[태그:] 성능최적화
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Ruff와 uv로 Python 프로젝트 빌드 시간 90% 단축하기: Rust 기반 툴체인 완전 정복
들어가며 Python 개발자라면 누구나 느린 패키지 설치와 린팅 시간에 불만을 가져본 적이 있을 것입니다. pip install을 실행하고 커피를 마시러 가거나, flake8과 black이 대규모 코드베이스를 검사하는 동안 멍하니 기다린 경험이 있으신가요? Rust로 작성된 차세대 Python 도구인 Ruff와 uv가 이런 문제를 근본적으로 해결합니다. 실제로 많은 프로젝트에서 90%…
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Polars vs Pandas: 대용량 데이터 처리 성능 비교와 마이그레이션 가이드
Polars란 무엇인가? Polars는 Rust로 작성된 고성능 데이터프레임 라이브러리입니다. Apache Arrow 메모리 포맷을 기반으로 하며, Pandas보다 10~100배 빠른 성능을 제공합니다. 병렬 처리와 지연 평가(Lazy Evaluation)를 기본으로 지원하여 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. Polars는 멀티코어 CPU를 완벽하게 활용하여 Pandas가 단일 코어로 처리하는 작업을 모든 코어에 분산시킵니다. Pandas…
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Python 3.13 Per-Interpreter GIL로 진짜 병렬 처리 구현하기 – 성능 2배 향상 실전 가이드
Python의 숙명, GIL을 넘어서다 Python 개발자라면 누구나 한 번쯤 GIL(Global Interpreter Lock) 때문에 멀티스레딩의 한계를 경험했을 것입니다. 아무리 스레드를 늘려도 CPU 코어를 제대로 활용하지 못하는 답답함 말이죠. Python 3.13에서 드디어 Per-Interpreter GIL이 도입되면서 진짜 병렬 처리가 가능해졌습니다. 이제 각 서브 인터프리터가 독립적인 GIL을 가지면서, 멀티코어…
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배열 vs 연결 리스트: 자료구조 선택 가이드와 실무 활용법
배열과 연결 리스트란? 자료구조를 선택할 때 가장 기본이 되는 두 가지, 배열(Array)과 연결 리스트(Linked List)는 데이터를 순차적으로 저장한다는 공통점이 있지만, 내부 구조와 성능 특성이 완전히 다릅니다. 올바른 자료구조 선택은 프로그램의 성능을 크게 좌우하므로, 각각의 특징을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 배열은 연속된 메모리 공간에 같은 타입의…