Cozy Coding

파이썬 초보가 반드시 봐야하는 개념 정리

파이썬 초보가 반드시 봐야하는 개념 정리
Cozy CodingPosted On Aug 26, 20244 min read

파이썬은 가독성과 유연성으로 유명하지만 속도에 대해 비판을 받기도 합니다. 파이썬이 가장 빠른 언어는 아니지만 올바른 기술을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 게시물에서는 전통적인 "그냥 C를 사용하세요"의 말을 넘어 다양한 시나리오에 적용되는 실용적인 최적화 전략을 탐구합니다.

최적화하기 전에, 황금 규칙

최적화는 책의 모든 꼼수를 맹목적으로 적용하는 것이 아닙니다. 코드 가독성을 희생하지 않으면서 원하는 성능 향상을 달성하기 위해 신중한 결정을 내리는 것입니다.

  • 프로필 먼저 만들고, 나중에 최적화하세요

병목 현상이 어디에 있는지 알고 있다고 가정하지 마세요. cProfile, Py-Spy, 또는 Scalene과 같은 프로파일러를 사용하여 코드의 실제 성능 이슈를 식별하세요. 이 데이터 주도적 접근 방식을 통해 진정으로 중요한 부분에 집중하고 불필요한 복잡성으로 이어질 수 있는 조기 최적화를 피할 수 있습니다.

  1. 적절한 데이터 구조 선택하기

파이썬은 다양한 데이터 구조를 제공합니다. 사용 사례에 적합한 것을 선택하면 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 세트 조회(O(1) 평균)는 일반적으로 대량 데이터셋에 대한 목록 검색(O(n))보다 빠릅니다. 하지만 이 이점은 충분히 큰 컬렉션 및 해시 충돌이 적을 때에 더욱 명백합니다.

  1. 알고리즘이 중요하다

성능 향상의 가장 중요한 요소는 효율적인 알고리즘을 선택하는 것입니다. 문제에 대한 접근 방식을 재고해보세요. 때로는 다른 알고리즘을 사용하면 세제곱의 실행 시간을 로그 시간으로 바꿀 수도 있습니다! 미세 최적화는 도움이 될 수 있지만, 큰 성과는 대부분 더 나은 알고리즘 설계에서 나옵니다.

Pythonic Power-Ups

자 이제, Python의 강점을 활용하는 몇 가지 최적화 기술을 살펴보겠습니다.

  • 리스트 표현식 및 생성기

이러한 Python 구문은 간결하고 종종 빠른 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다.

리스트 표현식은 리스트를 만드는 간결한 방법을 제공하며, 많은 경우에 기존의 for 루프보다 빠르게 동작합니다. 특히 작업이 간단하고 최소한의 논리가 필요한 경우에 유용합니다.

# 단순한 경우에 기존 루프보다 빠릅니다
squares = [x**2 for x in range(10)]

생성기는 메모리를 효율적으로 활용하는 강력한 기능을 가지고 있습니다. 데이터를 모두 메모리에 저장하는 대신 필요할 때 값을 생성합니다. 대규모 데이터 세트나 무한 시퀀스를 반복할 때 사용하세요.

# 메모리를 효율적으로 사용하는 생성기
def even_numbers(max):
    for i in range(2, max + 1, 2):
        yield i

작은 데이터 세트나 복잡한 논리의 경우, for 루프와 전통적인 루프 간 성능 차이가 무시할 만큼 작을 수 있으며, 가독성이 우선시되어야 합니다.

  1. NumPy의 강점을 활용하세요.

숫자 연산에 있어서 NumPy의 속도와 효율성은 아주 강력합니다. NumPy의 벡터화 연산은 C로 구현되어 순수한 Python 루프보다 수십 배 빠를 수 있습니다. 벡터화를 효과적으로 활용할 수 있다면 결과를 향상시킬 수 있어요.

import numpy as np

# NumPy를 사용한 벡터화 연산
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
result = array1 + array2  # 요소별 덧셈

하지만 만약 문제가 단순히 수치에 의존적이지 않거나 큰 데이터셋을 다루는 것이 아니라면, NumPy를 사용하는 오버헤드가 성능 이점을 상쇄할 수 있어요.

  1. 메모이제이션: 과거를 기억하고, 미래를 가속화하세요

여러번 반복해서 동일한 입력 값으로 계산하는 코드를 작성하고 있다면, 메모이제이션은 비싼 함수 호출의 결과를 캐싱하여 시간을 절약할 수 있습니다. Python의 functools.lru_cache 데코레이터를 사용하면 이를 쉽게 할 수 있습니다:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def factorial(n):
    if n <= 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

# 캐시된 결과는 이후 호출에 사용됩니다
print(factorial(10))
print(factorial(10))

메모이제이션은 강력하지만 메모리 사용에 주의해야 합니다. 제어되지 않는 캐싱은 특히 반환 값이 큰 함수의 경우 과도한 메모리 소비로 이어질 수 있습니다.

순수한 파이썬을 넘어서

가끔은 순수한 Python으로 처리할 수 없는 성능 병목 현상이 발생합니다. 이럴 때는 다음 전략을 고려해보세요:

  • Cython: Python-C Bridge

Cython을 사용하면 C로 번역되는 Python과 유사한 코드를 작성할 수 있어서, 계산 집약적인 작업에 특히 속도 향상을 가져올 수 있습니다. 그러나 Python 코드를 Cython으로 단순히 변환하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 정적 유형 선언을 추가하고 일부 C 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 작업을 통해 의미 있는 성능 향상을 이룰 수 있습니다.

  • PyPy: Just-in-Time (JIT) Wonder

PyPy는 대안 Python 인터프리터로서, 실행 중에 자주 실행되는 코드 경로를 최적화하기 위해 JIT 컴파일을 사용합니다. 이는 많은 작업 부하에서 상당한 성능 향상으로 이어질 수 있습니다. 그러나 특정 라이브러리와의(특히 C 확장이 있는 경우) 호환성이 제한될 수 있으므로 반드시 특정 환경에서 테스트해보세요.

  1. Rust: 속도가 타협할 여지가 없을 때

속도가 중요한 응용 프로그램의 경우, Rust로 성능에 민감한 모듈을 작성하는 것이 타당한 선택일 수 있습니다. PyO3와 같은 도구를 사용하면 Rust를 Python과 쉽게 통합할 수 있지만, 이 접근 방식은 강력한 Rust 지식이 필요하고 추가 복잡성과 유지 보수 부담을 도입합니다.

결론

파이썬 코드를 최적화하는 것은 섬세한 예술입니다. 성능, 가독성 및 유지보수성 사이의 적절한 균형을 이루는 것이 중요합니다. 먼저 프로파일링을 수행하고 적절한 도구와 기술을 선택하며 항상 코드의 명확성을 유지하도록 노력해야 합니다. 연습과 지속적인 개선에 집중하면 우아하고 효율적인 파이썬 코드를 만들 수 있습니다.

함께 참여해 주셔서 감사합니다. 이 글을 즐겼다면 박수를 치고 더 많은 통찰력 있는 이야기와 토론을 위해 팔로우해 주세요!