Sync & Async (동기와 비동기)

Blocking과 Non-Blocking

CPU Bound

프로그램이 실행될 때 실행 속도가 CPU 속도에 의해 제한되는 것을 의미하며 정말 복잡한 수학 수식을 계산할 때 실행 속도가 느려지는 것도 cpu bound의 하나이다.

def cpu_bound():
	ans = 0
	for i in range(100):
    	ans += i
    	for j in range(100):
        	ans += j
        	for k in range(100):
            	ans += k
    return ans

if __name__ == "__main__":
	print(cpu_bound()) # 49999950

I/O Bound

프로그램이 실행될 때 속도가 I/O에 의해 제한됨을 의미하며 사용자 액션에 의한 속도 뿐만 아니라 컴퓨터와 컴퓨터 간의 통신에도 발생 -> Network I/O Bound도 여기에 포함된다.

import requests

def io_bound():
	res = requests.get("https://google.com") # Network bound 발생

    return res

if __name__ == "__main__":
	print(io_bound())

Blocking

Bound에 의해 코드가 멈추게 되는 현상을 의미한다.

Sync(동기)와 Async(비동기)

Sync

코드가 동기적으로 동작한다는 것은 작성된 순서대로 수행됨을 의미한다.

import time

def delivery(mealtime):
        time.sleep(mealtime)

def main():
    delivery(5)
    delivery(3)
	delivery(7) # 함수 사이 사이에 I/O bound 발생 -> Blocking programming

if __name__ == "__main__":
	s = time.time()
    main()
    print(time.time() - s) # => 약 15.x초 소요

Async

코드가 비동기적으로 동작한다는 것은 동시에 수행됨을 의미한다. -> 동시성 프로그래밍

import time, asyncio

async def delivery(mealtime):
        await asyncio.sleep(mealtime)

async def main():
        await asyncio.gather(
                delivery(5),
                delivery(3),
                delivery(7)
        ) # 함수 동시 실행 -> Bound 발생 X -> Non-blocking programming

if __name__ == "__main__":
        s = time.time()
        asyncio.run(main())
        print(time.time() - s) # => 약 7.x초 소요

Coroutine

Sub-routine

서브루틴이란 하나의 진입점과 하나의 탈출점이 있는 루틴(예를 들어 함수)

coroutine

코루틴이란 다양한 진입점과 다양한 탈출점이 있는 루틴을 의미. 파이선에서는 async-await로 구현되어있는 함수를 코루틴으로 정의하며 await는 항상 async 함수 내에서 사용되어야 하며 또한 awaitable object와 함께 사용되야 한다.

import time, asyncio

# coroutine
async def delivery(mealtime): # <- 진입점
	await asyncio.sleep(mealtime) # <- 진입점이자 탈출점
    return # <- 탈출점

# Sub-routine
async def main(): # <- 진입점
	await asyncio.gather(
		delivery(5),
        delivery(3),
        delivery(7)
	)
    return # <- 탈출점

if __name__ == "__main__":
	# main routine 진입점
    s = time.time()
    asyncio.run(main())
    print(time.time() - s) # => 약 7.x초 소요
    # main routine 탈출점

Awaitable Object

어웨이터블 객체에는 코루틴, 테스크, 퓨처가 있다.

테스크(Task)

테스크는 코루틴을 동시에 예약하는데 사용된다.

import asyncio

async def nested():
	return 42

async def main():
	task = asyncio.create_task(nested())

	await task

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

퓨처(Future)

비동기 연산의 최종 결과를 나타내는 특별한 저수준 어웨이터블 객체이다. 다른 스레드 또는 프로세스에서 작동 중인 코루틴 함수가 해결될 때까지 기다리는 존재이다.

비동기 함수 활용

Crawler

import requests, asyncio, aiohttp

async def fetcher(session, url):
	async with session.get(url) as res:
		return await res.text()

async def main():
	urls = ["https://naver.com", "https://google.com", "https://instagram.com"]

	async with aiohttp.ClientSession() as session:
		res = await asyncio.gather(*[fetcher(session, url) for url in urls])
        # 동시에 세 사이트에 request 요청을 수행함
		print(res)

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

주의

코루틴(async func)은 멀티 스레드이다?

답은 아니다. 코루틴은 단일 스레드에서 동작한다.