GUI 프로그램에서 Process와 Thread¶

Process(프로세스)와 Thread(스레드)는 software를 실행하는 기본 단위임.

일반적으로 하나의 program은 하나의 process로 시작되며, 각 process는 하나 이상의 thread로 구성됨.

GUI program에서는

• 특히 하나의 thread, 즉 GUI thread 또는 main thread 가 main event loop를 담당 하여,
• process 내에서 사용자 입력이나 OS에서 전달되는 event를 처리하는 것이 일반적임.

만약 process와 thread의 개념이 명확하지 않다면 다음 URL을 참고할 것:

• Process vs Thread

Python과 Qt binding인 PyQt 또는 PySide를 활용한 GUI application 개발에서도 이 원칙은 동일하게 적용된다.

Python으로 구현되는 Qt application은

• 일반적으로 하나의 Python interpreter process 내에서 실행되며,
• QApplication 객체의 exec() method 호출을 통해 현재 thread에서 main event loop가 시작 된다.
• 이때 exec()가 별도의 thread를 새로 시작하는 것이 아니라,
• 보통 QApplication 객체가 생성되고 실행되는 main thread가 그대로 GUI thread가 된다.

이 구조에서 multithreading이나 multiprocessing을 적용할 경우, 시간이 오래 걸리는 작업을 GUI thread에서 분리하여 실행할 수 있다.
이를 통해 GUI thread가 event 처리와 화면 갱신에 집중할 수 있으므로, GUI program의 반응성을 유지하거나 향상시킬 수 있다.

Multiprocessing과 Multithreading¶

현대의 multicore CPU는 동시에 여러 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있으며,

• 이러한 hardware의 진보는
• multiprocess 및 multithread programming을 통해
• 보다 빠르고 반응성 높은 GUI program을 가능하게 한다.

PyQt와 PySide는 multithread 및 multiprocess 구현을 지원하는 다양한 class와 도구를 제공한다.
이들을 활용함으로써 개발자는 현대 computing 환경의 이점을 활용하여, 효율적이고 강력한 GUI application을 제작할 수 있다.

조금 더 구체적으로, PyQt와 PySide에서는

• QThread class나 QThreadPool 등을 사용하여
• 복잡한 작업을 background thread에서 처리하거나,
• QProcess class를 이용하여 외부 program을 GUI application에서 sub-process로 실행시킬 수 있다.

이러한 방법은 GUI application의 main event loop를 실행하는 GUI thread가 user interaction과 화면 갱신에 집중할 수 있도록 하여, 더 빠르고 반응성 높은 application 구현을 가능하게 해준다.

다만 Python에서는 Global Interpreter Lock(GIL) 의 영향으로, 순수 Python code로 작성된 CPU-bound 작업은 multithreading만으로 실제 병렬 계산 성능 향상을 얻기 어렵다.

• 따라서 Python 기반 GUI application에서 multithreading은 주로 GUI 반응성 유지, I/O-bound 작업 처리, 또는 내부적으로 GIL을 release하는 library 작업을 분리 하는 데 유리하다.
• 반면 CPU-bound 작업을 실제로 병렬 계산 해야 하는 경우에는 multiprocessing 이나 외부 process 실행이 더 적합할 수 있다.

참고: GIL (Global Interpreter Lock) 에 대한 자세한 내용

Multithreading이 유리한 경우¶

GUI program에서 시간이 오래 걸리는 작업을 수행할 때, GUI의 반응성을 유지하거나 향상시키기 위해 multithreading이 자주 사용된다.

• 이는 thread가 process보다 생성 및 context switching 비용이 작고,
• 같은 process의 memory space를 공유하므로 thread 간 data 교환이 비교적 쉽기 때문이다.

PyQt와 PySide에서도 multithreading을 활용하여, application이 복잡한 작업을 수행하면서도 사용자의 입력에 지연 없이 반응할 수 있도록 만들 수 있다.

이는 시간이 오래 걸리는 작업을 application의 event loop를 실행하는 GUI thread가 아닌, 별도의 worker thread에서 실행함으로써 가능하다.

대표적으로 다음과 같은 경우에 multithreading이 적합하다.

