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‘편리한’ 파이썬과 ‘빠른’ 러스트를 결합하는 법

두 언어의 라이브러리 덕분에 파이썬(Python)의 ‘편리함’과 러스트(Rust)의 ‘속도’를 결합할 수 있다. PyO3 프로젝트와 C파이썬(cpython) 크레이트를 시작해보자.  언뜻 보기에 파이썬과 러스트는 언어 스펙트럼의 양끝을 차지한다. 런타임으로 설명되는 파이썬은 개발자에게 유연하고 편리한 프로그래밍 환경을 제공하지만 실행 성능을 대가로 치러야 한다. 러스트는 속도와 메모리 안정성을 제공하지만 메모리 작업을 처리하는 새 패러다임을 배워야 한다.  이론적으로 이 언어들은 경쟁해서는 안 된다. 협력해야 한다. 그리고 실제로 가능한 일이다. 러스트는 파이썬의 사용 편의성이란 이점을, 파이썬은 러스트의 속도와 안정성이라는 이점을 얻을 수 있다.  단, 파이썬과 함께 러스트를 반대로 러스트와 함께 파이썬을 사용하여 최적의 결과를 얻으려면 최소한 두 언어를 어느 정도 알아야 한다. 또 각 접근법의 옵션이 크게 다르기 때문에 둘 중 어느 것이 기본 언어인지 결정해야 한다.    PyO3로 파이썬에서 러스트 호출하기 만약 파이썬이 기본 언어라면 러스트와의 통합은 개념적으로 파이썬을 C와 통합하는 것과 동일한 방식으로 이뤄진다. C로 작성된 파이썬의 기본 구현은 C로 작성된 확장 또는 C-호환 ABI를 사용하는 확장을 쓴다. 동일한 API를 활용하는 러스트로 작성된 확장도 작동하지만 자동은 아니다. 파이썬 C API에 러스트 함수 바인딩을 제공하도록 설계된 크레이트를 사용해야 한다.  파이썬에서 러스트 바인딩 만들기 파이썬에서 러스트 바인딩을 생성하기 위해 가장 널리 알려진 프로젝트는 PyO3다. 러스트에서 파이썬 모듈을 작성하거나 파이썬 런타임을 러스트 바이너리에 포함하는 데 사용할 수 있다.  PyO3는 또 다른 프로젝트 ‘마트린(Maturin)’을 활용한다. 이는 파이썬 패키징 및 바인딩으로 러스트 크레이트를 작성하는 도구다. 파이썬 가상 환경에 설치하면 마트린을 명령줄에서 사용하여 파...

파이썬 러스트 사이썬 C파이썬 프로그래밍 언어 개발 언어

2022.07.07

두 언어의 라이브러리 덕분에 파이썬(Python)의 ‘편리함’과 러스트(Rust)의 ‘속도’를 결합할 수 있다. PyO3 프로젝트와 C파이썬(cpython) 크레이트를 시작해보자.  언뜻 보기에 파이썬과 러스트는 언어 스펙트럼의 양끝을 차지한다. 런타임으로 설명되는 파이썬은 개발자에게 유연하고 편리한 프로그래밍 환경을 제공하지만 실행 성능을 대가로 치러야 한다. 러스트는 속도와 메모리 안정성을 제공하지만 메모리 작업을 처리하는 새 패러다임을 배워야 한다.  이론적으로 이 언어들은 경쟁해서는 안 된다. 협력해야 한다. 그리고 실제로 가능한 일이다. 러스트는 파이썬의 사용 편의성이란 이점을, 파이썬은 러스트의 속도와 안정성이라는 이점을 얻을 수 있다.  단, 파이썬과 함께 러스트를 반대로 러스트와 함께 파이썬을 사용하여 최적의 결과를 얻으려면 최소한 두 언어를 어느 정도 알아야 한다. 또 각 접근법의 옵션이 크게 다르기 때문에 둘 중 어느 것이 기본 언어인지 결정해야 한다.    PyO3로 파이썬에서 러스트 호출하기 만약 파이썬이 기본 언어라면 러스트와의 통합은 개념적으로 파이썬을 C와 통합하는 것과 동일한 방식으로 이뤄진다. C로 작성된 파이썬의 기본 구현은 C로 작성된 확장 또는 C-호환 ABI를 사용하는 확장을 쓴다. 동일한 API를 활용하는 러스트로 작성된 확장도 작동하지만 자동은 아니다. 파이썬 C API에 러스트 함수 바인딩을 제공하도록 설계된 크레이트를 사용해야 한다.  파이썬에서 러스트 바인딩 만들기 파이썬에서 러스트 바인딩을 생성하기 위해 가장 널리 알려진 프로젝트는 PyO3다. 러스트에서 파이썬 모듈을 작성하거나 파이썬 런타임을 러스트 바이너리에 포함하는 데 사용할 수 있다.  PyO3는 또 다른 프로젝트 ‘마트린(Maturin)’을 활용한다. 이는 파이썬 패키징 및 바인딩으로 러스트 크레이트를 작성하는 도구다. 파이썬 가상 환경에 설치하면 마트린을 명령줄에서 사용하여 파...

