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프로그래밍 언어 시리즈
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책소개
목차
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1장. 시작하기
동시성 개념의 역사 스레드와 멀티스레드 스레드란? 멀티스레딩이란? 프로세스 프로세스의 속성 멀티프로세싱 이벤트 기반 프로그래밍 터틀 반응형 프로그래밍 ReactiveX(RxPY) GPU 프로그래밍 PyCUDA OpenCL Theano 파이썬의 한계 Jython IronPython 동시에 그림 다운로드하기 순차적으로 다운로드하기 동시에 다운로드하기 멀티프로세싱으로 소인수 찾기 순차적으로 소인수 구하기 동시에 소인수 구하기 요약 2장. 병렬화 동시성에 대한 이해 동시성 시스템의 특징 I/O 문제 병렬화 이해하기 CPU 제약 문제 CPU상에서 어떻게 작동될까? 단일 코어 CPU 클록 속도 마르텔리 범용성 모델 시분할(작업 스케줄러) 멀티 코어 프로세서 시스템 아키텍처 스타일 SISD SIMD MISD MIMD 컴퓨터 메모리 아키텍처 스타일 UMA NUMA 요약 3장. 스레드 라이프 파이썬에서의 스레드 스레드 상태 상태 플로우 차트 여러 형태의 스레드 스레드를 시작하는 방법 포킹 스레드 데몬화 파이썬에서 스레드 다루기 스레드 시작하기 스레드를 이용해 프로그램 속도 낮추기 현재 실행 중인 모든 스레드의 개수 구하기 현재 스레드 나타내기 메인 스레드 모든 스레드 열거하기 스레드 확인하기 스레드 종료하기 고아 프로세스 운영체제는 어떻게 스레드를 다룰까? 프로세스 생성과 스레드 생성 멀티스레딩 모델 일대일 스레드 매핑 다대일 다대다 요약 4장. 스레드 간 동기화 스레드 간 동기화 철학자의 저녁식사 경합 조건 위험 영역 공유 자원과 데이터 경합 join 메소드 락 R락 R락과 일반적인 락 컨디션 세마포어 한정된 세마포어 이벤트 배리어 요약 5장. 스레드 간의 통신 기본적인 자료 구조 세트 데코레이터 클래스 데코레이터 리스트 큐 queue 객체 deque 객체 원소 추가하기 원소 꺼내기 원소 삽입하기 회전 자체적인 스레드 세이프 통신 구조 정의하기 웹 크롤러 예제 요약 6장. 디버깅과 벤치마킹 테스트 전략 왜 테스트를 해야 하는가? 동시성 소프트웨어 시스템 테스트 어떤 것을 테스트할까? 단위 테스트 동시성 코드의 단위 테스트 통합 테스트 디버깅 단일 스레드에서 작동해보기 Pdb 자식 스레드에서 예외 처리하기 벤치마킹 timeit 모듈 데코레이터 활용하기 타이밍 컨텍스트 관리자 프로파일링 cProfile lineprofiler 툴 메모리 프로파일링 요약 7장. 실행자와 풀 동시성 퓨처 Executor 객체 퓨처 객체 퓨처 객체 내의 메소드 퓨처 객체의 단위 테스트 호출 가능한 작업 취소하기 결과 얻어내기 ascompleted 사용하기 콜백 설정하기 예외 클래스 ProcessPoolExecutor ProcessPoolExecutor 생성하기 컨텍스트 관리자 연습 연산 속도 높이기 웹 크롤러 성능 높이기 계획하기 연습: 각 페이지에서 크롤링한 더 많은 정보 얻기 파이썬 2 요약 8장. 멀티프로세싱 GIL 작업 하위 프로세스 활용하기 프로세스 라이프 fork를 사용해 프로세스 시작하기 프로세스 스폰 forkserver 데몬 프로세스 PID를 이용해 프로세스 확인하기 프로세스 종료하기 현재 프로세스 얻기 프로세스를 하위 클래스화하기 멀티프로세싱 풀 concurrent 컨텍스트 관리자 프로세스 풀에 작업 전달하기 프로세스 간 통신 파이프 파이프로 작업하기 예외 처리하기 multiprocessing 네임스페이스 큐 Listener와 Client 클래스 로깅 예제 순차적인 프로세스 통신하기 PyCSP 요약 9장. 