파이썬은 강력한 내장 함수와 메모리 프로파일링 도구를 제공하여 개발자가 코드를 최적화하고 메모리 사용량을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이번 블로그 포스트에서는 몇 가지 파이썬 내장 함수 사용 팁과 메모리 프로파일링 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 파이썬 내장 함수 사용 팁

a. map() 함수 사용하기

map() 함수는 리스트나 튜플 등의 여러 요소에 동일한 연산을 적용하는데 사용됩니다. 이를 사용하여 코드의 가독성을 높이고 루프를 사용하지 않고도 효율적인 작업을 수행할 수 있습니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # 출력: [1, 4, 9, 16, 25]

b. filter() 함수 사용하기

filter() 함수는 주어진 조건에 맞는 요소들로 이루어진 새로운 리스트를 반환합니다. 예를 들어, 양수만 필터링하거나 특정 조건을 만족하는 요소만 추출할 수 있습니다.

numbers = [1, -2, 3, -4, 5, -6]
positive_numbers = list(filter(lambda x: x > 0, numbers))
print(positive_numbers)  # 출력: [1, 3, 5]

2. 파이썬 메모리 프로파일링 방법

a. 메모리 프로파일링 패키지 설치

먼저, 파이썬 메모리 프로파일링을 위해 memory_profiler 패키지를 설치해야 합니다. 다음과 같이 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install memory_profiler

b. 함수 데코레이터 사용하기

memory_profiler 패키지는 함수 단위로 메모리 사용량을 측정하는 기능을 제공합니다. @profile 데코레이터를 통해 측정하고자 하는 함수를 감싸주면 됩니다.

from memory_profiler import profile

@profile
def my_function():
    # 메모리를 측정하고자 하는 코드
    pass

my_function()

위의 예시에서는 my_function()이 실행될 때 메모리 사용량이 측정되고 출력됩니다.

c. 명령어 프로파일링 사용하기

또 다른 방법으로, 메모리 프로파일링을 실행하기 위해 명령행에서 mprof 명령어를 사용할 수 있습니다.

mprof run my_script.py

위의 예시에서는 my_script.py 파일의 실행 도중 발생하는 메모리 사용량을 기록합니다. 기록된 결과는 mprofile_*.dat 파일로 저장됩니다.

마무리

파이썬의 강력한 내장 함수와 메모리 프로파일링 도구를 사용하면 코드를 개선하고 메모리 사용량에 효과적으로 대응할 수 있습니다. map()과 filter() 함수를 효율적으로 활용하고, memory_profiler 패키지를 사용하여 메모리 프로파일링을 진행해 보세요. 이러한 기법들을 사용하면 더 효율적인 파이썬 코드를 작성할 수 있습니다.

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