Python 코드 속도 향상 위한 20가지 유용한 팁
분야
프로그래밍/소프트웨어 개발
대상자
Python 개발자, 성능 최적화를 목표로 하는 개발자
난이도: 초보자 ~ 중급 개발자에게 적합한 실용적 팁 제공
핵심 요약
- Python 코드 성능 개선을 위한 핵심 전략*
- 리스트 컴프리헨션은 반복문보다 3~5배 빠르다 (예: squared = [i**2 for i in range(10)])
- set은 리스트보다 O(1) 시간 복잡도로 값 검색 가능 (예: items = {"apple", "banana"})
- lru_cache로 중복 계산 최적화 (예: @lru_cache(maxsize=1000))
- multiprocessing 활용하여 멀티코어 CPU 사용 (예: Pool(4).map(square, range(10)))
- JIT 컴파일러(Numba/Cython)로 수치 연산 최적화
섹션별 세부 요약
1. 리스트 컴프리헨션과 반복문 최적화
- 리스트 컴프리헨션은 Python 내부에서 최적화된 루프 구현 (예: squared = [i**2 for i in range(10)])
- 스트링 카테고리화는 join()으로 대체 (예: result = "".join(["Hello", "World"]))
- map() 함수는 명시적 루프보다 2~3배 빠름 (예: list(map(lambda x: x**2, numbers)))
2. 데이터 구조 선택 및 최적화
- set은 리스트 대비 O(1) 시간 복잡도로 값 검색 (예: if "banana" in items)
- defaultdict로 존재 여부 체크를 생략 (예: from collections import defaultdict)
- Counter로 빈도 계산을 단순화 (예: word_counts = Counter(words))
- deque로 맨 앞에 삽입 시 O(1) 복잡도 보장 (예: items.appendleft("new"))
3. 메모리 최적화 및 성능 향상
- itertools.islice로 대량 데이터 처리 시 메모리 절약 (예: list(islice(f, 10)))
- f-strings은 .format()보다 3~5배 빠름 (예: f"Hello, {name}")
- enumerate()로 인덱스와 요소 동시 처리 (예: for i, item in enumerate(items))
- zip()으로 복수 리스트 동시 처리 (예: for name, age in zip(names, ages))
4. 캐싱 및 병렬 처리
- lru_cache로 중복 계산 최적화 (예: @lru_cache(maxsize=1000))
- multiprocessing.Pool로 CPU 병렬 처리 (예: with Pool(4) as p: results = p.map(square, range(10)))
- @staticmethod로 클래스 인스턴스 생성 없이 메서드 호출 (예: Math.square(5))
- dataclass로 초기화 코드 최소화 및 성능 향상 (예: @dataclass class Person: name: str; age: int)
결론
- Python 성능 최적화의 핵심 팁*
- 리스트 컴프리헨션, f-strings, set/Counter 등 내장 함수 활용
- multiprocessing과 JIT 컴파일러(Numba)로 병렬 처리 및 수치 연산 최적화
- 메모리 절약을 위한 iterator, deque, islice 사용
- 중복 계산은 캐싱으로 방지, 데이터 구조 선택을 통해 시간 복잡도 감소
- 실무 팁: 코드 가독성과 성능을 동시에 고려해 최적화 전략을 선택하세요.