파이썬은 인터프리터 언어로 실행될 때 일반적으로 속도가 느린 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 JIT(Just-In-Time) 컴파일러를 사용할 수 있습니다. JIT 컴파일러는 파이썬 코드를 실행하기 전에 바이트 코드로 변환하는 과정을 거치며, 이렇게 변환된 코드는 더 빠르게 실행될 수 있습니다.

PyPy

PyPy는 파이썬 인터프리터의 대체 구현체로서 JIT 컴파일러를 내장하고 있습니다. 기존의 CPython 인터프리터와 비교했을 때, PyPy는 훨씬 빠른 속도로 파이썬 코드를 실행할 수 있습니다.

def factorial(n):
    if n <= 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

print(factorial(5))

위의 예시처럼 재귀 함수를 사용하여 팩토리얼을 계산하는 코드를 PyPy로 실행해 보면, CPython보다 훨씬 빠른 실행 속도를 경험할 수 있습니다.

Numba

Numba는 파이썬 프로그램을 JIT 컴파일하는 라이브러리입니다. Numba는 파이썬 함수에 데코레이터를 추가하여 사용할 수 있으며, 해당 함수는 JIT 컴파일을 통해 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

from numba import jit

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

print(fibonacci(10))

위의 예시에서 @jit 데코레이터를 사용하여 fibonacci 함수를 JIT 컴파일할 수 있습니다. Numba는 JIT 컴파일에 필요한 타입 추론과 최적화를 수행하며, 이로 인해 빠른 실행 속도를 얻을 수 있습니다.

결론

JIT 컴파일러는 파이썬 코드의 실행 속도를 향상시키는 효과적인 방법 중 하나입니다. PyPy와 Numba는 파이썬 JIT 컴파일러를 사용할 수 있는 강력한 도구로서, 개별적으로 혹은 함께 사용하여 성능 개선을 경험할 수 있습니다.

#파이썬 #JIT컴파일러