Just-in-Time (JIT) 컴파일러를 활용하여 속도를 향상하는 예제를 제공하겠습니다. JIT 컴파일러는 코드 실행 시점에 코드를 기계어로 컴파일하여 실행 속도를 향상시키는 기술입니다. Numba 라이브러리를 사용하여 Python 코드를 JIT 컴파일하는 예제를 제공하겠습니다.

먼저, Numba를 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install numba

다음은 JIT 컴파일러를 사용하여 함수의 속도를 향상시키는 예제 코드입니다:

import numpy as np
from numba import jit

# Numba JIT 데코레이터를 사용하여 함수를 JIT 컴파일
@jit
def calculate_sum(arr):
    total = 0
    for i in range(len(arr)):
        total += arr[i]
    return total

# 큰 배열 생성
arr = np.arange(1000000)

# JIT 컴파일된 함수 호출
result = calculate_sum(arr)
print("배열 합계:", result)

위의 코드에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. calculate_sum 함수를 정의하고, 이 함수를 @jit 데코레이터로 래핑하여 JIT 컴파일을 활성화합니다.

2. 큰 배열을 생성하고 JIT 컴파일된 함수를 호출하여 배열의 합계를 계산합니다.

Numba를 사용하면 Python 코드를 JIT 컴파일하여 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 반복적으로 실행되는 코드나 대용량 데이터 처리와 같이 성능이 중요한 작업에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.