코드 실행 속도가 느려서 답답하셨나요? 파이썬에서도 쌩쌩 달리는 방법이 있답니다.
요즘 파이썬으로 작업을 하다 보면, 간단한 스크립트 하나에도 몇 초씩 멈칫하는 경우가 많아요. 특히 데이터 다루는 분들이라면 공감하실 거예요. 저도 그랬어요. 프로젝트 마감 앞두고 계속 멈추는 코드에 좌절하고 말았죠. 하지만 다행히 방법은 있었습니다. 파이썬도 충분히 빠를 수 있다는 사실, 아시나요? 이 글에선 제가 실제로 써먹은 성능 최적화 비법들을 공유해볼게요. 코드 성능 한 단계 업그레이드, 지금 시작해보세요!
코드 성능 측정을 위한 프로파일링 도구
속도를 개선하려면 먼저 어디서 병목이 생기는지 알아야겠죠? 그래서 꼭 필요한 게
프로파일링 도구예요. 제가 자주 쓰는 건
cProfile이에요. 함수 단위로 시간 분석을 해주니까 어떤 함수가 시간을 제일 많이
잡아먹는지 금방 파악할 수 있죠. 게다가 line_profiler랑
memory_profiler를 같이 쓰면 한 줄 단위 성능과 메모리 사용량도
분석할 수 있어서 진짜 유용해요.
파이썬 내장 최적화 기법 비교
| 기법 | 설명 | 효과 |
|---|---|---|
| 리스트 컴프리헨션 | for문보다 더 빠르고 간결하게 리스트 생성 | 최대 2~3배 빠름 |
| 제너레이터 | 메모리를 아끼는 반복 처리 방식 | 대량 데이터 처리에 적합 |
| 딕셔너리 setdefault | 조건 없이 키 생성 및 업데이트 | 조건문 제거로 성능 향상 |
피해야 할 느린 코드 패턴
파이썬 코드, 작성은 쉬워도 잘못 쓰면 속도가 뚝 떨어져요. 특히 아래 패턴들은 반드시 피해야 해요!
-
루프 안에서 리스트 덧붙이기 (
list += [item]) - 중첩 for문 내 if문 남발
-
문자열 반복 연결 (
+=사용) - 글로벌 변수 과다 사용
메모리 사용 줄이기 위한 전략
파이썬은 메모리를 자동으로 관리해주지만, 우리가 의도적으로 최적화하지 않으면
금방 메모리 폭탄 맞습니다. 특히 반복적으로 큰 데이터를 다루는 경우에는 더더욱
신경 써야 해요. del을 통해 불필요한 객체를 지우고,
gc.collect()로 명시적 가비지 컬렉션을 호출하는 것도 좋은
방법이에요. 또, __slots__을 클래스에 지정하면 메모리 사용량을 확
줄일 수 있어요. numpy를 사용할 때도 dtype을 float64 대신
float32로 바꾸는 것만으로도 메모리 사용량이 절반 가까이 줄어요.
성능 향상 외부 라이브러리 비교
| 라이브러리 | 특징 | 추천 사용 사례 |
|---|---|---|
| Numba | JIT 컴파일러로 numpy 코드 가속 | 수치 계산 반복 루프 |
| Cython | C 수준 속도로 컴파일 가능 | 연산 집중 알고리즘 구현 |
| Pandas + modin | 멀티코어 기반 분산 처리 | 대용량 테이블 처리 |
실시간 최적화 사례와 적용 효과
제 경우, 50만 개의 텍스트 데이터를 처리하는 NLP 파이프라인을 구성할 때, 처음엔
단순 파이썬 for문으로 했어요. 근데 처리 속도가 거의 5분 넘게 걸리더라고요.
그래서 gensim으로 바꾸고, 데이터 전처리에 Pandas 대신 Dask를 쓰니까… 놀랍게도
45초로 줄었어요. 리스트 대신 제너레이터 쓰고, 불필요한 변수를
del 처리하니 메모리 사용량도 60% 줄었구요. 이런 작은 개선들이
모여서 전체 프로젝트 속도를 거의 10배나 향상시켰습니다.
- Pandas → Dask 전환: 처리 시간 5분 → 45초
- 리스트 → 제너레이터: 메모리 사용량 절감
- 외부 라이브러리 활용: 성능 10배 향상
리스트 컴프리헨션과 제너레이터 사용만으로도 상당한 개선 효과를 볼 수 있어요. 루프에서 리스트에 값을 추가하는 대신 컴프리헨션을 쓰면 훨씬 빠릅니다.
제너레이터 사용, __slots__ 도입, 불필요한 객체
삭제(del)와 gc.collect() 호출이 매우
효과적이에요.
Numba를 이용해 JIT 컴파일을 적용하면 반복문 속도가 비약적으로 향상됩니다. 또는 리스트 컴프리헨션도 좋은 방법이죠.
Pandas 대신 Modin이나 Dask를 사용하면 멀티코어 활용이 가능해서 훨씬 빠르게 작업할 수 있어요.
가능합니다. 내장 함수의 효율적인 사용, 리스트 컴프리헨션, set/dict 구조 활용만으로도 큰 차이를 만들 수 있어요.
line_profiler와 memory_profiler를 함께 사용하면 병목 구간을 쉽게 찾을 수
있어요. py-spy도 비동기 환경에서 유용합니다.
성능이 안 나오는 파이썬 코드 때문에 고민 중이셨다면, 오늘 소개한 기법들이 분명 큰 도움이 되셨을 거예요. 저도 비슷한 시행착오를 겪었기에 더 공감이 갑니다. 작은 개선들이 모여 큰 차이를 만든다는 걸 직접 체감했으니까요. 지금 바로 한 가지 방법이라도 적용해보세요. 달라진 속도에 깜짝 놀라실지도 몰라요. 우리 같이 더 빠르고 똑똑한 파이썬을 만들어봐요!