2022.07.07

데이터 과학을 위해 '더 개선된' 최신 필수 파이썬 툴 6가지

데이터 분석을 마스터하려면, 또는 단순히 사용하려고 해도 필요한 것은 결국 파이썬이다. 파이썬은 배우기 쉬우며 지원의 폭도 넓고 깊다. 또한, 거의 모든 데이터 과학 라이브러리와 머신 러닝 프레임워크가 파이썬 인터페이스를 지원한다.   지난 몇 개월 동안 파이썬을 위한 여러 데이터 과학 프로젝트에서 주요 기능 업데이트가 포함된 새로운 버전이 나왔다. 실제 수치 계산을 위한 프로젝트도 있고, 이와 같은 작업에 최적화된 빠른 코드를 더 쉽게 작성할 수 있는 프로젝트도 있다. 데이터 과학을 위한 필수 파이썬 툴 6가지를 정리했다.   사이파이 1.7 빠르고 강력한 수학 라이브러리를 원하는 파이썬 사용자에겐 넘파이(Numpy)가 있지만 넘파이 자체는 구체적인 작업에 초점을 두지 않는다. 그래서 필요한 것이 사이파이(SciPy)다. 넘파이를 사용해 선형 대수부터 통계 작업, 신호 처리에 이르기까지 일반적인 수학 및 과학 프로그래밍 작업을 위한 라이브러리를 제공한다. 사이파이는 오래전부터 수학과 통계학을 다루기 위한 편리하고 광범위하게 사용되는 툴을 제공했다. 여러 버전에 걸쳐 강력한 하위 호환성을 제공했지만 1.0 릴리스가 나오기까지 상당히 오랜 시간이 걸렸다. 코어 개발자인 랄프 고머스에 따르면, 사이파이 프로젝트가 버전 1.0이 나올 수 있었던 가장 큰 이유는 프로젝트를 감독, 관리하는 방법의 통합이다. 하지만 맥OS와 윈도우 빌드를 위한 지속적 통합 프로세스와 사전 빌드된 윈도우 바이너리를 제대로 지원한 것도 한몫을 했다. 특히 후자는 윈도우 사용자가 별도 과정 없이 사이파이를 사용할 수 있음을 의미한다. 사이파이 프로젝트는 2017년 1.0 릴리스 이후 지금까지 7차례 주 릴리스를 내놨고 그 과정에서 다음과 같이 부분이 개선됐다.   파이썬 2.7 지원 종료와 그 이후의 코드베이스 현대화 더 많은 기능, 개선된 문서, 많은 새로운 알고리즘(예를 들어 성능이 향상되고 현대화된 인터페이스를 갖춘 새로운 고속 푸리에 변환 모듈...

