7가지 방법으로 파이썬 코드 성능 개선

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• Python 개발자 (데이터 처리, 웹 애플리케이션, 머신러닝 등 성능 민감한 작업에 종사하는 개발자)
• 난이도: 중급~고급 (프로파일링, 병렬 처리, JIT 컴파일러 등 고급 기술 포함)

핵심 요약

• 프로파일링 툴(예: cProfile, timeit) 사용으로 성능 병목 지점 식별
• 내장 함수 및 벡터화 연산(예: sum, NumPy)을 통해 수작업 루프 대체
• 병렬 처리(예: multiprocessing) 및 비동기 I/O(예: asyncio)로 CPU/IO 성능 향상
• 메모이제이션(예: lru_cache)과 JIT 컴파일러(예: Numba)로 재계산 최적화

섹션별 세부 요약

1. 성능 병목 지점 식별

• 프로파일링 툴(예: cProfile, line_profiler) 사용으로 코드 성능 분석
• 수작업 최적화는 피하고 실제 병목 지점에 집중
• snakeviz와 같은 시각화 도구를 통해 분석 결과 시각화

2. 내장 함수 및 라이브러리 활용

• C로 구현된 내장 함수(예: sum, map, itertools) 사용으로 성능 향상
• str.join()으로 문자열 연결, deque으로 큐/스택 연산 최적화
• set과 dict을 사용한 빠른 조회 및 매핑

3. 수작업 루프 최소화

• 리스트 컴프리헨션으로 반복 구조 간결화 (예: [i*i for i in range(10000)])
• itertools와 map()을 활용한 고효율 반복자 처리

4. 메모이제이션 적용

• functools.lru_cache을 통해 반복/재귀 함수의 재계산 방지
• 예: @lru_cache(maxsize=None)으로 피보나치 계산 최적화

5. 병렬 처리 및 비동기 I/O

• multiprocessing.Pool으로 CPU 연산 병렬화 (예: p.map(square, range(10)))
• asyncio로 I/O 연산 병렬 처리 (예: 네트워크 요청, 파일 읽기)

6. 벡터화 연산 활용

• NumPy 사용으로 수백만 개 데이터 연산(예: arr arr 대신 [ii for i in nums])
• Pandas, scipy, numexpr과 같은 라이브러리 활용 권장

7. JIT 컴파일러와 컴파일된 코드 사용

• Numba로 파이썬 코드를 컴파일된 머신 코드로 변환 (예: @njit 사용)
• PyPy 또는 Cython으로 C 확장 모듈 개발 가능

결론

• 프로파일링으로 병목 지점 식별 후 내장 함수 및 벡터화 연산 적용
• 메모이제이션, 병렬 처리, JIT 컴파일러(예: Numba)를 병목 지점에 적용
• 소스 코드 변경 최소화하며 성능 향상에 집중하세요.