NumPy와 C++ Extensions의 성능 비교
NumPy와 C++ Extensions의 성능 비교 파이썬은 놀라운 생산성을 발휘하는 언어입니다. 하지만 성능 문제는 늘 발목을 잡게 합니다. 이 문제를 극복하는 방법으로 일반적으로 C Extension을 작성하는 방법이 권장되며, 여기서는 표준 편차를 구하는 함수를 작성하여 순수 파이썬의 성능과 NumPy, 각종 C++ Extensions의 성능을 비교해 보도록 합니다. Python 표준 편차를 구하는 파이썬 코드는 아래와 같이 작성할 수 있습니다. def mean(lst): return sum(lst) / len(lst) def standard_deviation(lst): m = mean(lst) variance = sum([(value – m) ** 2 for value in lst]) return math.sqrt(variance / len(lst)) NumPy NumPy로는 매우 간단하게 한 줄로 처리 가능합니다. np.std(lst) NumPy를 사용하면 코드가 간단해지고, 일반적으로 NumPy는 C로 최적화한 매우 효율적인 라이브러리로 알려져 있으나 NumPy는 싱글 코어와 대형 배열에 최적화된 라이브러리라는 한계가 존재합니다. 실제로 배열의 크기가 100개 이내인 경우 NumPy는 순수 파이썬 구현 보다도 오히려 낮은 성능을 보입니다. C++ Extension 여기서는 C++로 Extension을 작성하여 성능을 최적화 해보도록 합니다. C++로 표준 편차를 [ more… ]
