데코레이터

def hello():
  print("Hello")

def deco(fn):
  def deco_hello():
    print("*" * 20)
    fn()
    print("*" * 20)
  return deco_hello

deco_hello = deco(hello)
deco_hello()

함수 자체를 수정하지 않고 기능 추가 가능

데코레이터라고 선언하고 사용하는 방법
(아래에서는 deco라는 이름의 함수를 찾아서 적용해 줌 - 이름 상관없음)

@deco
def hello2():
	print("hello 2")

예시)
@property

property는 파이썬에 미리 정의되어 있는 데코레이터 객체, 내장(built-in) 데코레이터

• property는 함수가 아니라 callable 클래스

대부분의 데코레이터는 "클로저를 이용해 함수를 감싸는 callable(함수 또는 클래스)"

-> 항상 클로저일 필요는 없음

클로저
├─ 상태를 가진 함수
├─ 함수 + 환경
└─ 구현 기법

데코레이터
├─ callable → callable
├─ 함수 교체 메커니즘
└─ 목적/패턴

클래스
├─ 상태를 가진 객체
└─ 데코레이터 구현 수단 중 하나

로깅

print 대신 파일에

• 로깅 코드를 작성하거나 운영체제의 리다이렉션(Redirection)을 사용

import logging

logging.basicConfig(filename="mylog.txt", level=logging.INFO)

def hap(a, b):
  ret = a + b
  logging.info(f"input: {a} {b}, output={ret}")
  return ret

result = hap(3, 4)

디렉토리에 mylog.txt 로깅 파일 생성

동시성(Concurrency)와 병렬성(Parallelism)

프로세스와 쓰레드

• 운영체제는 프로그램들이 마음껏 실핼될 수 있도록 '놀이터'와 같은 공간을 제공 --> 이것이 프로세스

• 놀이터에 있는 플레이어를 --> 스레드

• 스레드가 프로세스를 벗어나려 하변 운영체제에 의해 종료됨

• 같은 프로세스에 있는 자원은 스레드들이 공유

• 운영체제가 동시에 실행되는 여러 프로그램을 관리하는 작업을 스케줄링 (스케쥴의 단위가 스레드)

• 프로그램 작성 시 여러개의 스레드 사용 - 멀티 스레드

https://docs.python.org/3/library/threading.html

import threading
import time

class Worker(threading.Thread):
  def __init__(self, name):
    super().__init__()
    self.name = name # 스레드 이름 지정
  
  def run(self):
    print("sub thread start ", threading.current_thread().name)
    time.sleep(3)
    print("sub thread end ", threading.current_thread().name)

print("main thread start")

for i in range(5):
  name = "thread {}".format(i)
  t = Worker(name) # sub thread 생성
  t.start()        # sub thread의 run 메서드를 호출

print("main thread end")

main thread start
sub thread start  thread 0
sub thread start  thread 1
sub thread start  thread 2
sub thread start  thread 3
sub thread start  thread 4
main thread end
sub thread end  thread 0
sub thread end  thread 1
sub thread end  thread 4
sub thread end  thread 3
sub thread end  thread 2

왜 main thread end가 먼저 나오나.

run()을 새 스레드에서 실행
메인 스레드는 기다리지 않음
그래서 먼저 출력

위 예제 코드는 concurrency 동시성

왜 CPython에서는 pararell이 아닌가?

파이썬은 한 순간에 하나의 스레드만 Python bytecode 실행 가능
(GIL - Global Interpreter Lock)

그러나

multiprocessing 사용 시에는 진짜 병렬 실행

from multiprocessing import Process

데몬 쓰레드

• Daemon Thread는 메인 스레드가 종료될 때 자신의 실행 상태와 상관없이 종료되는 서브 스레드

• 파이썬 threading 모듈에서 데몬 스레드의 생성은 daemon 속성을 True로 변경하면 됨

import threading
import time

class Worker(threading.Thread):
  def __init__(self, name):
    super().__init__()
    self.name = name # 스레드 이름 지정
  
  def run(self):
    print("sub thread start ", threading.current_thread().name)
    time.sleep(3)
    print("sub thread end ", threading.current_thread().name)

print("main thread start")

for i in range(5):
  name = "thread {}".format(i)
  t = Worker(name) # sub thread 생성
  t.daemon = True  # main thread가 종료되면 sub thread도 종료
  t.start()        # sub thread의 run 메서드를 호출

print("main thread end")

main thread start
sub thread start  thread 0
sub thread start  thread 1
sub thread start  thread 2
sub thread start  thread 3
main thread end