이벤트 기반 프로그래밍 이벤트 기반 프로그래밍 이벤트 루프 asyncio 시작하기 이벤트 루프 태스크 태스크 함수 퓨처 코루틴 트랜스포트 프로토콜 코루틴 간의 동기화 세마포어와 한정된 세마포어 하위 프로세스 asyncio 프로그램 디버깅 디버깅 모드 트위스티드 간단한 웹 서버 예제 gevent 이벤트 루프 greenlet 예제: 호스트이름 monkey 패키지를 이용한 패치 요약 10장. 리액트 프로그래밍 리액트 프로그래밍의 기본 진정한 리액트 프로그래밍 ReactiveX(RX) RxPY 설치하기 관찰 가능 속성 람다 함수 오퍼레이터와 연결 다양한 오퍼레이터 핫 및 콜드 관찰 가능 속성 이벤트 내보내기 멀티캐스팅 관찰 가능 속성 연결하기 동시성 PyFunctional 설치와 공식 문서 간단한 예제 스트림, 변환, 액션 필터링 리스트 SQLite3 읽기 및 쓰기 압축된 파일 병렬 실행 요약 11장. GPU 사용하기 GPU 소개 왜 GPU를 사용하는가? 데이터 사이언스 CUDA 엔비디아 그래픽 카드 없이 CUDA로 작업하기 PyCUDA 특징 간단한 예제 커널 GPU 배열 Numba 개관 Numba의 특징 하드웨어 간 호환성 CUDA 기반 GPU에서의 Numba AMD APU에서의 Numba Accelerate Theano 필요사항 시작하기 GPU에서 Theano 사용하기 멀티 GPU 활용하기 PyOpenCL 예제 요약 12장. 솔루션 선택하기 책에서 다루지 못한 라이브러리 GPU 이벤트 기반과 리액트 라이브러리 데이터 사이언스 시스템 디자인하기 요구사항 디자인 디자인과 관련된 책 연구 요약 |
저자 소개 2
Elliot Forbes
2년간 JP모건체이스(JPMorgan Chase)에서 풀타임 소프트웨어 엔지니어로 일했다. 대학 생활 동안 웹 솔루션 개발 프리랜서로 일했으며, 2015년 스코틀랜드의 스트라스클라이드 대학교를 졸업했다. Go 언어, Node.js, 자바 등 다양한 언어를 다루며 기업용 동시성 시스템 개발에 많은 시간을 보냈다. 이러한 경험들이 이 책을 집필한 계기가 됐다. 런던의 바클리스 투자 은행(Barclays Investment Bank)에서 인턴으로 있었으며, 지난 3년간 여러 소프트웨어 개발 웹사이트를 운영했다.
경북대학교에서 기계공학 및 컴퓨터공학을 전공하고 있으며, 여러 방면의 공학 기술과학문에 관심이 많다. 대학 입학 전 프로그래밍에 관심을 갖기 시작한 후부터 C, 파이썬, 웹 언어, 오픈소스 임베디드 개발을 하게 됐다. 최근에는 머신 러닝과 딥러닝에 관련해 공부하고 있으며, 관련 도서를 찾고 읽는 데 푹 빠져 있다. 회사에 연연하지 않고 원하는 일과 연구에 몰입할 수 있는 라이프를 추구한다. 옮긴 책으로 『파이썬을 이용한 데이터 분석』(에이콘, 2018)이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2018년 09월 18일
- 쪽수, 무게, 크기
- 388쪽 | 188*235*22mm
- ISBN13
- 9791161752044
줄거리
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1장, ‘시작하기!’에서는 스레드와 프로세스를 소개한다. 동시성 애플리케이션을 구성하는 데 있어 파이썬의 한계점도 살펴본다.
