4. 실행 모델¶
4.1. 프로그램의 구조¶
파이썬 프로그램은 코드 블록으로 만들어집니다. 블록 (block) 은 한 단위로 실행되는 한 조각의 파이썬 프로그램 텍스트입니다. 다음과 같은 것들이 블록입니다: 모듈, 함수 바디, 클래스 정의. 대화형으로 입력되는 각 명령은 블록입니다. 스크립트 파일(표준 입력을 통해 인터프리터로 제공되는 파일이나 인터프리터에 명령행 인자로 지정된 파일)은 코드 블록입니다. 스크립트 명령(-c 옵션으로 인터프리터 명령행에 지정된 명령)은 코드 블록입니다. -m 인자를 사용하여 명령 줄에서 최상위 수준 스크립트로 (모듈 __main__으로) 실행되는 모듈도 코드 블록입니다. 내장함수 eval() 과 exec() 로 전달되는 문자열 인자도 코드 블록입니다.
코드 블록은 실행 프레임 (execution frame) 에서 실행됩니다. 프레임은 몇몇 관리를 위한 정보(디버깅에 사용됩니다)를 포함하고, 코드 블록의 실행이 끝난 후에 어디서 어떻게 실행을 계속할 것인지를 결정합니다.
4.2. 이름과 연결(binding)¶
4.2.1. 이름의 연결¶
이름 (Names) 은 객체를 가리킵니다. 이름은 이름 연결 연산 때문에 만들어집니다.
다음 구문이 이름을 바인딩합니다:
함수의 형식 매개변수입니다.
클래스 정의
함수 정의,
할당 표현식,
할당문에서 나타날 경우 식별자인 :ref:`targets <assignment>`입니다:
import구문.type구문.
from … import * 형태의 import 문은 임포트된 모듈에 정의된 모든 이름(밑줄로 시작하는 이름 제외)을 연결합니다. 이 형태는 모듈 수준에서만 사용될 수 있습니다.
del 문에 나오는 대상 역시 이 목적에서 연결된 것으로 간주합니다(실제 의미가 이름을 연결 해제하는 것이기는 해도).
각 대입이나 임포트 문은 클래스나 함수 정의 때문에 정의되는 블록 내에 등장할 수 있고, 모듈 수준(최상위 코드 블록)에서 등장할 수도 있습니다.
만약 이름이 블록 내에서 연결되면, nonlocal 이나 global 로 선언되지 않는 이상, 그 블록의 지역 변수입니다. 만약 이름이 모듈 수준에서 연결되면, 전역 변수입니다. (모듈 코드 블록의 변수들 지역이면서 전역입니다.) 만약 변수가 코드 블록에서 사용되지만, 거기에서 정의되지 않았으면 자유 변수 입니다.
프로그램 텍스트에 등장하는 각각의 이름들은 다음에 나오는 이름 검색(name resolution) 규칙에 따라 확정되는 이름의 연결 (binding) 을 가리킵니다.
4.2.2. 이름의 검색(resolution)¶
스코프 (scope) 는 블록 내에서 이름의 가시성(visibility)을 정의합니다. 지역 변수가 블록에서 정의되면, 그것의 스코프는 그 블록을 포함합니다. 만약 정의가 함수 블록에서 이루어지면, 포함된 블록이 그 이름에 대해 다른 결합을 만들지 않는 이상, 스코프는 정의하고 있는 것 안에 포함된 모든 블록으로 확대됩니다.
이름이 코드 블록 내에서 사용될 때, 가장 가깝게 둘러싸고 있는 스코프에 있는 것으로 검색됩니다. 코드 블록이 볼 수 있는 모든 스코프의 집합을 블록의 환경 (environment) 이라고 부릅니다.
이름이 어디에서도 발견되지 않으면 NameError 예외가 발생합니다. 만약 현재 스코프가 함수 스코프이고, 그 이름이 사용되는 시점에 아직 연결되지 않은 지역 변수면 UnboundLocalError 예외가 발생합니다. UnboundLocalError 는 NameError 의 서브 클래스입니다.
