파이썬 3.12의 CPython 개선사항 정리 (Python 성능관련 CPython )

파이썬 3.12의 CPython 개선사항 정리 (파이썬 성능향상 관련된 CPython)

파이썬 3.12에서의 CPython 개선은 파이썬 성능 향상의 중심에 있습니다. CPython은 파이썬 언어의 참조 구현(reference implementation)으로, 가장 널리 사용되는 파이썬 인터프리터입니다. CPython은 C 언어로 작성되었으며, 파이썬 코드를 바이트코드(bytecode)로 컴파일한 후, 이를 인터프리트(interprete)하여 실행합니다. 파이썬 3.12에서는 CPython의 내부 구조와 실행 방식이 상당히 개선되었습니다.

CPython 3.12에서의 주요 개선 사항

1. Faster CPython Initiative:
   • 파이썬 3.12의 성능 개선은 "Faster CPython" 프로젝트의 일부로 이루어졌습니다. 이 프로젝트의 목표는 파이썬 인터프리터의 속도를 크게 향상시키는 것입니다. 3.12 버전에서는 함수 호출과 내부 루프의 성능 최적화로 인해 코드 실행 속도가 최대 50%까지 빨라졌습니다.
2. Interpreter Lock (GIL) 개선:
   • CPython의 전통적인 문제점 중 하나인 GIL(Global Interpreter Lock)은 멀티스레딩에서 병목 현상을 일으켰습니다. 파이썬 3.12에서는 GIL의 동작이 더욱 정교하게 조정되어, 특히 다중 스레드를 사용하는 프로그램의 성능이 향상되었습니다.
3. Optimized Frame Evaluation:
   • 프레임 평가(frame evaluation)의 최적화를 통해, 코드 실행 중 바이트코드를 보다 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 함수 호출과 반복문 실행 속도가 향상되었습니다.
4. Specialized Adaptive Interpreter:
   • 3.12 버전에서는 'Adaptive Interpreter'라고 불리는 새로운 기법이 도입되었습니다. 이 기법은 프로그램 실행 중 빈번하게 사용되는 코드를 동적으로 최적화하여 더 빠르게 실행되도록 합니다. 즉, 런타임 동안 인터프리터가 코드를 분석하고 성능을 높이기 위해 적응하는 것입니다.
5. Garbage Collection Enhancements:
   • 메모리 관리와 가비지 컬렉션(GC) 또한 최적화되었습니다. 특히, CPython 3.12에서는 가비지 컬렉션의 정확성과 성능을 개선하여 메모리 누수 문제를 줄이고, 전체 메모리 사용량을 줄였습니다.
6. Improved C API:
   • CPython의 C API가 개선되어, 확장 모듈이나 임베디드 파이썬 해석기를 만드는 개발자들이 더 효율적으로 코드를 작성할 수 있게 되었습니다. 새로운 API들은 더 나은 성능과 안정성을 제공합니다.

CPython 3.12의 성능 테스트  (속도 테스트)

아래는 CPython 3.12에서 성능이 개선된 코드의 간단한 예시입니다. 이 코드의 동일한 계산을 파이썬 3.11과 3.12에서 실행해보면, 파이썬 3.12에서의 실행 속도가 더 빠름을 확인할 수 있습니다.

import time

def calculate_sum(n):
    return sum(i for i in range(n))

start_time = time.time()
result = calculate_sum(10_000_000)
end_time = time.time()

print(f"Result: {result}, Time taken: {end_time - start_time:.5f} seconds")

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CPython 3.12의 주요 장점

• 향상된 실행 속도: 일반적인 파이썬 코드의 실행 속도가 전반적으로 크게 향상되었습니다.
• 멀티스레딩 성능 개선: GIL의 최적화로 인해 멀티스레드 환경에서 더 나은 성능을 제공합니다.
• 더 나은 메모리 관리: 가비지 컬렉션의 개선으로 메모리 사용이 더 효율적으로 관리됩니다.
• 동적 최적화: Adaptive Interpreter를 통해 자주 사용되는 코드의 성능이 런타임에서 자동으로 최적화됩니다.

CPython 3.12의 한계

• GIL의 존재: 여전히 GIL이 존재하므로, 멀티스레딩에서의 성능은 특정 상황에서 제약이 있을 수 있습니다.
• Backward Compatibility: 일부 성능 최적화는 특정 코드 패턴에 대해 예상치 못한 동작을 유발할 수 있으며, 이는 기존 코드와의 호환성 문제를 초래할 수 있습니다.

참고 자료

• (링크) 파이썬 3.12 특징과 개선사항 정리  
• Faster CPython Plan: 파이썬 개발 블로그에서 제공하는 Faster CPython 프로젝트의 상세 계획과 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
  • Faster CPython Blog  : https://github.com/faster-cpython/ideas
• Python 3.12 Release Notes: 파이썬 3.12의 모든 변경 사항과 주요 개선점들을 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.
  • Python 3.12 Release Notes : https://docs.python.org/3.12/whatsnew/3.12.html