동기 vs 비동기 코드 비교
동기 프로그래밍
코드
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import requests import time def get_google_response(): start = time.time() res = requests.get('https://www.google.com') return res.status_code, time.time() - start def normal_code(): start = time.time() for _ in range(20): status_code, taken_time = get_google_response() print(status_code, ': ', taken_time) print('total: {}'.format(time.time() - start)) if __name__ == '__main__': normal_code()
결과
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200 : 0.3122532367706299 200 : 0.34461331367492676 200 : 0.36156463623046875 200 : 0.3558688163757324 200 : 0.35318613052368164 200 : 0.37262439727783203 200 : 0.3737161159515381 200 : 0.3346893787384033 200 : 0.39562082290649414 200 : 0.35920214653015137 200 : 0.35454726219177246 200 : 0.35430455207824707 200 : 0.3461928367614746 200 : 0.3401949405670166 200 : 0.3195078372955322 200 : 0.3500397205352783 200 : 0.3499133586883545 200 : 0.32646942138671875 200 : 0.34032320976257324 200 : 0.3709850311279297 total: 7.015817165374756
비동기 프로그래밍
코드
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import requests import time import asyncio async def get_google_response(loop): start = time.time() res = await loop.run_in_executor(None, requests.get, 'https://www.google.com') return res.status_code, time.time() - start def async_code(): start = time.time() loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [get_google_response(loop) for _ in range(20)] completed_tasks, _ = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) for done in completed_tasks: status_code, taken_time = done.result() print(status_code, ': ', taken_time) print('total: {}'.format(time.time() - start)) loop.close() if __name__ == '__main__': async_code()
결과
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200 : 0.29973459243774414 200 : 0.2707829475402832 200 : 0.2817347049713135 200 : 0.32273435592651367 200 : 0.31773948669433594 200 : 0.3037395477294922 200 : 0.5270824432373047 200 : 0.32169365882873535 200 : 0.3247337341308594 200 : 0.489962100982666 200 : 0.2887296676635742 200 : 0.5300889015197754 200 : 0.31470251083374023 200 : 0.2817227840423584 200 : 0.5450804233551025 200 : 0.31772708892822266 200 : 0.2817366123199463 200 : 0.2977299690246582 200 : 0.29676270484924316 200 : 0.3117361068725586 total: 0.5750386714935303
처리 결과를 기다리기 싫다.
위 코드는 구글 사이트에 요청을 보내 응답을 받는 것을 20번 반복해 각 요청-응답 시간과 총 소요시간을 출력하는 코드다.
동기식으로 처리했을 때는 하나의 요청-응답이 끝나야 다음 요청-응답을 진행하기 때문에 총 소요시간이 모든 작업 시간을 합한 값과 비슷하게 나왔다.
하지만 비동기식으로 처리했을 때는 각 요청 작업이 응답을 기다리지 않고 바로 다음 요청 작업을 수행하기 때문에 총 소요시간이 확연하게 줄어든 것을 볼 수 있다.
코루틴
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async def get_google_response(loop):
start = time.time()
res = await loop.run_in_executor(None, requests.get, 'https://www.google.com')
return res.status_code, time.time() - start
파이썬에서 비동기식 프로그래밍을 할 때는 함수 앞에 async를 붙인다. 그래야 이 함수가 코루틴이 된다.
원래 파이썬은 지원하는 특정 함수만 코루틴으로써 사용할 수 있다. 코루틴이 아닌 일반 함수를 코루틴처럼 실행할 수 있게 만드는 것이 loop.run_in_executor() 이다.
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loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [get_google_response(loop) for _ in range(20)]
completed_tasks, _ = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close
비동기식 작업에는 기다림이 없고 막히면 다음 작업을 실행한다. 해당 코드는 그런 루프를 만드는 과정이다.
키워드를 요구하는 매개변수를 전달해야할 때는?
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import requests
import time
import asyncio
async def get_google_response(loop, timeout, stream):
start = time.time()
def requests_wrapper():
return requests.get('https://www.google.com', timeout=timeout, stream=stream)
res = await loop.run_in_executor(None, requests_wrapper)
return res.status_code, time.time() - start
def async_code():
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [get_google_response(loop, timeout=0.5, stream=True) for _ in range(20)]
completed_tasks, _ = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
for done in completed_tasks:
status_code, taken_time = done.result()
print(status_code, ': ', taken_time)
print('total: {}'.format(time.time() - start))
loop.close()
if __name__ == '__main__':
async_code()
코루틴에 wrapper 함수를 내장해 키워드 매개변수를 전달해주면 된다.