만약 이름 연결 연산이 코드 블록 내의 어디에서 건 일어난다면, 그 블록 내에서 그 이름의 모든 사용은 현재 블록을 가리키는 것으로 취급됩니다. 이것은 연결되기 전에 블록에서 사용될 때 에러로 이어질 수 있습니다. 이 규칙은 미묘합니다. 파이썬에는 선언(declaration)이 없고, 이름 연결 연산이 코드 블록 내의 어디에서나 일어날 수 있도록 허락합니다. 코드 블록의 지역 변수는 블록의 텍스트 전체에서 이름 연결 연산을 찾아야 결정될 수 있습니다. 예제는 UnboundLocalError 에 관한 FAQ 항목을 참조하세요.
만약 global 문이 블록 내에서 나오면, 문장에서 지정한 이름의 모든 사용은 최상위 이름 공간(top-level namespace)에 연결된 것을 가리키게 됩니다. 최상위 이름 공간에서 이름을 검색한다는 것은, 전역 이름 공간, 즉 코드 블록을 포함하는 모듈의 이름 공간, 과 내장 이름 공간, 모듈 builtins 의 이름 공간, 을 검색한다는 뜻입니다. 전역 이름 공간이 먼저 검색됩니다. 거기에서 이름이 발견되지 않으면, 내장 이름 공간을 다음에 검색합니다. 내장 이름 공간에서도 이름이 발견되지 않으면, 전역 이름 공간에 새 변수가 만들어집니다. global 문은 나열된 이름을 사용하기 전에 나와야 합니다.
global 문은 같은 블록의 이름 연결 연산과 같은 스코프를 갖습니다. 자유 변수의 경우 가장 가까이서 둘러싸는 스코프가 global 문을 포함한다면, 그 자유 변수는 전역으로 취급됩니다.
nonlocal 문은 대응하는 이름이 가장 가까이서 둘러싸는 함수 스코프에서 이미 연결된 이름을 가리키도록 만듭니다. 만약 주어진 이름이 둘러싸는 함수 스코프 어디에도 없다면 컴파일 시점에 SyntaxError 를 일으킵니다. 형 매개 변수는 nonlocal 문으로 재연결할 수 없습니다.
모듈의 이름 공간은 모듈이 처음 임포트될 때 자동으로 만들어집니다. 스크립트의 메인 모듈은 항상 __main__ 이라고 불립니다.
클래스 정의 블록과 exec() 와 eval() 로 전달되는 인자는 특별한 이름 검색 문맥을 갖습니다. 클래스 정의는 이름을 사용하고 정의할 수 있는 실행 가능한 문장입니다. 이 참조들은 연결되지 않은 지역 변수를 전역 이름 공간에서 찾는다는 점을 제외하고는 이름 검색의 일반적인 규칙을 따릅니다. 클래스 정의의 이름 공간은 클래스의 어트리뷰트 딕셔너리가 됩니다. 클래스 블록에서 정의된 이름들의 스코프는 클래스 블록으로 제한됩니다; 메서드들의 코드 블록으로 확대되지 않습니다. 이것은 컴프리헨션과 제너레이터 표현을 포함하지만, 둘러싸는 클래스 스코프에 액세스하는 어노테이션 스코프는 포함하지 않습니다. 이것은 다음과 같은 것이 실패한다는 뜻입니다:
class A:
a = 42
b = list(a + i for i in range(10))
하지만 다음은 성공합니다:
class A:
type Alias = Nested
class Nested: pass
print(A.Alias.__value__) # <type 'A.Nested'>
4.2.3. 어노테이션 스코프¶
어노테이션, 타입 매개변수 목록 및 type 문은 어노테이션 스코프 를 도입하며, 이는 주로 함수 스코프처럼 작동하지만 아래에서 논의하는 예외 사항이 몇 가지 있습니다.
어노테이션 스코프는 다음 컨텍스트에서 사용됩니다:
:ref:`제네릭 타입 별칭 <generic-type-aliases>`의 타입 매개변수 목록.
:ref:`제네릭 함수 <generic-functions>`의 타입 매개변수 목록. 제네릭 함수는 어노테이션 범위 내에서 어노테이션이 전개되지만, 기본값과 데코레이터는 그렇지 않습니다.
:ref:`제네릭 클래스 <generic-classes>`의 타입 매개변수 목록. 제네릭 클래스는 어노테이션 범위 내에서 베이스 클래스와 키워드 인자가 전개되지만, 데코레이터는 그렇지 않습니다.
타입 매개변수에 대한 범위, 제약 조건 및 기본 값 (지연 평가).
타입 별칭의 값 (지연 평가).
