사이썬(Cython)은 다르다. 사이썬은 파이썬의 확대 집합으로, C로 컴파일되며 실행하는 작업에 따라 적게는 몇 퍼센트에서 많게는 몇 배 더 높은 성능을 제공한다. 파이썬의 네이티브 객체 형식에 구속되는 작업에서는 속도 향상 폭이 크지 않지만 수치 연산을 비롯해 파이썬 자체 내부 구조가 관여하지 않는 모든 연산에서 상당한 속도 향상을 얻을 수 있다. 이 방법으로 파이썬의 본질적인 제약을 완화하거나 아예 뛰어넘을 수 있다.
사이썬을 사용하면 파이썬의 용이함과 편리함을 포기하지 않고도 파이썬의 본질적인 제약 가운데 상당수를 우회하거나 완전히 뛰어넘을 수 있다. 이 기사에서는 사이썬의 기본 개념을 알아보고 사이썬을 사용해 함수 중 하나의 실행 속도를 가속화하는 간단한 파이썬 애플리케이션을 만들어 본다.
파이썬을 C로 컴파일
파이썬 코드는 C 모듈을 직접 호출할 수 있다. 이런 C 모듈은 일반 C 라이브러리일 수도 있고 파이썬 전용으로 제작된 라이브러리일 수도 있다. 사이썬은 또 다른 종류의 모듈, 즉 파이썬 내부 구조와 통신하며 기존 파이썬 코드와 하나로 묶을 수 있는 C 라이브러리를 생성한다.
사이썬 코드는 기본적으로 파이썬 코드와 상당부분 닮았다. 사이썬 컴파일러에 파이썬 프로그램을 집어넣으면 컴파일러는 프로그램을 현 상태 그대로 받아들이다. 사이썬의 네이티브 가속이 적용되지 않을 뿐이다. 그러나 파이썬 코드에 사이썬의 특수 구문으로 된 형식 주석을 넣으면 사이썬은 느린 파이썬 객체를 속도가 빠른 C로 대체할 수 있다.
사이썬의 접근 방법은 증분적이다. 즉, 개발자는 애플리케이션 전체를 처음부터 새로 작성할 필요 없이 기존 파이썬 애플리케이션으로 시작해서 부분부분 코드를 변경해 속도를 높일 수 있다.
이 방법은 일반적으로 소프트웨어 성능 문제의 속성과 잘 맞아떨어진다. 대부분의 프로그램에서 CPU 집약적인 코드는 소수의 핫스팟(hot spot)에 집중된다. 파레토 법칙, 이른바 "80/20" 규칙이다. 따라서 파이썬 애플리케이션의 코드 대부분은 성능을 최적화할 필요가 없고 소수의 몇 부분만 최적화하면 된다. 이런 핫스팟을 점진적으로 사이썬으로 변환하면서 가장 필요한 부분에서 성능 향상을 얻을 수 있다. 프로그램의 나머지 부분은 개발자의 편의를 위해 파이썬으로 남아있다.
사이썬 사용 방법
사이썬 문서에서 발췌한 다음 코드를 살펴보자.
이 코드는 효율성이 떨어지는 정함수 구현을 보여주는 간단한 예제다. 순수 파이썬 코드이므로 기계용인 숫자 형식과 자체 내부 객체 유형 사이를 오가며 변환해야 하고 따라서 속도가 느리다.
이제 동일한 코드의 사이썬 버전을 보자. 추가된 사이썬 부분에는 밑줄이 표시돼 있다.
함수 매개 변수와 함수 본문에 사용된 변수, 두 가지 모두에 대해 변수 형식을 명시적으로 선언하면(double, int 등) 사이썬은 이를 모두 C로 변환한다. 속도 향상을 위해 cdef 키워드를 사용해 기본적으로 C로 구현되는 함수를 정의할 수도 있다. 다만 이런 함수는 다른 사이썬 함수에서만 호출할 수 있고 파이썬 스크립트에서는 호출할 수 없다.
사이썬의 이점
이미 작성한 코드의 속도를 높일 수 있다는 점 외에도 사이썬은 다른 여러 가지 이점을 제공한다.
