728x90 interpreter2 [PYTHON] 파이썬 속도를 25% 높이는 방법 : Specializing Adaptive Interpreter의 핵심 해결책과 성능 차이 파이썬은 그동안 "느린 언어"라는 오명을 달고 있었습니다. 하지만 Python 3.11을 기점으로 이 평판은 과거의 일이 되기 시작했습니다. 그 중심에는 마크 섀넌(Mark Shannon)과 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 주도한 'Faster CPython Project'의 정수인 'Specializing Adaptive Interpreter'가 있습니다. 본 글에서는 단순히 버전이 올라가서 빨라졌다는 식의 설명이 아닌, 내부 바이트코드 단계에서 어떤 마법이 일어나고 있는지, 그리고 왜 이것이 현대적인 파이썬 최적화의 1가지 가장 중요한 이정표인지를 전문적으로 분석합니다.1. 동적 타이핑의 저주와 'Adaptive'의 필요성파이썬이 느린 근본적인 원인은 실행 시점(Runtime)까지 데.. 2026. 3. 5. [PYTHON] PyPy 인터프리터가 CPython보다 빠른 이유와 호환성 제약 : 실전 성능 최적화 가이드 파이썬 개발자라면 누구나 한 번쯤 "파이썬은 왜 느릴까?"라는 의문을 가져본 적이 있을 것입니다. 우리가 일반적으로 사용하는 파이썬은 C언어로 구현된 CPython입니다. CPython은 범용성이 뛰어나지만, 순수 인터프리터 방식의 한계로 인해 대규모 반복문이나 수치 연산에서 성능 저하가 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 대안이 바로 PyPy입니다. PyPy는 단순한 실행기가 아닙니다. 파이썬으로 구현된 파이썬 인터프리터이자, 실행 시점에 기계어로 변환하는 강력한 JIT 컴파일러를 탑재한 고성능 엔진입니다. 본 포스팅에서는 PyPy가 어떻게 성능의 마법을 부리는지, 그리고 우리가 주의해야 할 호환성 제약은 무엇인지 전문적인 시각에서 심층 분석합니다. 1. PyPy의 성능 마법: JIT(.. 2026. 2. 20. 이전 1 다음 728x90