어노테이션 스코프는 다음과 같은 방식으로 함수 스코프와 다릅니다:
어노테이션 스코프는 포함하는 클래스 네임스페이스에 접근할 수 있습니다. 어노테이션 스코프가 클래스 스코프 안에 있거나, 클래스 스코프 안에 있는 또 다른 어노테이션 스코프 안에 있는 경우, 어노테이션 스코프의 코드는 마치 클래스 본문 내에서 직접 실행된 것처럼 클래스 스코프에 정의된 이름을 사용할 수 있습니다. 이는 클래스 내에 정의된 일반 함수와는 대조적입니다.
어노테이션 스코프 내의 표현식은
yield,yield from,await또는:=표현식을 포함할 수 없습니다. (이러한 표현식은 어노테이션 스코프 내에 포함된 다른 스코프에서는 허용됩니다.)어노테이션 스코프에 정의된 이름은 내부 스코프에서
nonlocal문으로 재연결될 수 없습니다. 이는 타입 매개변수만을 포함하며, 어노테이션 스코프 내에 나타날 수 있는 다른 구문 요소는 새로운 이름을 도입할 수 없기 때문입니다.어노테이션 스코프는 내부 이름을 가지지만, 그 이름은 스코프 내에서 정의된 객체의 :term:`한정된 이름 <qualified name>`에 반영되지 않습니다. 대신, 이러한 객체의 :attr:`~definition.__qualname__`은 마치 객체가 포함하는 스코프에 정의된 것처럼 보입니다.
Added in version 3.12: 어노테이션 스코프는 Python 3.12에서 :pep:`695`의 일부로 도입되었습니다.
버전 3.13에서 변경: 어노테이션 스코프는 또한 :pep:`696`에 의해 도입된 타입 매개변수 기본값에도 사용됩니다.
4.2.4. 지연 평가¶
대부분의 주석 범위는 지연 평가 됩니다. 여기에는 주석, type 구명으로 생성된 타입 별칭의 값, 그리고 type parameter syntax 를 통해 생성된 타입 변수의 바운드, 제약 조건, 기본값이 포함됩니다. 이는 타입 별칭이나 타입 변수가 생성될 때, 또는 주석을 가지고 있는 객체가 생성될 때 평가되지 않음을 의미합니다. 대신, 필요할 때만 평가되며, 예를 들어 타입 별칭에 있는 __value__ 속성에 접근할 때 평가됩니다.
예제:
>>> type Alias = 1/0
>>> Alias.__value__
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
>>> def func[T: 1/0](): pass
>>> T = func.__type_params__[0]
>>> T.__bound__
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
여기서는 타입 별칭의 __value__ 속성 또는 타입 변수의 __bound__ 속성에 접근할 때만 예외가 발생합니다.
이러한 동작 방식은 타입 별칭이나 타입 변수가 생성될 때 아직 정의되지 않은 타입에 대한 참조에 주로 유용합니다. 예를 들어, 지연 평가는 상호 재귀적인 타입 별칭을 생성할 수 있게 합니다:
from typing import Literal
type SimpleExpr = int | Parenthesized
type Parenthesized = tuple[Literal["("], Expr, Literal[")"]]
type Expr = SimpleExpr | tuple[SimpleExpr, Literal["+", "-"], Expr]
지연 평가된 값은 :ref:`annotation scope <annotation-scopes>`에서 평가되는데, 이는 지연 평가된 값 내부에 나타나는 이름이 즉시 바깥쪽 범위에서 사용된 것처럼 조회됨을 의미합니다.
Added in version 3.12.
4.2.5. builtins 와 제한된 실행¶
사용자는 __builtins__ 를 건드리지 말아야 합니다; 이것은 구현 세부사항입니다. 내장 이름 공간의 값을 변경하고 싶은 사용자는 builtins 모듈을 import 하고 그것의 어트리뷰트를 적절하게 수정해야 합니다.
코드 블록의 실행과 연관된 내장 이름 공간은, 사실 전역 이름 공간의 이름 __builtins__ 를 조회함으로써 발견됩니다. 이것은 딕셔너리나 모듈이어야 합니다(후자의 경우 모듈의 딕셔너리가 사용됩니다). 기본적으로, __main__ 모듈에 있을 때는 __builtins__ 가 내장 모듈 builtins 이고, 다른 모듈에 있을 때는 __builtins__ 는 builtins 모듈의 딕셔너리에 대한 별칭입니다.