데이터과학 파이썬 사이파이 넘바 사이썬 대스크 백스 인텔SDC

2021.07.26

데이터 분석을 마스터하려면, 또는 단순히 사용하려고 해도 필요한 것은 결국 파이썬이다. 파이썬은 배우기 쉬우며 지원의 폭도 넓고 깊다. 또한, 거의 모든 데이터 과학 라이브러리와 머신 러닝 프레임워크가 파이썬 인터페이스를 지원한다.   지난 몇 개월 동안 파이썬을 위한 여러 데이터 과학 프로젝트에서 주요 기능 업데이트가 포함된 새로운 버전이 나왔다. 실제 수치 계산을 위한 프로젝트도 있고, 이와 같은 작업에 최적화된 빠른 코드를 더 쉽게 작성할 수 있는 프로젝트도 있다. 데이터 과학을 위한 필수 파이썬 툴 6가지를 정리했다.   사이파이 1.7 빠르고 강력한 수학 라이브러리를 원하는 파이썬 사용자에겐 넘파이(Numpy)가 있지만 넘파이 자체는 구체적인 작업에 초점을 두지 않는다. 그래서 필요한 것이 사이파이(SciPy)다. 넘파이를 사용해 선형 대수부터 통계 작업, 신호 처리에 이르기까지 일반적인 수학 및 과학 프로그래밍 작업을 위한 라이브러리를 제공한다. 사이파이는 오래전부터 수학과 통계학을 다루기 위한 편리하고 광범위하게 사용되는 툴을 제공했다. 여러 버전에 걸쳐 강력한 하위 호환성을 제공했지만 1.0 릴리스가 나오기까지 상당히 오랜 시간이 걸렸다. 코어 개발자인 랄프 고머스에 따르면, 사이파이 프로젝트가 버전 1.0이 나올 수 있었던 가장 큰 이유는 프로젝트를 감독, 관리하는 방법의 통합이다. 하지만 맥OS와 윈도우 빌드를 위한 지속적 통합 프로세스와 사전 빌드된 윈도우 바이너리를 제대로 지원한 것도 한몫을 했다. 특히 후자는 윈도우 사용자가 별도 과정 없이 사이파이를 사용할 수 있음을 의미한다. 사이파이 프로젝트는 2017년 1.0 릴리스 이후 지금까지 7차례 주 릴리스를 내놨고 그 과정에서 다음과 같이 부분이 개선됐다.   파이썬 2.7 지원 종료와 그 이후의 코드베이스 현대화 더 많은 기능, 개선된 문서, 많은 새로운 알고리즘(예를 들어 성능이 향상되고 현대화된 인터페이스를 갖춘 새로운 고속 푸리에 변환 모듈...

2021.07.26

모질라, 브라우저에 파이썬 통합하는 ‘파이어다이드’ 프로젝트 분리

모질라가 ‘파이어다이드(Pyodide)’를 커뮤니티 주도의 독립 프로젝트로 분리(spin out)했다. 웹어셈블리로 컴파일된 사이썬(CPython) 3.8 인터프리터로 구성된 파이어다이드는 파이썬을 웹 브라우저에서 실행할 수 있도록 한다.    파이어다이드 프로젝트는 독립된 깃허브(GitHub) 조직에 새로운 보금자리(github.com/pyodide)를 마련했다. 공식 문서는 이곳(pyodide.org)에서 확인할 수 있다. 향후 이 프로젝트는 자원봉사로 참여하는 컨트리뷰터에 의해 유지관리될 예정이다. 이와 관련한 거버넌스 문서 그리고 파이썬 코드 성능 향상, 다운로드 크기 감소, 패키지 로딩 간소화 등의 목표를 정리한 프로젝트 로드맵이 게시됐다.   파이어다이드는 파이썬 패키지 인덱스(Python Package Index; PyPi)의 PPW(pure Python wheel)로 모든 파이썬 패키지를 설치할 수 있다. 또 파이어다이드에는 파이썬 패키지를 자바스크립트에 노출하고, DOM을 포함한 브라우저 UI를 파이썬에 노출하는 외부 함수 인터페이스가 있다.  이 밖에도 해당 프로젝트는 넘파이(NumPy), 판다(Panda), 맷플롯립(Matplotlib), 사이파이(SciPy), 사이킷런(Scikit-learn) 등의 많은 파이썬 과학 패키지를 브라우저에서 실행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 브라우저의 REPL(Read Eval Print Loop)에서 파이어다이드를 사용해볼 수 있다.  모질라는 지난 4월 22일 이 프로젝트의 독립을 발표하는 한편 주요 유지관리 개선, 중앙 API 재설계, 오류 및 메모리 누수 제거 등을 특징으로 하는 파이어다이드 0.17 릴리즈도 출시했다.  본래 브라우저에서 데이터 과학을 지원하는 아이오다이드(Iodide) 프로젝트에서 파이썬을 사용할 수 있도록 모질라 내부에서 개발됐던 파이어다이드는 큰 관심을 끌었으며, 현재 모질라 외부의 많은 프로젝트에서 사용되고 있...