- 외부 C 라이브러리 사용으로 속도 향상
넘파이(NumPy)와 같은 파이썬 패키지는 C 라이브러리를 파이썬 인터페이스로 래핑해서 사용하기 쉽도록 한다. 그러나 이러한 래퍼를 통해 파이썬과 C를 오가는 방식은 속도가 떨어질 수 있다. 사이썬을 사용하면 중간에 파이썬을 거치지 않고 기반 라이브러리에 직접 지시할 수 있다(C++ 라이브러리도 지원됨).
- C와 파이썬 메모리 관리 두 가지 모두 사용 가능
파이썬 객체를 사용할 경우, 일반 파이썬을 사용할 때와 마찬가지로 메모리가 관리되고 가비지가 수집된다. 그러나 C 수준 구조를 직접 만들어 사용하고 malloc/free를 사용해 이 구조를 다룰 수 있다. 깨끗이 청소하는 것만 잊지 않으면 된다.
- 필요에 따라 안전 또는 속도 중 선택 가능
사이썬은 데코레이터 및 컴파일러 지시어(예: @boundscheck(False))를 통해 배열에 대한 대역 외 액세스와 같이 C에서 발생하는 일반적인 문제에 대한 런타임 검사를 자동으로 수행한다. 따라서 사이썬으로 생성되는 C 코드는 직접 작성한 C 코드에 비해 기본적으로 훨씬 더 안전하다.
런타임에 이런 검사가 필요없다고 확신한다면 모듈 전체에 대해 또는 일정한 함수에 대해 검사를 비활성화해서 속도를 더 높일 수 있다.
또한 사이썬에서는 메모리에 저장된 데이터에 대한 직접 액세스를 위해(중간 복사 과정 없음) "버퍼 프로토콜"을 사용하는 파이썬 구조에 네이티브로 액세스가 가능하다. 사이썬의 "memoryviews"를 사용하면 높은 속도와 적절한 안전성으로 이러한 구조를 다룰 수 있다.
- GIL 해제로 이득을 볼 수 있는 사이썬 C 코드
파이썬의 전역 인터프리터 잠금(GIL)은 인터프리터 내의 스레드를 동기화해 파이썬 객체에 대한 액세스를 보호하고 리소스 경합을 관리한다. 그러나 GIL은 특히 멀티코어 시스템에서 파이썬 성능을 제약하는 장애물이라는 비판을 받기도 한다.
코드의 어느 한 부분이 파이썬 객체를 참조하지 않고 장기 실행 작업을 수행한다면 해당 코드에 with nogil: 지시어를 붙여 GIL 없이 실행할 수 있다. 이렇게 하면 파이썬 인터프리터가 GIL 작업에서 해방되고 파이썬 코드는 여러 개의 코어를 활용할 수 있다.
- 사이썬에서 파이썬 타입 힌트 구문 사용 가능
파이썬에는 C파이썬 인터프리터(CPython interpreter)보다는 주로 린터와 코드 체커에 사용되는 타입 힌트 구문이 있다. 사이썬에는 코드 데코레이션을 위한 자체 맞춤 구문이 있지만 최근 사이썬 리비전에서는 파이썬 타입 힌트 구문을 사용해 사이썬에 타입 힌트를 제공할 수 있다.
사이썬의 제약
사이썬은 마법의 지팡이가 아니다. 굼뜬 파이썬 코드 하나하나를 빠른 C 코드로 자동으로 바꿔주지는 않는다. 사이썬을 최대한 활용하려면 그 제약을 알고 현명하게 사용해야 한다.
- 일반적인 파이썬 코드는 속도 향상 거의 없음
사이썬은 파이썬 코드를 완전히 C로 변환하는 것이 아니라 파이썬 내부 구조에 대한 일련의 C 호출로 변환한다. 이렇게 하면 파이썬의 인터프리터가 실행 루프에서 빠지므로 기본적으로 15~20%의 속도 향상을 얻게 된다. 단, 이는 최상의 시나리오임을 감안해야 한다. 경우에 따라 성능 향상이 없거나 오히려 성능이 더 낮아지기도 한다.
- 네이티브 파이썬 데이터 구조는 속도 향상 거의 없음
파이썬은 스트링, 리스트, 튜플, 딕셔너리 등 풍부한 데이터 구조를 제공한다. 개발자에게 무척 편리하며 자체적인 자동 메모리 관리 기능도 있다. 그러나 순수 C에 비해 속도는 느리다.