4.2.6. 동적 기능과의 상호작용¶
자유 변수에 대해 이름 검색은 컴파일 시점이 아니라 실행 시점에 이루어집니다. 이것은 다음과 같은 코드가 42를 출력한다는 것을 뜻합니다:
i = 10
def f():
print(i)
i = 42
f()
eval() 과 exec() 함수는 이름 검색을 위한 완전한 환경에 대한 접근권이 없습니다. 이름은 호출자의 지역과 전역 이름 공간에서 검색될 수 있습니다. 자유 변수는 가장 가까이 둘러싼 이름 공간이 아니라 전역 이름 공간에서 검색됩니다. [1] exec() 과 eval() 함수에는 전역과 지역 이름 공간을 재정의할 수 있는 생략 가능한 인자가 있습니다. 만약 단지 한 이름 공간만 주어지면, 그것이 두 가지 모두로 사용됩니다.
4.3. 예외¶
예외는 에러나 예외적인 조건을 처리하기 위해 코드 블록의 일반적인 제어 흐름을 깨는 수단입니다. 에러가 감지된 지점에서 예외를 일으킵니다(raised); 둘러싼 코드 블록이나 직접적 혹은 간접적으로 에러가 발생한 코드 블록을 호출한 어떤 코드 블록에서건 예외는 처리될 수 있습니다.
파이썬 인터프리터는 실행 시간 에러(0으로 나누는 것 같은)를 감지할 때 예외를 일으킵니다. 파이썬 프로그램은 raise 문을 사용해서 명시적으로 예외를 일으킬 수 있습니다. 예외 처리기는 try … except 문으로 지정됩니다. 그런 문장에서 finally 구는 정리(cleanup) 코드를 지정하는 데 사용되는데, 예외를 처리하는 것이 아니라 앞선 코드에서 예외가 발생하건 그렇지 않건 실행됩니다.
파이썬은 에러 처리에 “종결 (termination)” 모델을 사용합니다; 예외 처리기가 뭐가 발생했는지 발견할 수 있고, 바깥 단계에서 실행을 계속할 수는 있지만, 에러의 원인을 제거한 후에 실패한 연산을 재시도할 수는 없습니다(문제의 코드 조각을 처음부터 다시 시작시키는 것은 예외입니다).
예외가 어디서도 처리되지 않을 때, 인터프리터는 프로그램의 실행을 종료하거나, 대화형 메인 루프로 돌아갑니다. 두 경우 모두, 예외가 SystemExit 인 경우를 제외하고, 스택 트레이스백을 인쇄합니다.
예외는 클래스 인스턴스로 구분됩니다. except 절은 인스턴스의 클래스에 따라 선택됩니다: 인스턴스의 클래스나 그것의 비가상(non-virtual) 베이스 클래스를 가리켜야 합니다. 인스턴스는 핸들러가 수신할 수 있고 예외적인 조건에 대한 추가적인 정보를 포함할 수 있습니다.
참고
예외 메시지는 파이썬 API 일부가 아닙니다. 그 내용은 파이썬의 버전이 바뀔 때 경고 없이 변경될 수 있고, 코드는 여러 버전의 인터프리터에서 실행될 수 있는 코드는 이것에 의존하지 말아야 합니다.
4.4. 실행 시간 구성 요소¶
4.4.1. 일반 컴퓨팅 모델¶
파이썬의 실행 모델은 진공 상태에서 작동하지 않습니다. 이는 호스트 머신에서 작동하며, 운영체제(OS)가 있는 경우 해당 호스트의 런타임 환경을 통해 작동합니다. 프로그램이 실행되면, 호스트에서 실행되는 방식의 개념적 계층은 다음과 같습니다:
호스트 머신프로세스 (전역 리소스)스레드 (머신 코드 실행)
각 프로세스는 호스트에서 실행되는 프로그램을 나타냅니다. 각 프로세스 자체를 프로그램의 데이터 부분이라고 생각하십시오. 프로세스의 스레드를 프로그램의 실행 부분이라고 생각하십시오. 이 구분은 개념적인 파이썬 런타임을 이해하는 데 중요할 것입니다.
프로세스는 데이터 부분으로서, 프로그램이 실행되는 실행 컨텍스트입니다. 주로 메모리, 시그널, 파일 핸들, 소켓, 환경 변수를 포함하여 호스트가 프로그램에 할당한 리소스 세트로 구성됩니다.
