프로그래밍/Python

[Python 강의] 38강 - Flask와 더 고도화된 비동기 작업을 통해 실시간 사용자 경험을 극대화하는 방법

월횽 2024. 11. 20. 06:30
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안녕하세요! 그레이 해커 월횽입니다. 오늘은 Flask에서 고도화된 비동기 작업을 통해 실시간으로 반응하는 웹 애플리케이션을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 특히 실시간 피드백, 알림, 대시보드 갱신 등 사용자 경험을 극대화하는 비동기 기술을 활용해보겠습니다!

 

1. Flask에서 비동기 작업의 필요성

 

1-1. 비동기 작업이란?

비동기 작업은 특정 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고, 다른 작업을 동시에 진행할 수 있는 방식입니다. 사용자 경험을 더욱 매끄럽게 하고, 서버 성능을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

1-2. 실시간 기능의 필요성

실시간 데이터 업데이트는 특히 대화형 애플리케이션이나 주식 가격 변화, 채팅 기능, 알림 등 사용자와의 즉각적인 상호작용이 중요한 경우에 필수적입니다.

 

 

2. Flask-SocketIO와 비동기 작업 설정하기

 

2-1. Flask-SocketIO 설치 및 초기 설정

실시간 데이터 전송을 위해 Flask-SocketIO를 사용하여 WebSocket 기반의 통신을 설정합니다.

pip install flask-socketio
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from flask import Flask, render_template
from flask_socketio import SocketIO, emit

app = Flask(__name__)
socketio = SocketIO(app)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@socketio.on('message')
def handle_message(data):
    print('Received message:', data)
    emit('response', {'message': 'Received: ' + data}, broadcast=True)

 

2-2. WebSocket을 통한 실시간 통신

WebSocket을 통해 클라이언트와 서버 간의 실시간 데이터 전송을 구현해봅니다. 클라이언트 측에서는 서버에서 보낸 메시지를 수신하여 화면에 표시할 수 있습니다.

 

 

3. 비동기 작업 처리

 

3-1. 비동기 작업 실행하기

Flask-SocketIO는 비동기 작업을 지원하여 서버에서 동시에 여러 요청을 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 사용자 요청에 대해 지연 없이 반응할 수 있습니다.

3-2. 비동기 작업 예제 - 실시간 데이터 전송

예를 들어, 주식 가격 업데이트를 주기적으로 클라이언트에 전송할 수 있습니다.

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import time
from threading import Thread

def stock_price_updates():
    while True:
        price = get_latest_stock_price()  # 예시 함수
        socketio.emit('price update', {'price': price})
        time.sleep(5)

thread = Thread(target=stock_price_updates)
thread.start()

 

 

 

4. 클라이언트와의 상호작용 강화

 

4-1. 클라이언트 측 코드 예제

클라이언트 측에서는 Socket.IO 라이브러리를 사용하여 서버로부터 실시간 업데이트를 수신하고 이를 화면에 즉시 반영할 수 있습니다.

<script src="https://cdn.socket.io/4.0.0/socket.io.min.js"></script>
<script>
    const socket = io.connect('http://localhost:5000');
    socket.on('price update', function(data) {
        document.getElementById('price').innerHTML = 'Latest Price: ' + data.price;
    });
</script>

 

 

 

5. 성능 최적화와 확장성 고려

비동기 작업과 실시간 업데이트는 서버 자원을 많이 사용할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 Redis나 Celery와 같은 툴을 이용해 확장성과 성능을 강화할 수 있습니다.

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오늘은 Flask와 고도화된 비동기 작업을 통해 실시간 사용자 경험을 극대화하는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 기술은 더욱 다이내믹하고 반응성이 뛰어난 애플리케이션을 만드는 데에 필수적입니다. 다음 시간에는 Django가 무엇인지 그리고 어떤 특징과 기능을 가지고 있는지 알아보겠습니다!

 

 

 

 

 

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