게임 중 배달 음식이 도착하면 게임을 일시 중지한 후 배달 음식을 받고 자리로 돌아와 게임을 이어할 수 있음 → 인터럽트 처리 과정
컴퓨터 시스템에서 기초적인 인터럽트 처리 구조
CPU가 특정 프로세스(프로세스 A)의 기계 명령어를 실행할 때 새로운 이벤트가 발생
네트워크 카드에 새로운 데이터가 들어오면 외부 장치가 인터럽트 신호를 보내고
CPU는 실행 중인 현재 작업의 우선순위가 인터럽트 요청보다 높은지 판단
인터럽트의 우선순위가 더 높다면 현재 작업 실행으 일시 중지하고 인터럽트를 처리하고 다시 현재 작업으로 돌아옴
프로그램은 계속 끊임없이 실행되는 것이 아니라 언제든지 장치에 의해 실행이 중단될 수 있음
하지만 이 과정은 프로그래머에게 드러나지 않으며 중단 없이 실행되고 있는 것처럼 느끼게 만듦
6.1.6. 인터럽트 구동식 입출력
인터럽트 발생 시 CPU가 실행하는 명령어 흐름
프로그램 A의 기계 명령어 n 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 1 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 2 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 3 실행
인터럽트 신호 감지
프로그램 A의 실행 상태 저장
인터럽트 처리 기계 명령어 m 실행
인터럽트 처리 기계 명령어 m + 1 실행
인터럽트 처리 기계 명령어 m + 2 실행
인터럽트 처리 기계 명령어 m + 3 실행
프로그램 A의 실행 상태 복원
프로그램 A의 기계 명령어 n + 4 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 5 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 6 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 7 실행
폴링 방식보다 효율적으로 시간을 낭비하지 않음
실제는 약간의 시간을 낭비하는데 주로 프로그램 A의 실행 상태를 저장하고 복원하는데 사용
프로그램 A의 관점에서 CPU가 실행하는 명령어 흐름은 아래와 같음
프로그램 A의 기계 명령어 n 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 1 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 2 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 3 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 4 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 5 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 6 실행
프로그램 A의 기계 명령어 n + 7 실행
CPU는 마치 중단된 적이 없는 것처럼 자신의 명령어를 계속 실행 → 프로그램 A의 실행 상태를 저장하고 복원하는 작업이 필요한 이유로 입출력을 비동기로 처리하는 방법을 인터럽트 구동식 입출력이라고 함 (interrupt driven input and output)
6.1.7 CPU는 어떻게 인터럽트 신호를 감지할까?
CPU가 기계 명령어를 실행하는 과정
명령어 인출(instruction fetch)
명령어 해독(instruction decode)
실행(execute)
다시 쓰기(write back)
CPU가 하드웨어의 인터럽트 신호를 감지하는 단계
인터럽트 신호가 발생하면 이 이벤트를 처리할지 여부를 반드시 결정해야 함
6.1.8 인터럽트 처리와 함수 호출의 차이
함수를 호출하기 이전에 반환 주소, 일부 범용 레지스터의 값, 매개변수 등 정보 저장이 필요
인터럽트 처리 점프는 서로 다른 두 실행 흐름을 포함하므로 함수 호출에 비해 저장해야 할 정보가 훨씬 많음
6.1.9 중단된 프로그램의 실행 상태 저장과 복원
프로그램 A가 실행 중일 때 인터럽트가 발생하면 A의 실행은 중단되고, CPU는 인터럽트 처리 프로그램(interrupt handler) B로 점프
CPU가 인터럽트 처리 프로그램 B를 실행할 때 다시 인터럽트가 발생하면 B는 중단되고 CPU는 인터럽트 처리 프로그램 C로 점프
CPU가 인터럽트 처리 프로그램 C를 실행할 때 도 다시 인터럽트가 발생하면 C의 실행은 중단되고 CPU는 인터럽트 처리 프로그램 D로 점프
D의 실행이 완료되면 프로그램 C, B, A 순서대로 반환됨
상태 저장 순서
프로그램 A의 상태 저장
프로그램 B의 상태 저장
프로그램 C의 상태 저장
상태 복원 순서
프로그램 C의 상태 복원
프로그램 B의 상태 복원
프로그램 A의 상태 복원
상태가 먼저 저장될수록 상태 복원은 더 나중에 됨 → 스택를 사용해 구현하고, 스택에는 다음 기계 명령어 주소와 프로그램의 상태가 저장됨
현재의 문자를 나타내는 value, 다음에 나올 문자를 나타내는 next_ 배열을 가지고 있음
linked list나 tree 형태와 비슷
from typing import List
from dataclasses import dataclass, field
R = 26
@dataclass
class RTrieNode:
size = R
value: int
next_: List["RTrieNode"] = field(default_factory=lambda: [None] * R)
def __post_init__(self):
if len(self.next_) != self.size:
raise ValueError(f"리스트(next_)의 길이가 유효하지 않음")
size는 class variable로 모든 객체가 값을 공유
value는 정수형이지만 기본값이 없으므로 객체 생성시 반드시 값을 정해줘야 함