모질라 파이어다이드 파이썬 데이터 과학 사이썬 깃허브 넘파이 판다 맷플롯립 사이파이 사이킷런 브라우저 아이오다이드 러스트 웹 개발 오픈소스

2021.04.26

모질라가 ‘파이어다이드(Pyodide)’를 커뮤니티 주도의 독립 프로젝트로 분리(spin out)했다. 웹어셈블리로 컴파일된 사이썬(CPython) 3.8 인터프리터로 구성된 파이어다이드는 파이썬을 웹 브라우저에서 실행할 수 있도록 한다.    파이어다이드 프로젝트는 독립된 깃허브(GitHub) 조직에 새로운 보금자리(github.com/pyodide)를 마련했다. 공식 문서는 이곳(pyodide.org)에서 확인할 수 있다. 향후 이 프로젝트는 자원봉사로 참여하는 컨트리뷰터에 의해 유지관리될 예정이다. 이와 관련한 거버넌스 문서 그리고 파이썬 코드 성능 향상, 다운로드 크기 감소, 패키지 로딩 간소화 등의 목표를 정리한 프로젝트 로드맵이 게시됐다.   파이어다이드는 파이썬 패키지 인덱스(Python Package Index; PyPi)의 PPW(pure Python wheel)로 모든 파이썬 패키지를 설치할 수 있다. 또 파이어다이드에는 파이썬 패키지를 자바스크립트에 노출하고, DOM을 포함한 브라우저 UI를 파이썬에 노출하는 외부 함수 인터페이스가 있다.  이 밖에도 해당 프로젝트는 넘파이(NumPy), 판다(Panda), 맷플롯립(Matplotlib), 사이파이(SciPy), 사이킷런(Scikit-learn) 등의 많은 파이썬 과학 패키지를 브라우저에서 실행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 브라우저의 REPL(Read Eval Print Loop)에서 파이어다이드를 사용해볼 수 있다.  모질라는 지난 4월 22일 이 프로젝트의 독립을 발표하는 한편 주요 유지관리 개선, 중앙 API 재설계, 오류 및 메모리 누수 제거 등을 특징으로 하는 파이어다이드 0.17 릴리즈도 출시했다.  본래 브라우저에서 데이터 과학을 지원하는 아이오다이드(Iodide) 프로젝트에서 파이썬을 사용할 수 있도록 모질라 내부에서 개발됐던 파이어다이드는 큰 관심을 끌었으며, 현재 모질라 외부의 많은 프로젝트에서 사용되고 있...

2021.04.26

파이썬 성능 개선을 위한 6가지 프로젝트

파이썬(Python)은 세련되고 편리하지만 파이썬을 사용하는 누구나 알고 있듯이 CPU 집약적인 작업에서 C, 자바 또는 자바스크립트보다 속도가 훨씬 더 느리다. 그러나 느린 속도를 이유로 파이썬을 외면하기에는 다른 많은 장점이 아깝다. 그래서 이 언어의 성능을 근본적으로 높이기 위한 여러 프로젝트가 등장했다.   동일한 하드웨어에서 파이썬의 속도를 더 높이는 방법은 크게 2가지인데, 각각 장단점이 있다.    파이썬에 사용되는 기본 런타임(C파이썬 구현)의 대안을 만드는 방법이다. 큰 작업이지만 결과적으로 C파이썬을 대체할 수 있다. 기존 파이썬 코드를 다시 써서 특정 속도 최적화 기능을 활용할 수 있다. 즉, 프로그래머 측에서 더 많은 작업이 필요하지만 런타임을 변경할 필요는 없다. 지금부터 파이썬 성능을 높이는 6가지 방법을 알아보자. 각 방법은 앞의 2가지 접근 방법 가운데 하나 또는 두 가지의 조합을 사용한다. 파이파이(PyPy) C파이썬의 대안 중에서는 파이파이가 단연 가장 눈에 띈다(예를 들어 쿠오라(Quora)는 프로덕션에서 파이파이를 사용함). 파이파이는 기존 파이썬 코드와의 호환성도 뛰어나므로 기본 런타임이 될 가능성도 가장 높다. 파이파이는 언어의 속도를 높이기 위해 구글 크롬의 V8 자바스크립트 엔진과 마찬가지로 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 사용한다. 과거에는 파이썬 3보다 파이썬 2에 더 친화적이었지만 최신 버전의 파이파이는 파이썬 2.7 외에 파이썬 3.6과 3.7도 지원한다. 파이파이는 넘파이(NumPy)와 같이 파이썬 성능을 높이는 데 사용되는 일반적인 라이브러리와의 통합이 오랫동안 원활하지 않았다. 그러나 최근 릴리스에서는 이 문제가 많이 해결됐다. 파이파이의 또 다른 제약은 제대로 된 성능 향상을 얻기 위해서는 어느 정도 워밍업 시간이 필요하므로 서버와 같은 장기 실행 프로그램에는 적합하지만 단발성 스크립트에서는 효과가 떨어진다는 점이다. 또한 실행 파일의 크기가 C파이...

