16.2. 프로그램언어 파이썬(Python)에서의 성능 향상을 위한 팁

by

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 가비지 컬렉션 활용 팁

가비지 컬렉션은 파이썬에서 메모리 관리를 자동으로 처리해주는 기능으로, 사용하지 않는 메모리를 자동으로 회수하여 프로그램이 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 가비지 컬렉션을 효과적으로 활용하기 위해서 몇 가지 팁을 알아보겠습니다.

첫째로, 불필요한 객체에 대한 참조를 명시적으로 제거해야 합니다. 이는 객체를 더 이상 사용하지 않을 때 해당 객체에 대한 참조를 해제하여 가비지 컬렉션의 대상으로 만들어야 한다는 뜻입니다. 이를 통해 메모리 누수를 방지할 수 있습니다.

두 번째로, 큰 메모리를 사용하는 객체를 사용한 후에는 해당 객체를 del 키워드를 사용하여 명시적으로 삭제하는 것이 좋습니다. 이는 객체가 더 이상 필요하지 않을 때 즉시 메모리에서 해제될 수 있도록 도와줍니다.

세 번째로, 가비지 컬렉션의 동작을 최적화하기 위해 적절한 메모리 관리를 해야 합니다. 예를 들어, 큰 데이터 구조를 다룰 때는 필요한 부분만 잘라서 사용하거나 적절한 데이터 구조를 선택하여 메모리를 효율적으로 활용할 수 있습니다.

아래는 간단한 예제 코드를 통해 가비지 컬렉션을 활용하는 방법을 보여드리겠습니다.


# 예제 코드: 가비지 컬렉션 활용

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print(f'{self.name} 객체가 생성되었습니다.')

# 객체 생성
obj1 = MyClass('obj1')
obj2 = MyClass('obj2')

# obj2에 대한 참조 제거
obj2 = None

# 가비지 컬렉션을 수행하여 메모리 회수
import gc
gc.collect()

위 예제 코드에서는 MyClass라는 클래스를 정의하고 obj1과 obj2라는 두 개의 객체를 생성합니다. 그 후 obj2에 대한 참조를 제거하고 가비지 컬렉션을 수행하여 메모리를 회수하는 과정을 보여줍니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 병렬 처리 팁

파이썬에서 병렬 처리를 효율적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 팁을 따를 수 있습니다.

첫째, 멀티프로세싱(Multiprocessing) 모듈 활용: 멀티프로세싱 모듈을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다. 각 프로세스는 독립적으로 실행되기 때문에 GIL(Global Interpreter Lock)의 영향을 받지 않아 병렬성을 확보할 수 있습니다.


import multiprocessing

def square(n):
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(square, numbers)
    
    print(results)

둘째, 쓰레딩(Threading) 모듈 활용: I/O 바운드 작업을 수행할 때는 쓰레딩을 사용하여 병렬 처리를 할 수 있습니다. 쓰레딩은 GIL 때문에 CPU 연산에는 적합하지 않지만 I/O 작업에는 효과적입니다.


import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    thread = threading.Thread(target=print_numbers)
    thread.start()

셋째, 콘커런트(Concurrent) 모듈 활용: 콘커런트 모듈을 사용하면 비동기적인 작업을 수행할 수 있어 병렬성을 높일 수 있습니다. asyncio와 async/await 구문을 통해 간편하게 비동기 작업을 처리할 수 있습니다.


import asyncio

async def greet():
    print('Hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('World')

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(greet())

이렇게 파이썬에서는 멀티프로세싱, 쓰레딩, 콘커런트 모듈을 활용하여 병렬 처리를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 각 상황에 맞게 적절한 모듈을 선택하여 병렬성을 극대화해보세요.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 빠른 입출력 처리 팁

파이썬에서 빠른 입출력 처리를 위한 팁은 여러 가지가 있습니다. 특히 대량의 입력을 처리할 때는 입력 방식에 따라 성능 차이가 발생할 수 있습니다. 이를 최적화하기 위해 다음과 같은 방법들을 활용할 수 있습니다.