프로세스는 서로 격리되어 독립적입니다. (호스트도 마찬가지입니다.) 호스트는 프로세스 간의 조율 외에도 프로세스의 할당된 리소스에 대한 접근을 관리합니다.
각 스레드는 프로그램의 머신 코드의 실제 실행을 나타내며, 프로그램의 프로세스에 할당된 리소스에 상대적으로 실행됩니다. 해당 실행이 어떻게, 언제 일어날지는 전적으로 호스트에 달려 있습니다.
파이썬 관점에서 프로그램을 접할 때, 프로그램은 항상 정확히 하나의 스레드로 시작합니다. 그러나 프로그램은 여러 개의 동시 스레드에서 실행되도록 확장될 수 있습니다. 모든 호스트가 프로세스당 다중 스레드를 지원하는 것은 아니지만, 대부분의 호스트는 지원합니다. 프로세스와는 달리, 프로세스 내의 스레드는 서로 격리되고 독립적이지 않습니다. 구체적으로, 프로세스의 모든 스레드는 프로세스의 모든 리소스를 공유합니다.
스레드의 근본적인 요점은 각 스레드가 다른 스레드와 동시에 독립적으로 실행된다는 것입니다. 이는 개념적으로 동시에(“concurrently”)일 수도 있고 물리적으로(“in parallel”) 일 수도 있습니다. 어느 쪽이든, 스레드는 실제로 비동기 속도로 실행됩니다.
참고
이러한 비동기 속도는 프로세스의 메모리가 주어진 스레드에서 실행되는 코드에 대해 일관성을 유지할 것이라고 보장하지 않는다는 것을 의미합니다. 따라서 멀티 스레드 프로그램은 의도적으로 공유되는 리소스에 대한 접근을 조정하기 위해 주의해야 합니다. 마찬가지로, 다른 스레드에서 다른 리소스에 접근하지 않도록 절대적으로 주의해야 합니다. 그렇지 않으면 동시에 실행되는 두 스레드가 공유 데이터의 사용에 실수로 간섭할 수 있습니다. 이는 파이썬 프로그램과 파이썬 런타임 모두에 해당됩니다.
이 광범위하고 구조화되지 않은 요구 사항의 비용은 스레드가 제공하는 종류의 순수 동시성이라는 트레이드오프입니다. 필요한 규율의 대안은 일반적으로 비결정적 버그 및 데이터 손상과 싸우는 것을 의미합니다.
4.4.2. 파이썬 런타임 모델¶
동일한 개념적 계층이 모든 파이썬 프로그램에 적용되며, 파이썬 고유의 몇 가지 추가 데이터 계층이 있습니다:
호스트 머신프로세스 (전역 리소스)파이썬 전역 런타임 (상태)파이썬 인터프리터 (상태)스레드 (파이썬 바이트코드를 실행하고 “C-API”를 사용)파이썬 스레드 상태
개념적으로는: 파이썬 프로그램이 시작하면, 하나씩 하나를 가진 이 다이어그램과 정확히 같습니다. 런타임은 여러 인터프리터가 포함되도록 성장할 수 있으며, 각 인터프리터는 여러 스레드 상태를 포함하도록 성장할 수 있습니다.
참고
파이썬 구현은 런타임 레이어를 반드시 명확하게 또는 구체적으로 구현하지 않을 수도 있습니다. 유일한 예외는 threading 모듈을 통해 사용자가 직접 지정하거나 노출하는 경우입니다.
참고
초기 인터프리터는 일반적으로 “메인” 인터프리터라고 불립니다. CPython과 같은 일부 파이썬 구현은 메인 인터프리터에 특별한 역할을 할당합니다.
마찬가지로, 런타임이 초기화된 호스트 스레드는 “메인” 스레드로 알려져 있습니다. 이는 프로세스의 초기 스레드와 다를 수 있지만, 종종 같습니다. 경우에 따라 “메인 스레드”는 더 구체적일 수 있으며 초기 스레드 상태를 가리킬 수 있습니다. 파이썬 런타임은 시그널 처리와 같은 특정 책임을 메인 스레드에 할당할 수 있습니다.
전체적으로 파이썬 런타임은 전역 런타임 상태, 인터프리터, 스레드 상태로 구성됩니다. 런타임은 모든 것이 수명 주기 동안 일관되게 유지되도록 보장하며, 특히 여러 호스트 스레드와 함께 사용될 때 그렇습니다.