파이썬 파이파이 PyPy 피스톤 Pyston 누이트카 Nuitka 사이썬 Cython 넘바 Numba typed_python

2021.03.05

파이썬(Python)은 세련되고 편리하지만 파이썬을 사용하는 누구나 알고 있듯이 CPU 집약적인 작업에서 C, 자바 또는 자바스크립트보다 속도가 훨씬 더 느리다. 그러나 느린 속도를 이유로 파이썬을 외면하기에는 다른 많은 장점이 아깝다. 그래서 이 언어의 성능을 근본적으로 높이기 위한 여러 프로젝트가 등장했다.   동일한 하드웨어에서 파이썬의 속도를 더 높이는 방법은 크게 2가지인데, 각각 장단점이 있다.    파이썬에 사용되는 기본 런타임(C파이썬 구현)의 대안을 만드는 방법이다. 큰 작업이지만 결과적으로 C파이썬을 대체할 수 있다. 기존 파이썬 코드를 다시 써서 특정 속도 최적화 기능을 활용할 수 있다. 즉, 프로그래머 측에서 더 많은 작업이 필요하지만 런타임을 변경할 필요는 없다. 지금부터 파이썬 성능을 높이는 6가지 방법을 알아보자. 각 방법은 앞의 2가지 접근 방법 가운데 하나 또는 두 가지의 조합을 사용한다. 파이파이(PyPy) C파이썬의 대안 중에서는 파이파이가 단연 가장 눈에 띈다(예를 들어 쿠오라(Quora)는 프로덕션에서 파이파이를 사용함). 파이파이는 기존 파이썬 코드와의 호환성도 뛰어나므로 기본 런타임이 될 가능성도 가장 높다. 파이파이는 언어의 속도를 높이기 위해 구글 크롬의 V8 자바스크립트 엔진과 마찬가지로 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 사용한다. 과거에는 파이썬 3보다 파이썬 2에 더 친화적이었지만 최신 버전의 파이파이는 파이썬 2.7 외에 파이썬 3.6과 3.7도 지원한다. 파이파이는 넘파이(NumPy)와 같이 파이썬 성능을 높이는 데 사용되는 일반적인 라이브러리와의 통합이 오랫동안 원활하지 않았다. 그러나 최근 릴리스에서는 이 문제가 많이 해결됐다. 파이파이의 또 다른 제약은 제대로 된 성능 향상을 얻기 위해서는 어느 정도 워밍업 시간이 필요하므로 서버와 같은 장기 실행 프로그램에는 적합하지만 단발성 스크립트에서는 효과가 떨어진다는 점이다. 또한 실행 파일의 크기가 C파이...

