {name} starting")
    await asyncio.sleep(1)
    logging.debug(f"Task {name} completed")

async def main():
    await asyncio.gather(task("A"), task("B"), task("C"))

asyncio.run(main())

# 실행 결과
DEBUG:asyncio:Using proactor: IocpProactor
DEBUG:root:Task A starting
DEBUG:root:Task B starting
DEBUG:root:Task C starting
DEBUG:root:Task A completed
DEBUG:root:Task B completed
DEBUG:root:Task C completed

asyncio.current_task()와 asyncio.all_tasks()

현재 실행 중인 Task를 가져오거나 모든 Task를 가져올 수 있습니다.

import asyncio

async def task(name):
    print(f"Task {name} starting")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Task {name} completed")

async def monitor():
    while True:
        current_task = asyncio.current_task()
        all_tasks = asyncio.all_tasks()
        print(f"Current task: {current_task.get_name()}")
        print(f"All tasks: {[t.get_name() for t in all_tasks]}")
        await asyncio.sleep(0.5)

async def main():
    monitor_task = asyncio.create_task(monitor(), name="Monitor")
    await asyncio.gather(
        task("A"),
        task("B"),
        task("C")
    )
    monitor_task.cancel()

asyncio.run(main())

# 실행 결과
Current task: Monitor
All tasks: ['Task-1', 'Monitor', 'Task-5', 'Task-4', 'Task-3']
Task A starting
Task B starting
Task C starting
Current task: Monitor
All tasks: ['Task-1', 'Monitor', 'Task-5', 'Task-4', 'Task-3']
Task B completed
Task C completed
Task A completed
Current task: Monitor
All tasks: ['Task-1', 'Monitor']
  • asyncio.current_task(): 현재 실행 중인 Task를 가져옴
  • asyncio.all_tasks(): 모든 Task를 가져옴

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