1. sys.stdin.readline() 사용
입력을 받을 때 input() 함수보다 sys.stdin.readline()을 사용하는 것이 더 빠릅니다. 이는 표준 입력에서 한 줄씩 입력을 받기 때문에 속도가 빠릅니다. 


import sys

# 한 줄을 입력받을 때
input_data = sys.stdin.readline().rstrip()

2. 여러 값 입력 받기
여러 값을 한 줄에 입력받을 때는 split()을 사용하여 한 번에 여러 값을 받아올 수 있습니다. 


import sys

# 공백을 기준으로 여러 값을 입력받을 때
inputs = sys.stdin.readline().rstrip().split()

3. 입력 개수가 주어진 경우
입력의 개수가 주어진 경우에는 반복문을 통해 입력을 받을 수 있습니다. 


import sys

n = int(sys.stdin.readline().rstrip())

for _ in range(n):
    data = sys.stdin.readline().rstrip()

4. 출력 시 개행 문자 제거
출력할 때는 print() 함수 대신 sys.stdout.write()를 사용하여 개행 문자를 제거하면 출력 속도를 높일 수 있습니다. 


import sys

# 개행 문자를 제거하여 출력
sys.stdout.write("Hello, World!")

이러한 방법들을 활용하여 파이썬에서 더 빠른 입출력 처리를 할 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 프로파일링 도구 활용 팁

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 프로파일링 도구를 활용하는 것은 코드의 성능을 향상시키고 병목 현상을 찾는 데 매우 유용합니다. 파이썬에는 다양한 프로파일링 도구가 있지만, 그 중에서도 cProfile 모듈을 사용하는 방법을 알아보겠습니다.

cProfile은 파이썬의 내장 모듈로서 코드의 각 함수 호출에 대한 실행 시간 및 호출 횟수를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 부분이 느린지 파악하고 최적화할 수 있습니다.

먼저, cProfile을 사용하여 코드를 프로파일링하는 방법은 간단합니다. 아래는 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.


import cProfile

def example_function():
    total = 0
    for i in range(1000000):
        total += i
    return total

cProfile.run('example_function()')

위의 예제 코드에서는 cProfile 모듈을 사용하여 example_function 함수를 프로파일링합니다. cProfile.run() 메서드를 사용하여 함수를 실행하고 프로파일링 결과를 출력할 수 있습니다.

프로파일링 결과는 함수 호출 횟수, 실행 시간, 호출된 함수의 라인 수 등을 제공하여 코드의 성능을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 성능 저하를 일으키는 부분을 찾고 최적화할 수 있습니다.

프로파일링 도구를 적절히 활용하여 파이썬 코드의 성능을 향상시키고 효율적으로 개발할 수 있도록 노력해보세요.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 코드 리팩토링 팁

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 코드 리팩토링은 기존의 코드를 재구성하여 가독성을 높이고 유지보수를 용이하게 하는 작업입니다. 코드 리팩토링을 통해 코드의 품질을 향상시키고 버그를 줄일 수 있습니다. 아래는 파이썬 코드 리팩토링을 위한 팁과 예제 코드입니다.

팁

  • 함수 분리: 코드를 작은 함수로 분리하여 각 함수가 한 가지 일만 수행하도록 합니다. 이렇게 하면 코드의 재사용성이 높아지고 가독성이 향상됩니다.
  • 의미 있는 변수명: 변수명을 명확하고 의미 있는 이름으로 변경하여 코드를 이해하기 쉽게 만듭니다. 변수명을 통해 코드의 의도를 명확히 전달할 수 있습니다.
  • 중복 코드 제거: 중복된 코드를 발견하면 해당 코드를 함수로 추출하여 중복을 제거합니다. 이렇게 하면 코드의 길이를 줄이고 유지보수가 쉬워집니다.
  • 리스트 컴프리헨션 활용: 리스트 컴프리헨션을 사용하여 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다. 반복문을 한 줄로 표현하여 가독성을 높입니다.
  • 모듈화: 관련된 기능을 모듈로 분리하여 코드를 구조화합니다. 모듈을 활용하면 코드의 재사용성이 높아지고 유지보수가 용이해집니다.

예제 코드


# 함수 분리 예제
def calculate_total_price(price, quantity):
    return price * quantity

def calculate_discounted_price(price, discount_rate):
    return price * (1 - discount_rate)

# 의미 있는 변수명 예제
total_price = calculate_total_price(1000, 3)
discount_rate = 0.2
final_price = calculate_discounted_price(total_price, discount_rate)

# 중복 코드 제거 예제
def calculate_area(radius):
    return 3.14 * radius * radius

def calculate_circumference(radius):
    return 2 * 3.14 * radius

# 리스트 컴프리헨션 활용 예제
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]

# 모듈화 예제
# math_utils.py
def calculate_square(num):
    return num ** 2

# main.py
import math_utils

result = math_utils.calculate_square(5)

Leave a Comment