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[python] 파이썬 코드의 성능 개선을 위한 데이터 전처리 기법

서론

파이썬은 데이터 처리 및 분석을 위한 매우 인기 있는 언어이지만, 대용량 데이터를 다룰 때 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 성능 문제를 해결하기 위해 데이터를 효율적으로 전처리하는 기법을 사용할 수 있습니다.

1. 리스트 컴프리헨션 활용

파이썬에서는 리스트 컴프리헨션을 사용하여 데이터를 한 줄로 간결하게 처리할 수 있습니다. 리스트 컴프리헨션은 루프를 사용하는 것보다 빠르게 데이터를 처리할 수 있어 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예시:

# 리스트 컴프리헨션을 사용하지 않은 경우
squared = []
for num in range(1, 11):
    squared.append(num * num)

# 리스트 컴프리헨션을 사용한 경우
squared = [num * num for num in range(1, 11)]

2. 제너레이터 활용

제너레이터는 데이터를 한꺼번에 메모리에 로딩하지 않고 필요한 시점에 값을 생성하므로 대용량 데이터를 다룰 때 메모리 효율성을 높일 수 있습니다.

예시:

# 제너레이터 사용하지 않은 경우
data = [i for i in range(1000000)]

# 제너레이터 사용한 경우
data = (i for i in range(1000000))

3. 넘파이 활용

넘파이는 파이썬의 대표적인 수치 계산 라이브러리로, 배열(array)을 이용하여 빠르고 간편하게 데이터를 처리할 수 있습니다. 넘파이 배열을 사용하면 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

예시:

import numpy as np

# 넘파이 배열을 사용하지 않은 경우
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = [x * 2 for x in data]

# 넘파이 배열을 사용한 경우
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = data * 2

결론

데이터 전처리는 대용량 데이터를 다룰 때 파이썬 코드의 성능을 향상시키는 중요한 요소입니다. 리스트 컴프리헨션, 제너레이터, 넘파이를 활용하여 데이터를 효율적으로 처리하면 더 빠른 성능을 경험할 수 있습니다.

참고 자료

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