개념적으로 전역 런타임은 단지 인터프리터의 집합입니다. 이러한 인터프리터들은 서로 독립적이며 격리되어 있지만, 일부 데이터나 다른 리소스를 공유할 수 있습니다. 런타임은 이러한 전역 리소스를 안전하게 관리할 책임이 있습니다. 이러한 리소스의 실제 본질과 관리는 구현에 따라 다릅니다. 궁극적으로 전역 런타임의 외부 유틸리티는 인터프리터 관리로 제한됩니다.
이와 대조적으로, “인터프리터”는 개념적으로 보통 “(완벽한 기능의) “파이썬 런타임”이라고 생각하는 것입니다. 호스트 스레드에서 실행되는 기계 코드가 파이썬 런타임과 상호작용할 때, 특정 인터프리터의 컨텍스트에서 파이썬을 호출합니다.
참고
여기서 “인터프리터”라는 용어는 스레드에서 정기적으로 실행되는 “바이트코드 인터프리터”와 같지 않습니다.
In an ideal world, “Python runtime” would refer to what we currently call “interpreter”. However, it’s been called “interpreter” at least since introduced in 1997 (CPython:a027efa5b).
각 인터프리터는 파이썬 런타임이 작동하는 데 필요한 모든 프로세스 전역이 아닌, 스레드 특정적이지 않은 상태를 완전히 캡슐화합니다. 특히, 인터프리터의 상태는 사용 간에 지속됩니다. 여기에는 :data:`sys.modules`와 같은 기본적인 데이터가 포함됩니다. 런타임은 동일한 인터프리터를 사용하는 여러 스레드가 그 인터프리터를 안전하게 공유하도록 보장합니다.
파이썬 구현은 동일한 프로세스 내에서 여러 인터프리터 사용을 지원할 수 있습니다. 이들은 서로 독립적이며 격리되어 있습니다. 예를 들어, 각 인터프리터는 자체적인 :data:`sys.modules`를 가집니다.
스레드별 런타임 상태에 대해, 각 인터프리터는 글로벌 런타임이 인터프리터의 집합을 포함하는 것과 동일한 방식으로 관리하는 스레드 상태의 집합을 가지고 있습니다. 필요한 만큼 많은 호스트 스레드에 대한 스레드 상태를 가질 수 있습니다. 심지어 동일한 호스트 스레드에 대해 여러 스레드 상태를 가질 수도 있지만, 이는 그렇게 흔하지는 않습니다.
개념적으로 각 스레드 상태는 인터프리터가 하나의 호스트 스레드에서 작동하는 데 필요한 모든 스레드 특정적 런타임 데이터를 가지고 있습니다. 스레드 상태에는 현재 발생한 예외와 스레드의 파이썬 호출 스택이 포함됩니다. 다른 스레드 특정 리소스도 포함할 수 있습니다.
참고
“파이썬 스레드”라는 용어는 때때로 스레드 상태를 나타낼 수 있지만, 일반적으로는 threading 모듈을 사용하여 생성된 스레드를 의미합니다.
각 스레드 상태는 수명주기 전체에 걸쳐 항상 정확히 하나의 인터프리터와 정확히 하나의 호스트 스레드에 연결됩니다. 이 스레드와 이 인터프리터에서만 사용됩니다.
여러 스레드 상태가 동일한 호스트 스레드에 연결될 수 있으며, 이는 서로 다른 인터프리터이거나 심지어 동일한 인터프리터일 수도 있습니다. 그러나 주어진 호스트 스레드에 대해, 해당 스레드에 연결된 스레드 상태 중 오직 하나만 한 번에 사용될 수 있습니다.
스레드 상태는 서로 독립적이며 고립되어 있어 다른 데이터를 공유하지 않습니다. 단, 해당 인터프리터에 속하는 인터프리터와 객체 또는 기타 리소스는 공유할 수 있습니다.
프로그램이 실행되면, 새 Python 스레드는 threading 모듈을 사용하여 생성할 수 있습니다 (스레드를 지원하는 플랫폼 및 Python 구현에서). 추가 프로세스는 os, subprocess, 및 multiprocessing 모듈을 사용하여 생성할 수 있습니다. 인터프리터는 interpreters 모듈로 생성하고 사용할 수 있습니다. 코루틴(async)은 각 인터프리터에서 :mod:`asyncio`를 사용하여 실행할 수 있으며, 일반적으로 단일 스레드(대부분 메인 스레드)에서만 수행됩니다.
각주