Python 성능 최적화: 가독성과 속도를 모두 잡는 20가지 비결

핵심 기술: Python의 기본 문법과 라이브러리를 활용하여 코드의 실행 속도와 메모리 효율성을 크게 향상시키는 실용적인 기법들을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 리스트 컴프리헨션: for 루프와 append 대신 사용하여 코드 간결화 및 속도 향상 (O(n)).
* 문자열 결합: join() 메서드를 사용하여 효율적인 문자열 생성 (불변성 활용).
* 내장 함수 활용: map()과 같은 내장 함수는 명시적 루프보다 빠를 수 있음.
* set 자료구조: 리스트에서의 멤버십 테스트(O(n))보다 set에서의 테스트(O(1))가 훨씬 빠름.
* lru_cache: 반복되는 계산 결과를 캐싱하여 함수 호출 속도 향상.
* multiprocessing: 다중 CPU 코어를 활용하여 병렬 처리 성능 극대화.
* 지역 변수 사용: 루프 내에서 전역 변수 접근은 성능 저하를 야기하므로 지역 변수 사용 권장.
* JIT 컴파일러: Numba나 Cython을 사용하여 숫자 연산 집약적인 코드의 속도 향상.
* itertools: 대규모 데이터셋에서 메모리 사용량을 줄이는 이터레이터 제공.
* f-strings: .format()보다 빠르고 가독성 높은 문자열 포맷팅.
* enumerate(): 인덱스와 값 동시 접근 시 수동 인덱싱보다 효율적이고 가독성 높음.
* zip(): 여러 리스트를 동시에 순회할 때 수동 인덱싱 대신 사용.
* defaultdict: 딕셔너리에서 키 존재 여부 확인 없이 바로 값에 접근 가능.
* collections.Counter: 요소 빈도수 계산에 최적화된 클래스.
* deque: 리스트의 시작 부분 삽입/삭제(O(1)) 성능 개선.
* any() / all(): 조건 검사 시 조기 종료를 통해 성능 향상.
* sorted()와 key: 정렬 시 key 인자를 활용하여 최적화된 정렬 수행.
* @staticmethod / @classmethod: 클래스 인스턴스 없이 메서드 호출 시 오버헤드 감소.
* dataclass: 보일러플레이트 코드(init, repr 등)를 줄여 코드 간결화 및 성능 향상.

개발 임팩트: 위에 제시된 다양한 기법들을 적용함으로써 Python 코드의 실행 속도를 대폭 향상시키고, 메모리 사용량을 최적화하며, 전반적인 개발 생산성을 높일 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터 처리, 복잡한 연산, 고성능 컴퓨팅이 필요한 애플리케이션 개발에 직접적인 이점을 제공합니다.

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