코루틴과 이벤트 루프
async def로 코루틴을 정의하고 asyncio.run()으로 실행합니다.
코루틴과 이벤트 루프은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
동시성이란 무엇입니까
Asyncio는 협력적 동시성을 제공합니다. 하나의 스레드가 여러 작업을 처리하며, 작업 중 하나가 입출력을 기다릴 때마다 작업 사이를 전환합니다.
# Traditional: blocking I/O holds the whole thread
# Asyncio: while waiting for I/O, run other coroutines
import asyncio
async def main():
print("Hello")
await asyncio.sleep(1) # yield control
print("World")
asyncio.run(main())async def — 코루틴 함수
async def로 정의한 함수는 코루틴 함수입니다. 이 함수를 호출하면 코루틴 객체가 반환되며, 대기하거나 예약할 때만 실행됩니다.
import asyncio
async def greet(name):
return f"Hello, {name}"
result = asyncio.run(greet("Alice"))
print(result) # Hello, Alice이벤트 루프
이벤트 루프가 코루틴 실행을 제어합니다. asyncio.run(coro)는 새 이벤트 루프를 만들고, 코루틴이 완료될 때까지 실행한 다음 루프를 닫습니다.
import asyncio
async def compute():
await asyncio.sleep(0)
return 42
value = asyncio.run(compute())
print(value) # 42
# For advanced use:
loop = asyncio.new_event_loop()
result = loop.run_until_complete(compute())
loop.close()await로 실행 일시 중지하기
await expr는 expr(다른 코루틴 또는 future)이 완료될 때까지 현재 코루틴을 일시 중지합니다. 그동안 이벤트 루프는 다른 작업을 실행합니다.
import asyncio
async def task(name, delay):
print(f"{name} starting")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"{name} done")
async def main():
await task("A", 2)
await task("B", 1) # sequential here
asyncio.run(main())asyncio.sleep()
asyncio.sleep(seconds)는 이벤트 루프를 차단하지 않고 지정된 시간 동안 현재 코루틴을 일시 중지합니다.
import asyncio
async def heartbeat():
while True:
print("ping")
await asyncio.sleep(1)
# asyncio.run(heartbeat()) # runs foreverasyncio.run() 진입점
asyncio.run(coro)은 표준 최상위 진입점입니다. 실행 중인 이벤트 루프 내부에서는 절대 호출하지 마십시오.
import asyncio
async def main():
print("running")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())이벤트 루프 내부인지 확인하기
asyncio.get_running_loop()을 사용하면 이미 실행 중인 루프가 있는지 확인할 수 있습니다. 실행 중인 루프가 없으면 RuntimeError가 발생합니다.
import asyncio
async def inner():
loop = asyncio.get_running_loop()
print(f"Loop: {loop}")
asyncio.run(inner())차단 코드 실행하기
loop.run_in_executor(None, func, *args)를 사용하면 CPU 집약적이거나 차단을 일으키는 입출력 코드를 이벤트 루프를 차단하지 않고 실행할 수 있습니다.
import asyncio, time
def blocking():
time.sleep(2)
return "done"
async def main():
loop = asyncio.get_event_loop()
result = await loop.run_in_executor(None, blocking)
print(result)
asyncio.run(main())코루틴 연결하기
코루틴은 다른 코루틴을 await할 수 있어 연결 구조를 만듭니다. 각 단계가 완료되면 제어 흐름은 연결을 따라 내려갔다가 다시 위로 올라옵니다.
import asyncio
async def fetch_data():
await asyncio.sleep(1)
return {"value": 42}
async def process():
data = await fetch_data()
return data["value"] * 2
async def main():
result = await process()
print(result) # 84
asyncio.run(main())코루틴 식별하기
asyncio.iscoroutine(obj) 또는 asyncio.iscoroutinefunction(func)을 사용하면 실행 중에 비동기 함수를 검사할 수 있습니다.
import asyncio
async def my_coro():
pass
print(asyncio.iscoroutinefunction(my_coro)) # True
coro = my_coro()
print(asyncio.iscoroutine(coro)) # True
coro.close() # clean up the un-awaited coroutineasyncio 디버깅 모드
대기하지 않은 코루틴, 느린 콜백 및 기타 문제를 감지하려면 디버깅 모드를 활성화하십시오. PYTHONASYNCIODEBUG=1로 설정하거나 asyncio.run에 debug=True를 전달하면 됩니다.
import asyncio
async def main():
pass
asyncio.run(main(), debug=True)
# Or:
# PYTHONASYNCIODEBUG=1 python script.py빠른 확인
asyncio.run(coro)은 무엇을 합니까?
복습
async def로 코루틴을 정의하고, asyncio.run()으로 실행하며, await로 일시 중지하십시오. 이벤트 루프는 코루틴을 협력적으로 예약하며, 한 코루틴이 입출력을 기다리는 동안 다른 코루틴을 실행합니다.
자주 묻는 질문
“코루틴과 이벤트 루프” 강의는 무료인가요?
네 — “코루틴과 이벤트 루프” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“코루틴과 이벤트 루프”에서 뭘 배우나요?
async def로 코루틴을 정의하고 asyncio.run()으로 실행합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Python Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.
“코루틴과 이벤트 루프” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Python Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.