performance

[Python] Object class __slots__를 이용한 성능 개선 0. 개요 Python에서는 Object attribute에 대해서 메모리는 더 적게 사용, 접근 속도는 더 빠르게 하는 방법이 있습니다. 바로, __slots__ 를 사용하는 방법 입니다. 기본적으로 Python은 객체 인스턴스 속성을 Dict를 사용 생성하며 Dict 형은 메모리를 추가적으로 필요로 합니다. slots 을 사용 하는 경우 class는 __dict__, __weakref__ 생성을 하지 않습니다. It restricts the valid set of attribute names on an object to exactly those names listed. Since the attributes are now fi..

사전(dict)과 셋(set) dict와 set은 미리 정해진 순서로 정렬 되지 않는다. dict와 set의 차이점은 set은 key만 가지고 있다는 것이다. 리스트와 튜플은 경우에 따라 검색을 O(logN) 시간 복잡도로 구현할 수 있다. 반면, dict와 set은 O(1)이다. dict와 set은 보통 많은 메모리를 사용한다. 또 해시 함수에 의존 함으로 해시 함수가 느리다면 연산속도도 느릴 것이다. 리스트와 사전 검색 성능 차이 리스트 or 튜플로 구현시 O(N) dict로 구현시 O(1) phonebook_list = [ ("홍길동", "010-1111-1111"), ("김철수", "010-1111-1234"), ("국영수", "010-1234-1234"), ] def find_phonebook_..

튜플 튜플은 한번 생성되면 내용이나 크기를 변경할 수 없지만 두 튜플을 합칠 수는 있다. >>> t1 = (1,2,3) >>> t2 = (4,5,6) >>> t1 + t2 # (1,2,3,4,5,6) 튜플은 합치면 항상 메모리에 새로운 튜플을 새로 할당 한다. 또 튜플은 여유공간을 할당하지 않기 때문에 자원을 더 적게 사용한다. l = [i for i in range(100000)] t = tuple(l) print('list', sys.getsizeof(l)) print('tuple', sys.getsizeof(t)) list 824464 tuple 800048이 때문에 정적인 데이터를 다룰때는 리스트보다는 튜플이 좋다. 또한 튜플은 정적이기에 리소스 캐싱을 하는데 크기가 ..

리스트 리스트는 동적 배열로 크기를 자유자재로 조절할 수 있는데 이러한 변경 가능한 특성 때문에 리스트는 메모리와 추가 연산을 필요로 한다. 리스트에 object 추가 시 기존에 object들과 추가되는 object를 새로운 리스트를 추가하여 생성한다. 새로 추가된 리스트의 크기는 기존 N개와 추가되는 1개 더하여 N+1이 아니라 M개 (M > N+1) 의 크기를 가진다. 크기에 여유를 두는 이유는 메모리 할당과 복사 요청 횟수를 줄이기 위하여다. 리스트의 크기 1을 할당한 이후 크기는 동일하다가 5를 할당하니 크기가 커진다. 이는 새로 리스트를 생성한 것. a = [] print('0', sys.getsizeof(a)) a.append(1) print('1', sys.getsizeof(a)) a.app..

이해하기 어느 search 가 빠르고 느린지 확인 하는 방법 import csv def search_fast(haystack, needle): for item in haystack: if item == needle: return True return False def search_slow(haystack, needle): is_exist = False for item in haystack: if item == needle: is_exist = True return is_exist def search_unknown_1(haystack, needle): return any((item == needle for item in haystack)) def search_unknown_2(haystack, needle..