2장, ‘병렬화’에서는 동시성과 병렬화의 차이점을 다양한 관점으로 접근해본다. 이 두 개념을 어떻게 CPU에 활용하고, 나아가 컴퓨터 시스템 디자인과 동시성 및 병렬화 프로그래밍이 무엇인지 배운다. 3장, ‘스레드 라이프’에서는 파이썬 내장 스레드 라이브러리에 대해 자세히 다루고, 여러 가지 스레드 타입도 살펴본다. 멀티스레딩 모델과 사용자 스레드를 로우 레벨의 커널 스레드로 만드는 방법도 다룬다. 4장, ‘스레드 간의 동기화’에서는 동시성 파이썬 애플리케이션에 영향을 미치는 요인을 살펴본다. 데드락의 개념과 ‘철학자의 저녁식사’ 문제가 시스템에 어떤 영향을 주는지 알아본다. 5장, ‘스레드 간의 통신’에서는 멀티스레드 시스템에서 통신을 구현하는 여러 메커니즘을 다룬다. 파이썬에 내장된 스레드 세이프 큐에 대해 자세히 배워본다. 6장, ‘디버깅과 벤치마킹’에서는 제품 출시에 앞서 동시성 시스템에 버그가 생기지 않았는지 확인하는 기술을 여러 측면에서 살펴본다. 코드상 논리 구조에 문제가 없는지 테스트하는 방법도 알아본다. 7장, ‘실행자와 풀’에서는 스레드 풀, 프로세스 풀, 퓨처 객체에 대한 모든 것을 다룬다. 스레드와 프로세스 풀을 인스턴스화하는 방법과 그 장점에 대해 살펴본다. 8장, ‘멀티프로세싱’에서는 멀티프로세싱의 개념과 이를 시스템에서 어떻게 활용하는지 배운다. 생성부터 종료까지 스레드 라이프에 대해 살펴본다. 9장, ‘이벤트 기반 프로그래밍’에서는 이벤트 기반 프로그래밍의 개념을 살펴보며, asyncio 라이브러리와 이벤트 기반 시스템이 어떻게 사용되는지 다룬다. 10장, ‘리액트 프로그래밍’에서는 리액트 프로그래밍의 핵심 원리를 깨우친다. 리액트 프로그래밍과 이벤트 기반 프로그래밍의 주된 차이점을 살펴보고, RxPY 파이썬 라이브러리를 소개한다. 11장, ‘GPU 사용하기’에서는 데이터 사이언티스트가 실제 GPU를 활용하는 부분을 래퍼 라이브러리 활용법과 함께 소개한다. 12장, ‘솔루션 선택하기’에서는 지금까지 다루지 못한 라이브러리를 간단히 소개한다. 파이썬 프로그램에서 어떤 라이브러리와 개념을 적재적소에 사용할지 그 과정을 배워본다. |
출판사 리뷰
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- 파이썬 스레딩 및 멀티프로세싱
- 스레드를 통한 동시성 이해 - 자식 스레드의 예외 관리 - 동시성 시스템의 어려움(공유 자원) - 순차적인 프로세스 통신(CSP)으로 동시성 시스템 구축 - 동시성 시스템 유지 및 관리 - 동시성 시스템과 리액트 프로그래밍 - 특정 문제 해결과 GPU 이 책의 대상 독자는 동시성 프로그래밍을 시작하려는 파이썬 개발자들을 대상으로 하며, 기본적인 파이썬 지식을 알고 있다는 가정하에 집필했다. 파이썬은 간단한 문법으로 다양한 하이 레벨 및 로우 레벨 라이브러리와 프레임워크를 제공하는 사용자 중심의 언어다. 가이드를 통해 코드를 연습하고 최적화해보며, 더 좋은 파이썬 코드를 작성하는 방법을 배워보자. 작은 예제들이 모여 개념을 이루고, 이를 바탕으로 좋은 애플리케이션을 작성할 수 있을 것이다. 이 책 전반에 걸쳐 효율적이고 탄탄한 동시성 애플리케이션을 작성하는 방법을 다룬다. 동시성 코드를 작성하는 데 길잡이 역할을 하는 예제들을 살펴보고, 멀티 프로세스 및 멀티 코어 시스템에서 실행 속도를 높이고 안정화하는 방법도 배워본다. |
추천평
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PYPL, Tiobe를 참고하면 파이썬 언어의 사용 빈도 순위는 모두 5위 안에 들만큼 전 세계의 많은 사람이 사용하고 있다. 그만큼 쉬운 문법 구조와 사용 및 편리함을 나타내고 있다.