2021.03.05

‘넘파이(NumPy)’ 버전 1.20 출시··· 타입 어노테이션 지원

‘넘파이(NumPy)’ 버전 1.20이 출시됐다. 이는 과학 연산을 지원하는 파이썬 기본 패키지다. 이번 릴리즈에는 타입 어노테이션 및 SIMD(Single Instruction, Multiple Data; 하나의 명령어로 여러 데이터를 동시에 처리하는 방식) 사용 확장 등의 새로운 기능들이 추가됐다.    릴리즈 노트에 따르면 넘파이 1.20에는 타입 어노테이션이 추가됐다. 최종 사용자에게 유용한 타입을 포함하는 새로운 numpy.typing 모듈도 제공된다. 현재 사용할 수 있는 타입에는 배열로 강제 변환될 수 있는 객체인 ArrayLike와 dtype으로 강제 변환될 수 있는 객체인 DtypeLike가 있다.  또한 범용 함수(ufuncs)의 실행 속도를 향상하기 위해 SIMD 사용을 확장했다. NEP-38(NumPy Enhancement Proposal) SIMD 성능 최적화를 위한 개선 작업도 이뤄졌다. 이 밖에 넘파이 1.20.0의 다른 기능 및 개선사항은 다음과 같다.  • dtype(data type object)을 확장하는 더 쉬운 경로를 제공하기 위해 이를 변경하고 구현체를 캐스팅하는 작업이 진행 중이다.  • 파이썬용 C 확장자를 작성하기 위한 사이썬(Cython) 언어 버전 3.0을 예비 지원한다.  • randon.Generator 클래스에 새로운 순열 함수가 추가됐다.  • 색인 결과가 비어있는 경우에도 색인 오류가 보고된다.  • all과 any의 불리언 연산(Boolean)에서 배열의 지정된 요소 또는 하위 축만 고려하기 위해 키워드 인수가 추가됐다.  • 이제 numpy.typing의 타입을 런타임에 가져올 수 있다.  • sliding_window_view 함수는 넘파이 배열에 관한 슬라이딩 창 보기를 제공한다.  • 배열을 만들거나 할당할 때 모든 경우에서 넘파이 스칼라는 이제 넘파이 배열과 동일하게 캐스팅된다. ...

넘파이 파이썬 데이터 과학 SIMD 사이썬 기술 부채

2021.03.02

‘넘파이(NumPy)’ 버전 1.20이 출시됐다. 이는 과학 연산을 지원하는 파이썬 기본 패키지다. 이번 릴리즈에는 타입 어노테이션 및 SIMD(Single Instruction, Multiple Data; 하나의 명령어로 여러 데이터를 동시에 처리하는 방식) 사용 확장 등의 새로운 기능들이 추가됐다.    릴리즈 노트에 따르면 넘파이 1.20에는 타입 어노테이션이 추가됐다. 최종 사용자에게 유용한 타입을 포함하는 새로운 numpy.typing 모듈도 제공된다. 현재 사용할 수 있는 타입에는 배열로 강제 변환될 수 있는 객체인 ArrayLike와 dtype으로 강제 변환될 수 있는 객체인 DtypeLike가 있다.  또한 범용 함수(ufuncs)의 실행 속도를 향상하기 위해 SIMD 사용을 확장했다. NEP-38(NumPy Enhancement Proposal) SIMD 성능 최적화를 위한 개선 작업도 이뤄졌다. 이 밖에 넘파이 1.20.0의 다른 기능 및 개선사항은 다음과 같다.  • dtype(data type object)을 확장하는 더 쉬운 경로를 제공하기 위해 이를 변경하고 구현체를 캐스팅하는 작업이 진행 중이다.  • 파이썬용 C 확장자를 작성하기 위한 사이썬(Cython) 언어 버전 3.0을 예비 지원한다.  • randon.Generator 클래스에 새로운 순열 함수가 추가됐다.  • 색인 결과가 비어있는 경우에도 색인 오류가 보고된다.  • all과 any의 불리언 연산(Boolean)에서 배열의 지정된 요소 또는 하위 축만 고려하기 위해 키워드 인수가 추가됐다.  • 이제 numpy.typing의 타입을 런타임에 가져올 수 있다.  • sliding_window_view 함수는 넘파이 배열에 관한 슬라이딩 창 보기를 제공한다.  • 배열을 만들거나 할당할 때 모든 경우에서 넘파이 스칼라는 이제 넘파이 배열과 동일하게 캐스팅된다. ...

