[TIL] 내일배움캠프 107일차_[Django] Django와 Python에서의 비동기 처리

March 13, 2025

TIL

👀Today I Learn

비동기 처리(asynchronous processing)는 현대 웹 애플리케이션에서 필수적인 개념
비동기 처리 덕분에 하나의 작업이 끝날 때까지 기다리지 않고 다른 작업을 수행할 수 있음

동기(Synchronous)와 비동기(Asynchronous)

1. 동기 처리

동기 처리란 하나의 작업이 끝나야만 다음 작업이 실행되는 방식
즉, 코드가 순차적으로 실행되며, 하나의 작업이 완료될 때까지 다른 작업은 대기해야 함

import time

def sync_function():
    print("작업 시작")
    time.sleep(3)  # 3초 동안 대기
    print("작업 완료")

sync_function()

위 코드에서는 time.sleep(3)이 실행되는 동안 다른 작업이 블로킹(blocking)됨

2. 비동기 처리

비동기 처리란 하나의 작업이 끝날 때까지 기다리지 않고 다음 작업을 수행하는 방식
Python에서는 async와 await 키워드를 활용하여 비동기 처리를 구현할 수 있음

import asyncio

async def async_function():
    print("작업 시작")
    await asyncio.sleep(3)  # 3초 대기, 다른 작업 가능
    print("작업 완료")

asyncio.run(async_function())

이 방식에서는 await을 통해 대기하는 동안 다른 작업을 수행할 수 있어 보다 효율적인 처리가 가능

Python에서의 비동기 처리

멀티스레딩

멀티스레딩(Multi-threading)은 여러 개의 스레드를 생성하여 동시에 실행하는 방식
주로 I/O 작업(파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청 등)에 사용됨

import threading
import time

def task():
    print("작업 시작")
    time.sleep(3)
    print("작업 완료")

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()

멀티프로세싱

멀티프로세싱(Multi-processing)은 여러 개의 프로세스를 실행하여 CPU 작업을 병렬로 수행하는 방식
CPU 연산이 많은 작업에 적합

import multiprocessing
import time

def task():
    print("작업 시작")
    time.sleep(3)
    print("작업 완료")

process = multiprocessing.Process(target=task)
process.start()

Django에서의 비동기 처리

Celery + Redis

Django에서는 Celery를 활용하여 비동기 처리를 수행할 수 있음
Celery는 분산 태스크 큐 시스템으로, 비동기적으로 백그라운드 작업을 실행할 때 사용됨
Celery의 메시지 브로커로는 Redis를 주로 사용

사용법

설치
```
pip install celery redis
```

설정(Django 프로젝트 settings.py)

CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'

작업 정의(tasks.py)

from celery import shared_task
import time

@shared_task
def async_task():
    time.sleep(3)
    return "작업 완료"

Celery 실행:

celery -A 프로젝트명 worker --loglevel=info

async/await

Django 3.1 이상에서는 비동기 뷰를 지원하여 async와 await을 사용할 수 있음

from django.http import JsonResponse
import asyncio

async def async_view(request):
    await asyncio.sleep(3)  # 비동기 처리
    return JsonResponse({"message": "비동기 작업 완료"})

Django와 Channels

웹소켓(WebSocket)

웹소켓은 양방향 실시간 통신을 가능하게 하는 프로토콜
기존 HTTP 요청/응답 방식과 달리, 지속적인 연결을 유지하며 데이터를 주고받을 수 있음
HTTP vs WebSocket

비교 항목	HTTP	WebSocket
연결 방식	요청-응답	지속적인 연결 유지
데이터 교환	단방향 (클라이언트 요청 → 서버 응답)	양방향 (서버와 클라이언트 간 실시간 데이터 송수신)
주요 용도	일반적인 웹 요청	실시간 채팅, 주식 데이터 전송 등

Django Channels로 웹소켓 구현

Django는 기본적으로 웹소켓을 지원하지 않지만, Django Channels를 사용하면 웹소켓을 쉽게 구현할 수 있음

사용법

설치
```
pip install channels
```

settings.py 설정

INSTALLED_APPS = [
    'channels',
    'myapp',
]
ASGI_APPLICATION = 'myproject.asgi.application'

ASGI 설정(asgi.py)

import os
from django.core.asgi import get_asgi_application
from channels.routing import ProtocolTypeRouter, URLRouter
import myapp.routing

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')

application = ProtocolTypeRouter({
    "http": get_asgi_application(),
    "websocket": URLRouter(myapp.routing.websocket_urlpatterns),
})

웹소켓 소비자(consumers.py):

from channels.generic.websocket import AsyncWebsocketConsumer
import json

class ChatConsumer(AsyncWebsocketConsumer):
    async def connect(self):
        await self.accept()

    async def receive(self, text_data):
        await self.send(text_data=json.dumps({"message": "메시지 수신됨"}))

라우팅 설정(routing.py):

from django.urls import re_path
from .consumers import ChatConsumer

websocket_urlpatterns = [
    re_path(r'ws/chat/$', ChatConsumer.as_asgi()),
]

Redis와 함께 사용하여 다중 서버 운영

Channels는 기본적으로 Django의 메모리 내에서만 실행됨
하지만 여러 서버에서 웹소켓을 운영하려면 Redis를 사용하여 메시지를 공유해야 함

설정(settings.py):

  CHANNEL_LAYERS = {
      "default": {
          "BACKEND": "channels_redis.core.RedisChannelLayer",
          "CONFIG": {
              "hosts": ["redis://localhost:6379"],
          },
      },
  }

비동기 처리의 한계와 주의할 점

CPU 바운드 작업에서는 비동기 처리보다는 멀티프로세싱이 더 적합
Django ORM은 기본적으로 비동기 처리를 지원하지 않음 (따라서 sync_to_async 변환 필요)
Redis 브로커 관리 주의 (메모리 초과 가능)

💡Today I Thought

오늘의 체크리스트

회고

아.. 내일 벌써 중간 발표.. 한 게 한개도 없는 거 같은데.. 이상하다. 시간이 너무 빨리 흘러가는 거 같다. 이제 중간 발표 끝내면 주말동안 ML 기능 구현하고, 다음주부터는 다시 또 프론트 달려야할듯.. 이상하네.. 프론트 왜.. 다 하고 있지..😶‍🌫️

Lee Hyun Ji