'더 쉽고 빠른 파이썬', 파이파이에 대해서 상세히 살펴봤습니다.
'파이썬', 많은 분들이 기억하고 있고 대부분은 다 사용하고 있을 툴이라고 생각됩니다. 파이썬은 간단히 말해서 개발하는 프로그램으로서 이미 다양하게 성장한 프로그램인 만큼 툴이 많은 것은 물론, 파이썬의 오랜 역사로 오랫동안 장수 운영중이라고 할 수 있는 프로그램이기도 합니다.
강력하고 유연하며 다루기 쉬운 언어로 유명하다보니 방대하고 다양한 애플리케이션과 워크플로우, 분야에 사용되고 있습니다. 그러나 인터프리티드 언어인 데다 런타임의 동적 특성 때문에 파이썬은 C, C++와 같은 머신 네이티브 언어에 비해 속도가 훨씬 더 느리다는 고질적인 단점이 있습니다.
개발자들은 오랜 시간 동안 파이썬의 속도 제한을 극복하기 위한 다양한 방법을 고민해왔는데, 성능 집약적인 작업을 C로 작성하고 이 C 코드를 파이썬으로 래핑하는 방법 같은 것이 예시라 할 수 있겠습니다. 많은 머신러닝 라이브러리가 실제로 이 방식으로 동작하고 있다고 합니다.
파이썬 코드에 런타임 형식 정보를 섞어 C로 컴파일할 수 있게 해주는 프로젝트인 사이썬(Cython)을 사용하는 방법도 있기도 하는데 차선책은 이상적인 방법일 수는 없다는 말이 있듯이, 이 프로그램 또한 이러한 문제점에 대해서 단독으로 해결하기에는 어려움이 따릅니다. 그래서 이런 프로그램을 그대로 가져와서 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있다면 좋겠다는 발언에서 탄생한 것이 이번에 소개해드리려는 파이파이라는 것입니다.
파이파이는 2007년에 처음 발표된 Python의 언어 구현 중 하나로, C로 짜인 기존의 CPython과 달리 Python으로 Python을 만드는 프로젝트라고 합니다. 여기만 보면 뭔가 이상한 짓 하는 프로젝트 내지 실험적인 프로젝트처럼 느껴지겠지만, 이 프로젝트의 진짜 놀라운 점은 기존 CPython보다 전혀 느리지 않을 뿐더러, 오히려 성능면에서 능가하고 있다는 점이란 것입니다. 나아가 표준 구현인 CPython과의 속도비교해서 빠른 성능을 보여주고 있기도 합니다.
파이파이는 기본 파이썬 인터프리터인 C파이썬을 대체하고 있습니다. 파이썬을 중간 바이트코드로 컴파일하고 이 바이트코드가 가상머신에 의해 인터프리트되는 방식인 C파이썬에 비해서, 파이파이는 JIT 컴파일을 사용해 파이썬 코드를 머신 네이티브 어셈블리어로 변환한다는 특징이 있습니다.
즉, 수행하는 작업에 따라 상당한 정도의 성능 향상이 가능합니다. 평균적으로 파이파이는 파이썬 3.7에 비해 파이썬 속도를 약 4.7배 더 높여주며 일부 작업에서는 50배 이상의 속도 향상이 가능하고 새로운 버전의 C파이썬 인터프리터에도 특정 종류의 JIT 최적화가 추가되고 있지만 현재 파이파이의 범위와 효과와는 비교가 어려울 정도라고 합니다.
특히 가장 좋은 점은 파이파이가 제공하는 효과를 얻기 위해 개발자가 따로 해야 할 일이 거의 없다는 것입니다. C파이썬을 파이파이로 바꾸기만 하면 되고 기존의 파이썬 코드를 수정 없이 실행하면서 자동으로 속도를 높여준다는 것을 목표로 개발되었기 때문에 예외가 있더라도 더 빠른 성능을 낼 수 있는 것입니다.
파이파이는 동적 언어를 위한 다른 JIT 컴파일러에도 있는 최적화 기법을 사용한다. 실행 중인 파이썬 프로그램을 분석하면서 생성 및 사용되는 객체의 형식 정보를 판단한 후 이 형식 정보를 가이드 삼아 속도를 높인다고 보시면 될 것 같습니다. 몇몇 내부 함수를 처리하는 방식도 C파이썬과 다르지만 동작의 호환성을 유지하고자 많은 개발이 이뤄지고 있기도 합니다.
이렇게 매우 강력한 성능을 자랑하고 있지만 어떠한 것에든 장점이 있듯이 단점도 있기 마련입니다. 파이파이는 순수하게 타 툴들과 함께 사용하기에는 좋은 효과를 낼 수 있지만 단독으로는 효과를 내기가 어렵습니다. 또한 장기간 실행되는 프로그램에서 가장 효과적이다보니 단발성 파이썬 스크립트는 이러한 혜택을 얻지 못합니다. 이 효과를 얻는 애플리케이션은 일반적으로 오랜 시간 실행되는 루프가 있거나 백그라운드에서 지속적으로 실행되는 웹 프레임워크 같은 애플리케이션이라 할 수 있겠습니다.
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