소개

파이썬은 인터프리터 언어로 동적으로 메모리를 할당하며 사용합니다. 이는 편리하지만, 큰 데이터셋이나 반복적인 계산 작업을 처리할 때 메모리 사용량이 늘어나는 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 메모리 사용을 최적화하는 기법을 적용해야 합니다.

캐싱(caching)은 메모리에서 이전에 계산된 값을 저장하여 같은 계산이 반복될 때 재계산을 피하는 방법입니다. 파이썬에서는 여러 가지 캐싱 기법을 사용하여 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다. 이번 글에서는 이러한 파이썬 캐싱 기법들을 소개하고자 합니다.

1. LRU(Least Recently Used) Cache

LRU 캐시는 가장 오래 전에 사용된 데이터를 우선적으로 제거하는 캐시입니다. 이 기법은 가장 최근에 사용된 데이터가 다음에도 사용될 가능성이 높은 가정을 기반으로 합니다. 파이썬에서는 functools.lru_cache 데코레이터를 사용하여 LRU 캐시를 적용할 수 있습니다.

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

위 예시에서 fibonacci 함수는 재귀적으로 피보나치 수를 계산하는 함수입니다. 데코레이터를 적용하여 이미 계산된 결과를 캐시에 저장하여 동일한 입력에 대한 계산을 피합니다.

2. Memoization

Memoization은 계산 결과를 저장하여 동일한 입력에 대한 계산을 피하는 캐싱 기법입니다. 일반적으로 재귀적인 함수에서 사용됩니다. 파이썬에서는 함수를 내부 함수로 감싸고, 내부 함수에서 캐싱을 적용하는 방식으로 Memoization을 구현할 수 있습니다.

def memoize(func):
    cache = {}

    def memoized_func(n):
        if n not in cache:
            cache[n] = func(n)
        return cache[n]

    return memoized_func

@memoize
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

위 예시에서 memoize 데코레이터를 정의하여 Memoization을 구현하였습니다. fibonacci 함수에서 중복 계산을 피하기 위해 Memoization을 적용했습니다.

결론

파이썬에서 메모리 사용을 최적화하기 위해 캐싱 기법을 사용할 수 있습니다. LRU Cache와 Memoization은 대표적인 캐싱 기법으로, 간단히 적용할 수 있습니다. 이러한 캐싱 기법을 통해 반복적인 계산 작업에서 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

#python #caching #optimization