next_는 R크기 만큼의 길이를 가진 list로 초기화
__post_init__은 next_가 원하는 형태로 잘 생성되었는지 확인하는 검증
from typing import List
from dataclasses import dataclass, field
R = 26 # 영어 알파벳
@dataclass
class RTrieNode:
size = R
value: int
next_: List["RTrieNode"] = field(default_factory=list)
def __post_init__(self):
if len(self.next_) != self.size:
raise ValueError(f"리스트(next_)의 길이가 유효하지 않음")
rt_node = RTrieNode(value=0) # ValueError: 리스트(next_)의 길이가 유효하지 않음
이터러블 객체
__iter__ 매직 메소드를 구현한 객체
파이썬의 반복은 이터러블 프로토콜이라는 자체 프로토콜을 사용해 동작
for e in my_object
위 형태로 객체를 반복할 수 있는지 확인하기 위해 파이썬은 고수준에서 아래 두가지 차례로 검사
객체가 __next__나 __iter__ 메서드 중 하나를 포함하는지 여부
객체가 시퀀스이고 __len__과 __getitem__을 모두 가졌는지 여부
For-loop에 대한 구체적인 과정
my_list = ["사과", "딸기", "바나나"]
for i in my_list:
print(i)
for 문이 시작할 때 my_list의 __iter__()로 iterator를 생성
내부적으로 i = __next__() 호출
StopIteration 예외가 발생하면 반복문 종료
Iterable과 Iterator의 차이
Iterable: loop에서 반복될 수 있는 python 객체, __iter__() 가 구현되어있어야 함
Iterator: iterable 객체에서 __iter__() 호출로 생성된 객체로 __iter__()와 __next__()가 있어야하고, iteration 시 현재의 순서를 가지고 있어야 함
이터러블 객체 만들기
객체 반복 시 iter() 함수를 호출하고 이 함수는 해당 객체에 __iter__ 메소드가 있는지 확인
from datetime import timedelta
from datetime import date
class DateRangeIterable:
"""자체 이터레이터 메서드를 가지고 있는 iterable"""
def __init__(self, start_date, end_date):
self.start_date = start_date
self.end_date = end_date
self._present_day = start_date
def __iter__(self):
return self # 객체 자신이 iterable 임을 나타냄
def __next__(self):
if self._present_day >= self.end_date:
raise StopIteration()
today = self._present_day
self._present_day += timedelta(days=1)
return today
for day in DateRangeIterable(date(2024, 6, 1), date(2024, 6, 4)):
print(day)
2024-06-01 2024-06-02 2024-06-03
for 루프에서 python은 객체의 iter() 함수를 호출하고 이 함수는 __iter__ 매직 메소드를 호출
self를 반환하면서 객체 자신이 iterable임을 나타냄
루프의 각 단계에서마다 자신의 next() 함수를 호출
next 함수는 다시 __next__ 메소드에게 위임하여 요소를 어떻게 생산하고 하나씩 반환할 것인지 결정
더 이상 생산할 것이 없는 경우 파이썬에게 StopIteration 예외를 발생시켜 알려줘야함
⇒ for 루프가 작동하는 원리는 StopIteration 예외가 발생할 때까지 next()를 호출하는 것과 같다
from datetime import timedelta
from datetime import date
class DateRangeIterable:
"""자체 이터레이터 메서드를 가지고 있는 이터러블"""
def __init__(self, start_date, end_date):
self.start_date = start_date
self.end_date = end_date
self._present_day = start_date
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self._present_day >= self.end_date:
raise StopIteration()
today = self._present_day
self._present_day += timedelta(days=1)
return today
r = DateRangeIterable(date(2024, 6, 1), date(2024, 6, 4))
print(next(r)) # 2024-06-01
print(next(r)) # 2024-06-02
print(next(r)) # 2024-06-03
print(next(r)) # raise StopIteration()
위 예제는 잘 동작하지만 하나의 작은 문제가 있음
max 함수 설명
iterable한 object를 받아서 그 중 최댓값을 반환하는 내장함수이다
숫자형뿐만 아니라 문자열 또한 비교 가능
str1 = 'asdzCda'
print(max(str1)) # z
str2 = ['abc', 'abd']
print(max(str2)) # abd 유니코드가 큰 값
str3 = ['2022-01-01', '2022-01-02']
print(max(str3)) # 2022-01-02
# 숫자로 이루어진 문자열을 비교할 때 각 문자열의 앞 부분을 비교해서 숫자가 큰 것을 출력