2021.03.02

C 속도의 파이썬··· '사이썬'의 기본 개념 따라잡기

파이썬(Python)은 가장 편리하고 다재다능하고 유용한 프로그래밍 언어로 유명하다. 하지만 실행 속도 측면에서는 별로 내세울 만하지 않았다. 사이썬(Cython)은 다르다. 사이썬은 파이썬의 확대 집합으로, C로 컴파일되며 실행하는 작업에 따라 적게는 몇 퍼센트에서 많게는 몇 배 더 높은 성능을 제공한다. 파이썬의 네이티브 객체 형식에 구속되는 작업에서는 속도 향상 폭이 크지 않지만 수치 연산을 비롯해 파이썬 자체 내부 구조가 관여하지 않는 모든 연산에서 상당한 속도 향상을 얻을 수 있다. 이 방법으로 파이썬의 본질적인 제약을 완화하거나 아예 뛰어넘을 수 있다. 사이썬을 사용하면 파이썬의 용이함과 편리함을 포기하지 않고도 파이썬의 본질적인 제약 가운데 상당수를 우회하거나 완전히 뛰어넘을 수 있다. 이 기사에서는 사이썬의 기본 개념을 알아보고 사이썬을 사용해 함수 중 하나의 실행 속도를 가속화하는 간단한 파이썬 애플리케이션을 만들어 본다. 파이썬을 C로 컴파일 파이썬 코드는 C 모듈을 직접 호출할 수 있다. 이런 C 모듈은 일반 C 라이브러리일 수도 있고 파이썬 전용으로 제작된 라이브러리일 수도 있다. 사이썬은 또 다른 종류의 모듈, 즉 파이썬 내부 구조와 통신하며 기존 파이썬 코드와 하나로 묶을 수 있는 C 라이브러리를 생성한다. 사이썬 코드는 기본적으로 파이썬 코드와 상당부분 닮았다. 사이썬 컴파일러에 파이썬 프로그램을 집어넣으면 컴파일러는 프로그램을 현 상태 그대로 받아들이다. 사이썬의 네이티브 가속이 적용되지 않을 뿐이다. 그러나 파이썬 코드에 사이썬의 특수 구문으로 된 형식 주석을 넣으면 사이썬은 느린 파이썬 객체를 속도가 빠른 C로 대체할 수 있다. 사이썬의 접근 방법은 증분적이다. 즉, 개발자는 애플리케이션 전체를 처음부터 새로 작성할 필요 없이 기존 파이썬 애플리케이션으로 시작해서 부분부분 코드를 변경해 속도를 높일 수 있다. 이 방법은 일반적으로 소프트웨어 성능 문제의 속성과 잘 맞아떨어진다. 대부분의 프로그램...

파이썬 Cython Python 사이썬

2018.02.13

파이썬(Python)은 가장 편리하고 다재다능하고 유용한 프로그래밍 언어로 유명하다. 하지만 실행 속도 측면에서는 별로 내세울 만하지 않았다. 사이썬(Cython)은 다르다. 사이썬은 파이썬의 확대 집합으로, C로 컴파일되며 실행하는 작업에 따라 적게는 몇 퍼센트에서 많게는 몇 배 더 높은 성능을 제공한다. 파이썬의 네이티브 객체 형식에 구속되는 작업에서는 속도 향상 폭이 크지 않지만 수치 연산을 비롯해 파이썬 자체 내부 구조가 관여하지 않는 모든 연산에서 상당한 속도 향상을 얻을 수 있다. 이 방법으로 파이썬의 본질적인 제약을 완화하거나 아예 뛰어넘을 수 있다. 사이썬을 사용하면 파이썬의 용이함과 편리함을 포기하지 않고도 파이썬의 본질적인 제약 가운데 상당수를 우회하거나 완전히 뛰어넘을 수 있다. 이 기사에서는 사이썬의 기본 개념을 알아보고 사이썬을 사용해 함수 중 하나의 실행 속도를 가속화하는 간단한 파이썬 애플리케이션을 만들어 본다. 파이썬을 C로 컴파일 파이썬 코드는 C 모듈을 직접 호출할 수 있다. 이런 C 모듈은 일반 C 라이브러리일 수도 있고 파이썬 전용으로 제작된 라이브러리일 수도 있다. 사이썬은 또 다른 종류의 모듈, 즉 파이썬 내부 구조와 통신하며 기존 파이썬 코드와 하나로 묶을 수 있는 C 라이브러리를 생성한다. 사이썬 코드는 기본적으로 파이썬 코드와 상당부분 닮았다. 사이썬 컴파일러에 파이썬 프로그램을 집어넣으면 컴파일러는 프로그램을 현 상태 그대로 받아들이다. 사이썬의 네이티브 가속이 적용되지 않을 뿐이다. 그러나 파이썬 코드에 사이썬의 특수 구문으로 된 형식 주석을 넣으면 사이썬은 느린 파이썬 객체를 속도가 빠른 C로 대체할 수 있다. 사이썬의 접근 방법은 증분적이다. 즉, 개발자는 애플리케이션 전체를 처음부터 새로 작성할 필요 없이 기존 파이썬 애플리케이션으로 시작해서 부분부분 코드를 변경해 속도를 높일 수 있다. 이 방법은 일반적으로 소프트웨어 성능 문제의 속성과 잘 맞아떨어진다. 대부분의 프로그램...

2018.02.13

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