[python] 파이썬 기반 웹 서비스에서 캐싱 기술 활용 방법

15 Dec 2023

python

웹 애플리케이션은 대규모 트래픽으로 인해 성능 이슈가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 캐싱(caching) 기술을 활용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬 기반의 웹 서비스에서 캐싱 기술을 활용하는 방법을 알아보겠습니다.

캐싱이란?

캐싱은 데이터나 결과를 임시로 저장하는 기술을 말합니다. 매번 데이터나 결과를 새로 계산하거나 불러오는 대신에 캐시에서 빠르게 가져와서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

파이썬에서의 캐싱 기술

메모이제이션(Memoization)

메모이제이션은 이전에 계산한 값을 저장하여 동일한 입력에 대한 계산 속도를 빠르게 하는 것을 의미합니다. 파이썬에서는 함수의 결과를 캐시하기 위해 functools.lru_cache 데코레이터를 사용할 수 있습니다.

예시:

import functools

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

웹 캐싱

웹 서버에서의 캐싱은 주로 HTTP 응답을 캐시하여 동일한 요청에 대한 응답을 더 빠르게 반환하는 것을 의미합니다. 파이썬에서는 Flask-Caching과 같은 라이브러리를 사용하여 웹 캐싱을 구현할 수 있습니다.

예시:

from flask import Flask
from flask_caching import Cache

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})

@app.route('/user/<username>')
@cache.cached(timeout=50)
def user_profile(username):
    # 사용자 프로필 정보를 가져오는 코드
    return profile

마치며

이상으로, 파이썬 기반 웹 서비스에서 캐싱 기술을 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 적절한 캐싱을 통해 웹 서비스의 성능을 향상시키고 효율적으로 운영할 수 있습니다.

참고 문헌:

파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/functools.html
Flask-Caching 문서: https://flask-caching.readthedocs.io/en/latest/