pypy란? python으로 python을 만드는 프로젝트

Python은 배우기 쉽고 사용하기 편리한 언어지만, 실행 속도가 느리다는 단점이 있다.
이 때문에 성능이 중요한 프로젝트에서는 C나 Java로 전환하는 경우도 종종 발생한다.
하지만 꼭 그래야만 할까?
파이썬을 그대로 사용하면서도 더 빠른 실행 속도를 얻을 수 있는 방법이 있다.
그 해답 중 하나가 바로 PyPy이다.

PyPy가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떤 장단점이 있는지, 그리고 실무에서의 활용 방안까지 알아보자.

 

PyPy란?

PyPy는 Python 언어의 대안 구현체로, 기존의 표준 구현인 CPython보다 빠른 실행 성능을 목표로 한다.

PyPy는 JIT(Just-In-Time) 컴파일러를 내장하고 있어, 파이썬 코드를 실행할 때 바이트코드 인터프리팅이 아닌 기계어로 직접 컴파일하여 실행 속도를 높인다.

PyPy라는 이름은 Python in Python의 줄임말로, 파이썬으로 구현된 파이썬 인터프리터라는 의미를 담고 있다.

이 프로젝트는 파이썬 언어 자체를 파이썬으로 구현하고 최적화함으로써, 언어 이론과 성능 개선을 동시에 실현하고자 시작되었다.

CPython이 인터프리터 방식인 반면, PyPy는 코드 실행 중 성능이 중요한 부분을 실시간으로 분석하여 JIT 컴파일을 수행한다. 이 때문에 반복문이나 함수 호출이 많은 코드에서 특히 뛰어난 성능을 발휘한다.

 

 

PyPy의 특징은?

PyPy는 JIT 컴파일러를 내장해 속도에 이점을 주는 특징 외에도, RPython 프레임워크나 가비지 컬렉션 최적화에 대한 특징도 가지고 있다.

1. JIT 컴파일러 내장 : PyPy의 가장 큰 장점은 바로 JIT 컴파일러이다. 이는 자주 실행되는 코드를 분석하고 최적화된 기계어 코드로 변환하여 속도를 향상한다.
2. 호환성 유지 : PyPy는 Python 2.7, 3.6, 3.9 등의 여러 버전을 지원하며, 대부분의 표준 라이브러리와 호환된다. 다만 일부 C 확장 모듈은 호환성 문제가 있을 수 있다.
3. GC(가비지 컬렉션) 최적화 : PyPy는 메모리 관리를 효율적으로 수행하기 위해 자체적인 고성능 가비지 컬렉션 알고리즘을 적용하고 있다. 이로 인해 메모리 사용량과 처리 속도에서 유리한 성능을 보인다.
4. 번들된 RPython 프레임워크 : PyPy는 RPython(Restricted Python)이라는 하위 언어로 구현되어 있으며, RPython으로 새로운 언어 인터프리터를 작성할 수도 있다.

 

 

PyPy의 장점과 단점

PyPy가 제일 빠르다면, 굳이 Python이나 CPython 같은 것을 쓸 필요 없이, PyPy가 표준을 대체해야 하지 않을까?

모든 경우에 PyPy를 쓰는 것은 바람직하지 않다. PyPy도 단점은 존재한다.

장점

• 실행 속도가 CPython보다 수 배 이상 빠를 수 있다.
• 파이썬 코드를 그대로 사용하면서도 성능을 개선할 수 있다.
• 메모리 관리가 최적화되어 있다.

단점

• 일부 C 확장 모듈(Numpy, Pandas 등)의 호환성 문제가 있을 수 있다.
• 디버깅이나 로깅이 복잡할 수 있다.
• PyPy 자체의 빌드가 무겁고, 초기 실행 시간이 길 수 있다.

 

PyPy를 쓰면 좋은 순간은?

그렇다면 PyPy는 언제 쓰는 게 좋을까?

• 반복 연산이 많은 알고리즘 또는 수치 계산 프로그램을 개발할 때
• 파이썬 코드의 구조를 유지하면서 성능을 개선하고 싶을 때
• 대용량 데이터를 반복 처리하거나, 서버에서 빠른 응답 속도가 필요한 서비스에 적용할 때

머신러닝 같은 C언어 기반의 프레임워크를 안 쓰면서, 반복 작업, 반복 요청이 오는 서버 작업 등에서 고려해 보면 좋을 것이다.

 

PyPy 적용 시 고려 사항

PyPy를 적용하기 전에 고려해야 할 사항이 있다. Python 버전 자체는 호환성을 유지하지만, PyPy의 최대 한계점은 CPython과의 호환성은 완벽하지 않다는 점이다.

• PyPy가 지원하는 Python 버전을 확인하고, 해당 버전에 맞게 코드를 작성해야 한다.
• 사용하는 외부 라이브러리(C 확장 포함)가 PyPy와 호환되는지 테스트해야 한다.
• 성능 개선이 얼마나 필요한지, 테스트를 통해 수치를 측정해 보고 전환 여부를 결정하는 것이 좋다.

---

PyPy는 파이썬의 생산성과 간결함을 유지하면서도, 성능을 극대화할 수 있는 훌륭한 대안이다.

모든 프로젝트에 적합하지는 않지만, 속도가 병목이 되는 곳에서는 큰 효과를 발휘할 수 있다.

성능 개선이 필요한 파이썬 프로젝트가 있다면 PyPy를 한 번 고려해 보는 것도 충분히 가치 있는 선택이다.

 

#PyPy #파이썬속도개선 #JIT컴파일러 #Python대안 #CPython비교 #고성능파이썬 #파이썬프로그래밍 #개발자팁 #메모리관리 #오픈소스