Python은 강력한 내장 모듈을 제공하여 코드의 성능을 높일 수 있습니다. 이번 글에서는 몇 가지 기술과 방법을 소개하겠습니다.

1. collections 모듈 활용

Python의 collections 모듈은 딕셔너리, 리스트, 집합과 같은 기본 자료구조를 보강하여 더 나은 성능을 제공합니다. 예를 들어, 대용량 자료구조의 처리에 효율적인 defaultdict나 Counter를 사용하는 것이 유용합니다.

from collections import defaultdict, Counter

# defaultdict를 사용한 예시
d = defaultdict(list)
for key, value in some_list_of_pairs:
    d[key].append(value)

# Counter를 사용한 예시
word_count = Counter(words_list)

2. itertools 모듈 활용

itertools 모듈은 이터레이터를 만들고 조작하는 데 유용한 함수와 클래스를 제공합니다. 반복문을 사용하지 않고도 빠른 연산이 필요한 경우, 이 모듈을 활용할 수 있습니다.

from itertools import combinations

# combinations를 사용한 예시
comb = combinations(iterable, 3)

3. 내장 함수 활용

Python의 내장 함수를 적절히 활용하여 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다. map(), filter(), zip()과 같은 함수를 사용하면 루프를 피하고 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

# map을 사용한 예시
squared = list(map(lambda x: x**2, some_list))

# filter를 사용한 예시
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, some_list))

# zip을 사용한 예시
pairs = list(zip(list1, list2))

내장 모듈을 적재적소에 사용하여 Python 코드의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 유의미한 크기의 데이터셋과 연산이 필요한 경우, 위의 방법들을 고려해 보시기를 권장합니다.

참고 문헌:

[1] Python 공식 문서. “collections — Container datatypes”. https://docs.python.org/3/library/collections.html [2] Python 공식 문서. “itertools — Functions creating iterators for efficient looping”. https://docs.python.org/3/library/itertools.html [3] Python 공식 문서. “Built-in Functions”. https://docs.python.org/3/library/functions.html