[python] 파이썬 메모리 관리 및 최적화 기법

21 Dec 2023

파이썬은 재미있고 유연한 프로그래밍 언어이지만, 대규모 애플리케이션 또는 메모리 집약적인 작업을 다룰 때 메모리 관리와 최적화가 필요한 경우가 있습니다. 이 기술 블로그에서는 파이썬에서의 메모리 관리 및 최적화에 대해 살펴보겠습니다.

메모리 관리

파이썬에서 메모리는 자동으로 관리되지만, 개발자가 메모리 사용을 최적화하고 누수를 방지하기 위해 몇 가지 방법을 적용할 수 있습니다. 메모리 관리를 위해 개발자는 가비지 컬렉션, 참조 계수, 메모리 프로파일링 도구를 이용할 수 있습니다.

파이썬은 메모리 관리를 위해 자동으로 가비지 컬렉션을 수행합니다. 개발자는 자주 사용하지 않는 객체에 대해 명시적으로 del 키워드를 사용하여 참조를 제거하고, 불필요한 객체들을 수동으로 해제할 수 있습니다.

파이썬은 참조 계수 기술을 사용하여 메모리를 관리합니다. 객체의 참조 계수가 0이 되면 파이썬 가비지 컬렉터가 해당 객체를 제거합니다. 개발자는 순환 참조 문제를 피하기 위해 적절한 참조 카운트를 유지해야 합니다.

메모리 프로파일링 도구를 사용하여 애플리케이션의 메모리 사용량을 모니터링하고 병목 현상을 찾을 수 있습니다. memory_profiler, objgraph 등의 도구를 사용하여 메모리 누수 및 과도한 메모리 사용을 식별할 수 있습니다.

파이썬에서는 메모리를 효율적으로 사용하고 최적화하기 위해 다양한 기법을 사용할 수 있습니다.

대규모 데이터셋을 처리할 때는 제너레이터를 사용하여 메모리를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 제너레이터는 한 번에 하나의 항목만을 반환하므로 대량의 데이터를 한꺼번에 메모리에 로드하지 않아도 됩니다.

def large_dataset_generator():
    for item in large_dataset:
        yield item

파이썬에서는 multiprocessing 라이브러리를 사용하여 여러 프로세스간에 메모리를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 복제하는 대신 공유할 수 있고, 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.

from multiprocessing import Array

shared_array = Array('i', 10)

파이썬에서는 namedtuple, deque 등과 같은 최적화된 데이터 구조를 활용하여 메모리를 절약할 수 있습니다. 이러한 데이터 구조는 기존의 리스트와 딕셔너리보다 적은 메모리를 사용하며, 성능에도 유리합니다.

파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/gc.html
파이썬 메모리 최적화 팁: https://realpython.com/effective-python-memory-management/
파이썬 가비지 컬렉션: https://stackify.com/python-garbage-collection/
파이썬 메모리 프로파일링: https://pythonspeed.com/articles/estimating-memory-usage-in-python/