Concurrency

# Python asyncio를 활용한 동시성 처리 예제
import asyncio
import aiohttp
import time

# 1. 기본 코루틴과 동시성
async def fetch_url(session, url):
    """비동기적으로 URL에서 데이터 가져오기"""
    async with session.get(url) as response:
        data = await response.text()
        print(f"완료: {url[:50]}... ({len(data)} bytes)")
        return data

async def main():
    urls = [
        "https://api.github.com",
        "https://httpbin.org/get",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
    ]

    start = time.time()

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 동시에 모든 요청 실행 (병렬 X, 동시성 O)
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

    elapsed = time.time() - start
    print(f"\n총 소요 시간: {elapsed:.2f}초 (동시 처리)")
    print(f"순차 처리였다면 약 {len(urls) * 0.3:.2f}초 이상 소요")

# 2. 동시성 vs 순차 처리 비교
async def io_bound_task(name, delay):
    """I/O 바운드 작업 시뮬레이션"""
    print(f"[{name}] 시작...")
    await asyncio.sleep(delay)  # 비동기 대기 (다른 작업에 양보)
    print(f"[{name}] 완료! ({delay}초)")
    return name

async def concurrent_demo():
    """동시성 데모: 3개 작업이 동시에 진행"""
    print("=== 동시성 처리 ===")
    start = time.time()

    # 동시에 실행 - 총 2초 소요 (가장 긴 작업 기준)
    results = await asyncio.gather(
        io_bound_task("작업A", 2),
        io_bound_task("작업B", 1),
        io_bound_task("작업C", 1.5)
    )

    print(f"결과: {results}")
    print(f"소요 시간: {time.time() - start:.2f}초\n")

# 실행
asyncio.run(main())
asyncio.run(concurrent_demo())