[python] 메모리 관련 디자인 패턴

12 Dec 2023

python

메모리는 소프트웨어 개발에서 중요한 요소 중 하나이며, 메모리 누수 및 효율성 등을 고려해야 합니다. 이를 위해 Python에서는 여러 가지 메모리 관리 디자인 패턴을 사용할 수 있습니다. 이 문서에서는 Python에서의 메모리 관련 디자인 패턴에 대해 알아보겠습니다.

객체 생명주기 관리

객체 생명주기를 관리하는 것은 메모리 관리의 핵심입니다. 객체가 더 이상 필요하지 않은 경우 적절히 삭제하여 메모리를 해제해야 합니다. 이는 파이썬의 가비지 콜렉션에 의해 자동으로 처리되지만, 명시적으로 삭제할 필요가 있는 경우도 있습니다.

아래는 __del__ 메서드를 사용한 예시입니다.

class MyClass:
    def __init__(self):
        print('객체가 생성되었습니다.')

    def __del__(self):
        print('객체가 삭제되었습니다.')

obj = MyClass()
del obj

캐시 패턴

캐시 패턴은 반복적인 연산을 피하고 성능을 향상시키기 위해 이전에 계산된 값을 저장하는 패턴입니다. Python에서는 functools.lru_cache 데코레이터를 사용하여 캐시 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다.

아래는 functools.lru_cache 데코레이터를 사용한 예시입니다.

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

풀 패턴

풀 패턴은 많은 리소스가 필요한 객체를 필요할 때마다 생성하는 대신, 미리 생성해 둔 객체 풀에서 가져와 사용하는 패턴입니다. 이를 통해 객체 생성 및 삭제에 따른 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

아래는 풀 패턴을 사용한 예시입니다.

class ObjectPool:
    def __init__(self, size):
        self._size = size
        self._pool = [self.create_object() for _ in range(size)]

    def create_object(self):
        # 객체 생성 로직
        pass

    def get_object(self):
        # 사용 가능한 객체 반환
        pass

    def release_object(self, obj):
        # 사용한 객체를 다시 풀에 추가
        pass

참조 카운트 관리

참조 카운트는 메모리 누수와 연관이 깊습니다. 객체가 더 이상 필요하지 않을 때 적절히 참조를 해제해야 합니다. 이를 위해 weak reference를 사용하여 참조 카운트를 관리할 수 있습니다.

아래는 weak reference를 사용한 예시입니다.

import weakref

class MyClass:
    pass

obj = MyClass()
ref = weakref.ref(obj)

Python에서는 메모리 관련 디자인 패턴을 통해 메모리를 효율적으로 관리하고 누수를 방지할 수 있습니다. 올바른 디자인 패턴의 선택은 안정적이고 효율적인 소프트웨어의 핵심입니다.

이상으로 Python에서의 메모리 관련 디자인 패턴에 대해 알아보았습니다.

참고 자료

Python 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/
Fluent Python, Luciano Ramalho, O’Reilly Media, 2015

목차

객체 생명주기 관리

캐시 패턴

풀 패턴

참조 카운트 관리

참고 자료