이미지 관련 오류를 잡기는 커녕

파이참의 디버깅으로 한번에 보다가 생뚱맞은 오류가 뜸

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xec in position 1023: unexpected end of data

설마 multiprocessing 모듈 문제인가해서
p.start()에 중단점 설정하고 한번씩 진행해보니 오류가 안 뜸

문제는 디버깅만 안하면 정상적으로 실행되고 문제 없음...

GPT의 힘을 빌어서 스스로 해결해보려고 했는데

 

멀티프로세싱을 사용할 때 UnicodeDecodeError가 발생하는 이 문제는, 병렬 처리 중에 데이터를 주고받는 과정에서 발생할 수 있는 인코딩 관련 문제일 가능성이 있습니다. 멀티프로세싱 환경에서는 프로세스 간 통신(Pipe, Queue 등)을 사용할 때 Python 객체를 직렬화(serialize)하고 역직렬화(deserialize)하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서 특정 데이터(예: 문자열)가 기대한 인코딩 방식과 다르게 처리될 수 있고, 그 결과 UnicodeDecodeError와 같은 오류가 발생할 수 있습니다.

디버깅 시 단계별로 실행할 때 문제가 발생하지 않는 이유 중 하나는, 디버깅 과정에서 프로세스 간의 타이밍이나 상태가 달라지기 때문일 수 있습니다. 디버깅 모드에서는 프로세스 간의 동기화 문제나 경쟁 조건(race condition)이 일어날 가능성이 줄어들 수 있습니다.

문제를 해결하기 위한 몇 가지 접근 방법은 다음과 같습니다:

1. 데이터 직렬화 방식 확인: 멀티프로세싱에서 사용하는 Queue나 다른 통신 메커니즘을 통해 전달되는 데이터가 올바르게 직렬화되고 역직렬화되는지 확인하세요. 특히, 문자열 데이터를 전달할 때는 UTF-8과 같은 명시적인 인코딩 방식을 사용하는 것이 좋습니다.

2. 에러 핸들링 추가: 멀티프로세싱 작업을 수행하는 함수 내부에서 예외 처리를 추가하여, 인코딩 관련 오류가 발생했을 때 적절한 처리를 할 수 있도록 합니다. 이를 통해 문제가 발생하는 구체적인 위치를 좀 더 명확히 파악할 수 있습니다.

3. 멀티프로세싱 대신 멀티스레딩 고려: Python의 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 CPU 바운드 작업에서는 멀티스레딩이 멀티프로세싱만큼 효과적이지 않을 수 있습니다. 하지만 I/O 바운드 작업이나, 복잡한 동기화 문제를 피하고 싶다면 멀티스레딩을 고려해 볼 수 있습니다. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor를 사용하면 비교적 간단하게 멀티스레딩을 구현할 수 있습니다.

4. 로깅 추가: 멀티프로세싱 작업의 각 단계에서 로깅을 추가하여, 데이터가 어떻게 처리되고 있는지, 어느 시점에서 문제가 발생하는지 등을 자세히 기록합니다. 이 정보는 문제의 원인을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 환경 분리: 때때로, 멀티프로세싱을 사용할 때 발생하는 문제는 특정 환경(예: 운영 체제, Python 버전, 사용 중인 라이브러리의 버전)에 특화된 것일 수 있습니다. 가능하다면, 다른 환경에서도 동일한 문제가 발생하는지 테스트하여, 문제의 범위를 좁혀나갈 수 있습니다.

멀티프로세싱을 사용한 병렬 처리는 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 동기화 문제나 데이터 공유와 관련된 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 따라서 멀티프로세싱을 사용할 때는 이러한 문제에 주의를 기울여야 합니다.

이 답변을 보고 머리가 아파짐...