• file 입출력, network 요청, database 접근처럼 대기 시간이 긴 I/O-bound 작업을 처리하는 경우
• image loading, data parsing, preprocessing 등 GUI thread를 오래 점유할 수 있는 작업을 분리하는 경우
• Qt signal-slot mechanism을 통해 worker thread의 진행 상태를 GUI thread로 안전하게 전달해야 하는 경우
• 내부적으로 GIL을 release하는 C/C++ 기반 library 연산을 background에서 수행하는 경우

이때 주의할 점은 GUI widget을 직접 수정하는 작업은 반드시 GUI thread에서 수행해야 한다 는 점이다.

• Worker thread에서 QLabel, QPushButton, QProgressBar와 같은 widget을 직접 조작하면
• thread-safety 문제가 발생할 수 있다.
• 따라서 worker thread에서는 계산이나 I/O 작업만 수행 하고,
• 결과는 signal을 통해 GUI thread로 전달한 뒤 GUI thread에서 widget을 갱신하는 방식이 권장된다.

Multiprocessing이 유리한 경우¶

QProcess를 이용한 multiprocessing은 더 독립적인 작업을 별도의 process로 실행시킬 때 사용 된다.

• 예를 들어, 외부의 독립된 utility software,
• 특히 CLI를 채택하고 있는 독립된 utility software를 GUI application에서 실행시키는 경우에는 multiprocessing이 multithreading보다 적합하다.

Multiprocessing은 각 process가 독립된 memory space를 가지므로 thread보다 생성 비용과 data 교환 비용은 크다.

하지만 process 간 격리가 잘 되기 때문에, 외부 program 실행이나 실패 가능성이 있는 독립 작업을 GUI application과 분리하여 처리하기에 적합하다. 또한 Python의 GIL 영향을 process 단위로 피할 수 있으므로, CPU-bound 작업을 실제 병렬로 수행해야 하는 경우에도 multiprocessing이 유리 할 수 있다.

대표적으로 다음과 같은 경우에 multiprocessing이 적합하다.

• 외부 CLI program을 GUI application에서 실행해야 하는 경우
• CPU-bound 작업을 여러 core에서 실제 병렬로 수행해야 하는 경우
• 작업 실패나 crash가 main GUI process에 직접 영향을 주지 않도록 분리해야 하는 경우
• 독립적인 worker program을 실행하고, 표준 출력이나 file, socket 등을 통해 결과를 받아야 하는 경우

PyQt와 PySide에서는 QProcess를 이용하여 외부 program을 실행하고, 해당 process의 standard output, standard error, 종료 상태 등을 signal을 통해 처리할 수 있다. 이를 이용하면 GUI application은 외부 process를 실행하면서도 main event loop를 block하지 않고 계속 반응성을 유지할 수 있다.

이 장에서는 먼저 multithreading을 통해 Qt application의 반응성을 유지하는 방법을 살펴보고, 이어서 multiprocessing을 통해 독립된 다른 program을 Qt application에서 실행하는 방법을 소개한다.

참고: Python built-in thread와 Qt thread의 차이¶

Python은 built-in으로 thread를 지원한다.
Python standard library의 threading module을 사용하면 다음과 같이 별도의 thread를 만들 수 있다.

import threading


def worker():
    print("worker thread")


t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
t.join()

즉, PyQt나 PySide를 사용하지 않더라도 Python 자체만으로 multithreading을 구현할 수 있음.

하지만 Qt 기반 GUI application에서는 Python의 threading.Thread보다 QThread, QRunnable, QThreadPool을 사용하는 경우가 많다.

• 이유는 Qt의 GUI 구조가 event loop, signal-slot mechanism, QObject의 thread affinity와 밀접하게 연결되어 있기 때문이다.
• Python의 threading.Thread는 일반적인 Python code를 별도 thread에서 실행하는 데 적합하다.
• 반면 QThread와 QRunnable은 Qt object, Qt event loop, signal-slot 구조와 연동되는 background 작업을 구현하는 데 적합하다.

특히 GUI widget은 반드시 GUI thread에서 생성되고 수정 되어야 한다.

• 따라서 worker thread에서 작업을 수행한 뒤, 결과를 GUI에 반영해야 하는 경우에는 Qt의 signal-slot mechanism을 이용하는 것이 안전하다.

이런 이유로 PyQt나 PySide 기반 GUI program에서는 Python built-in thread보다 Qt에서 제공하는 threading class를 사용하는 방식이 더 자연스럽다.

정리하면 다음과 같다.

따라서 일반 Python program에서는 threading.Thread를 사용할 수 있지만, PyQt나 PySide 기반 GUI program에서는 QThread, QRunnable, QThreadPool을 사용하는 것이 보통 더 적합하다.