논하는 세부 주제들 개요 MAX 25 links
•
Python 은 정말 정말 느리다.
◦
파이썬의 객체 생성 오버헤드는 상당히 크다.
•
컴파일 언어가 주는 이점을 적극적으로 사용하면 문제를 우회할 수 있다.
◦
•
크게 두 가지, JIT 기반의 방법과 AOT 기반의 방법이 있다(참고8).
◦
Ahead of Time, AOT : Python 에서 C 등 로우레벨에서 컴파일된 함수를 호출해 사용하는 방식을 의미한다.▪
numpy
•
numpy 는 대형행렬 연산 등에 최적화되어 있고, 작은 규모의 연산같은 경우 python 구현보다 느리다는 단점이 있다고 한다(참고1,2).
•
그렇다고 꼭 사용하지 못할 것은 없다. 연산해야 할 값들을 모두 모아 대형 배열로 만들어버리는 방법이 있을 수 있다.
▪
Cython, pybind11(참고3)
•
cython 은 저수준 언어의 사용을 불편해하는 파이썬 유저를 돕기 위해 설계됐고, pybind 는 저수준 언어 사용자가 python 에서 사용할 수 있는 함수를 만드는 일을 잘 할 수 있도록 돕기 위해 설계됐다(참고4,5).
기존 개요가 마음에 들지 않아서
엔트리를 다음과 같이 변경한다.
참고
7.
.