사이썬에서는 비록 속도 향상은 거의 없지만 모든 파이썬 데이터 구조를 계속 사용할 수 있다. 앞서 언급했듯이 사이썬은 파이썬 런타임에서 이러한 객체를 생성하고 조작하는 C API를 호출할 뿐이기 때문이다. 따라서 파이썬 데이터 구조는 사이썬에 최적화된 파이썬 코드와 대체로 비슷하게 동작한다. 속도가 향상되는 경우도 가끔 있지만 그 폭은 크지 않다.
- 사이썬 코드, "순수 C"일 때 가장 빠름
cdef 키워드가 붙고 모든 변수와 인라인 함수가 다른 순수 C 요소를 호출하는 C 함수가 있다면 그 함수는 C에서 가능한 가장 빠른 속도로 실행된다. 그러나 그 함수가 파이썬 데이터 구조와 같은 파이썬 네이티브 코드를 참조하거나 내부 파이썬 API를 호출한다면 그 호출이 성능 병목 지점이 된다.
다행히 사이썬은 이러한 병목 지점을 찾는 방법인 소스코드 보고서를 제공한다. 이 고서는 사이썬 앱에서 어느 부분이 순수 C이고 어느 부분이 파이썬과 상호 작용하는지를 일목요연하게 보여준다. 앱을 최적화할수록 파이썬과의 상호 작용 횟수는 줄어든다.
사이썬 넘파이
사이썬은 넘파이(NumPy)와 같은 C 기반의 대량 처리 서드파티 라이브러리 사용을 개선한다. 사이썬 코드는 C로 컴파일되므로 이런 라이브러리와 직접 상호 작용할 수 있어 파이썬의 병목 지점이 배제된다.
그러나 넘파이는 특히 사이썬과 궁합이 잘 맞는다. 사이썬은 넘파이의 특정 구조체를 네이티브로 지원하며 넘파이 배열에 대한 빠른 액세스를 제공한다. 또한 일반적인 파이썬 스크립트에서 사용하는 익숙한 넘파이 구문을 사이썬에 그대로 사용할 수 있다.
다만 사이썬과 넘파이 사이에 가능한 가장 밀접한 바인딩을 생성하려면 사이썬의 맞춤형 구문을 코드에 덧붙여야 한다. 예를 들어 cimport 문은 가능한 가장 빠른 바인딩을 위해 사이썬 코드가 컴파일 시에 라이브러리의 C 수준 구조를 볼 수 있도록 한다.
넘파이는 워낙 광범위하게 사용되는 만큼 사이썬도 기본적으로 넘파이를 지원한다. 넘파이가 설치돼 있다면 코드에서 cimport numpy를 명시한 다음 구문을 덧붙여 노출된 함수를 사용하면 된다.
사이썬 프로파일링과 성능
모든 코드에서 최선의 성능을 얻는 방법은 코드를 프로파일링하고 병목 지점이 어디인지 찾는 것이다. 사이썬은 파이썬의 cProfile 모듈에 대한 후크를 제공하므로 파이썬의 자체 프로파일링 툴을 사용해서 사이썬 코드의 성능을 살펴볼 수 있다. 여러 툴셋을 번갈아 사용할 필요 없이 익숙한 파이썬 환경에서 계속 작업하면 된다.
어떤 경우든 사이썬이 마법은 아니라는 점을 유의해야 한다. 좋은 성능을 얻기 위한 일반적인 원칙은 사이썬에도 여전히 적용된다. 파이썬과 사이썬 사이의 왕복 횟수가 적을수록 앱의 실행 속도는 빨라진다.
예를 들어 사이썬에서 처리하고자 하는 객체 모음이 있는 경우 파이썬에서 반복하고 각 단계에서 사이썬 함수를 호출하지 말고 전체 모음을 사이썬 모듈로 전달해 사이썬에서 반복해야 한다. 데이터를 관리하는 라이브러리에서 자주 사용되는 방법이고 코드에서 모방하기에도 좋은 모델이다.
파이썬을 사용하는 이유는 편리함과 빠른 개발이다. 때로는 프로그래머의 생산성을 위해 성능을 대가로 치른다. 사이썬을 사용하면 약간의 부가적인 작업으로 생산성과 속도, 두 가지 모두를 손에 넣을 수 있다. editor@itworld.co.kr
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