Python/고성능파이썬 (4) 썸네일형 리스트형 [고성능파이썬] 이터레이터(iterator)와 제네레이터(generator) 🔊 해당 포스팅은 고성능 파이썬 2판 책 서적을 읽고 개인적인 학습 목적 하에 작성된 글입니다. 포스팅에서 사용되는 자료들은 책의 내용을 참고하되 본인이 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 이번 포스팅에서는 파이썬에서 반복적인 동작을 수행하는 데 많이 사용되는 iterator(이하 이터레이터)와 generator(이하 제네레이터)에 대해서 배워보도록 하자. 1. iterator 와 generator 간의 관계 이터레이터와 제네레이터 간의 관계에 대해서는 항상 헷갈리는 것 같다. 이 두 개념 간의 차이점을 설명할 때 서로 동일한 수준의 비교는 적절하지 않은 것 같다. 동일한 수준의 비교라 하면 예를 들어, BMW와 Audi 라는 브랜드는 자동차 브랜드라는 동일한 수준을 갖고 있다고 할 수 있다. 하지만 이터.. [고성능파이썬] 리스트(list)와 튜플(tuple)에 관하여 🔊 해당 포스팅은 고성능 파이썬 2판 책 서적을 읽고 개인적인 학습 목적 하에 작성된 글입니다. 포스팅에서 사용되는 자료들은 책의 내용을 참고하되 본인이 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 이번 포스팅에서는 파이썬의 기본적인 자료구조에 속하는 리스트(list)와 튜플(tuple)에 대해 좀 더 깊게 이해해보도록 하자. 리스트와 튜플은 어떤 점이 같은지, 또 차이점이 무엇인지, 그에 따라 두 자료구조의 용도에 대해서도 알아보자. 1. 리스트와 튜플의 부모님: 배열 리스트와 튜플은 배열이라는 자료구조에 모두 속하는 자료구조들이다. 주의할 점은 여기서 배열이 python array 모듈로 지원하는 array 클래스도, Numpy의 array를 의미하는 것은 아니다. 말 그대로 자료구조 개념인 배열을 의미한다. .. [고성능파이썬] 프로파일링으로 병목 지점 찾기 🔊 해당 포스팅은 고성능 파이썬 2판 책 서적을 읽고 개인적인 학습 목적 하에 작성된 글입니다. 포스팅에서 사용되는 자료들은 책의 내용을 참고하되 본인이 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 이번 포스팅에서는 프로파일링을 통해 파이썬 코드의 병목 지점을 찾아보는 방법들에 대해서 배워본다. 프로파일링의 목표이자 효과는 코드의 병목 지점을 찾아 최소한의 노력으로 코드의 성능을 최대한 끌어올리는 것이다. 프로파일링 대상으로는 CPU 뿐만 아니라 측정 가능한 모든 자원이 된다. 메모리 사용량이나 네트워크 대역폭, 디스크 I/O 측정도 가능하다. 다시 말해, 시스템의 어느 부분이 느린지, 어디서 RAM을 많이 쓰는지, 디스크 I/O나 네트워크 I/O를 과도하게 발생시키는 부분이 어딘지를 확인할 수 있다. 기존 코드나.. [고성능파이썬] 고성능 파이썬을 어떻게 실현시킬 수 있을까? 🔊 해당 포스팅은 고성능 파이썬 2판 책 서적을 읽고 개인적인 학습 목적 하에 작성된 글입니다. 포스팅에서 사용되는 자료들은 책의 내용을 참고하되 본인이 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 파이썬이라는 언어를 시작한지 어느덧 4년이 넘어가는 시기에 들어섰다. 중간에 다른 언어를 잠깐 찍먹해본 적은 있었지만 파이썬은 줄곧 손에서 놓지 않았었다. 나름대로 파이썬 실력이 많이 쌓여왔다고 생각했지만 이는 매우 건방진(?) 생각이었음을 최근에 깨닫고 있다. 그래서 파이썬에 대한 실력을 한 번 점프하는 시간을 가져야 겠다고 생각했다. 그러던 중 평소에 봐왔던 책들 중 고성능 파이썬이라는 책을 선택해서 깊게 파보기로 결정했다. 책의 목차를 보니 프로파일링하는 법, 비동기 처리, 파이썬을 컴파일하는 CPython, Cy.. 이전 1 다음