컴퓨터 및 전자 관련 전공으로 입학하면 가장 먼저 배우는 것이 ‘컴퓨터 구조’다. 폰 노이만의 현대식 컴퓨터 개발부터 시작해, 오늘날 운영체제의 원리까지 길고 긴 여정이 시작된다. 그중 가장 기본적인 컴퓨터 구조 및 원리에서 동시성과 병렬화를 빼놓을 수 없다. 이러한 개념을 적용하는 이유는 바로 프로그램의 속도 때문이다. 더 빠르고 효율적으로 연산을 수행하고자 적용하는데, 이제 막 입문한 사람들에게 쉽지만은 않다. 이 책은 스레드, 프로세스, 실행자, 풀, 이벤트 기반 및 리액트 프로그래밍 같은 컴퓨터 과학의 개념과 함께 이를 파이썬 프로그래밍으로 풀어본다. 어려운 개념과 설명을 쉽게 예제 형식으로 풀었으며, 실제로 이러한 개념을 적용할 때 사용되는 다양한 라이브러리를 적극적으로 이용한다. 먼저 동시성과 병렬화의 기본적인 개념을 소개한다. 컴퓨터 아키텍처와 관련된 부분도 쉽게 설명하고 있다. 다음으로 스레드와 관련해 설명한다. 큐 자료 구조와 접목한 스레드 프로그램을 작성해본다. 6장에서는 파이썬 프로그램의 디버깅과 벤치마킹을 해본다. 7장과 8장에서는 퓨처 객체, ProcessPoolExecutor, 멀티프로세싱에 대해 살펴본 후, 9장에서 asyncio 라이브러리를 활용해 이벤트 기반 프로그래밍을 배워본다. 10장에서는 RxPY 라이브러리를 이용해 리액트 프로그래밍을 알아보고, 11장에서는 GPU를 활용해 본다. 입문 및 예제에 초점이 맞춰진 책이다 보니, 깊은 개념에 대한 설명이 조금 부족할 수 있다. 각주 및 참고 박스를 통해 최대한 친절하게 전달하고자 노력했다. 대부분 윈도우 운영체제 환경에서 정상적으로 실행되지만, 스레드나 프로세스를 다루는 예제에서는 리눅스 환경을 이용하거나 각주를 참고하자. 최근에는 초등학교부터 코딩 열풍이 분다고 한다. 사교육 시장에서는 단순한 암기와 주입식 코딩 교육이 많다고 한다. 가장 중요한 것은 흥미다. 내가 좋아하는 부분에 흥미를 가지고 즐겁게 프로그래밍을 배우고, 모르는 부분은 스스로 찾아보고 생각하는 과정이 가장 중요하다. 때로는 정교한 알고리즘을 설계해야 하며, 좋은 라이브러리가 있을 때는 이를 적재적소에 활용할 필요도 있다. 컴퓨터 과학을 배우기 시작했고 기본적인 파이썬 언어를 다룰 줄 안다면 이 책을 적극 추천한다. - 이창화 |
