파이썬 코드 속도 향상 7가지 방법

이 글은 파이썬 코드 성능을 향상시키는 7가지 기법을 제시합니다. 먼저 최적화에 앞서 병목 현상을 파악하기 위한 코드 프로파일링의 중요성을 강조합니다. `sum()`이나 `map()`과 같은 내장 함수와 라이브러리를 활용하는 것은 효율성에 매우 중요합니다. 컴프리헨션과 집합, 사전과 같은 효율적인 자료구조를 사용하여 루프를 최적화하면 속도가 향상됩니다. 특히 `lru_cache`를 사용한 메모이제이션을 통해 비용이 많이 드는 함수 호출을 캐싱하면 성능이 크게 향상됩니다. 멀티프로세싱과 asyncio를 통한 동시성은 CPU 및 I/O 바운드 작업을 가속화할 수 있습니다. NumPy와 Pandas와 같은 최적화된 라이브러리를 활용하여 벡터화된 연산을 수행하면 성능이 획기적으로 향상됩니다. 마지막으로 Numba, PyPy 또는 Cython과 같은 JIT 컴파일러를 사용하면 파이썬 코드를 컴파일된 기계어로 변환하여 속도를 크게 높일 수 있습니다. 저자는 이러한 기법들이 작고 집중적인 변경을 통해 상당한 성능 향상을 가져올 수 있다고 강조합니다. 이 글에서는 프로파일링을 우선시하고, 내장 함수를 사용하며, 캐싱, 동시성 및 JIT 컴파일을 통합하는 전략을 통해 최적의 성능을 달성할 것을 제안합니다.