인공지능이 부상하면서 파이썬의 입지는 커졌습니다. 파이썬은 표현력이 좋고 배우기 쉽습니다. 많은 파이썬 라이브러리는 타 언어로 작성된 도구를 감싸서 다른 시스템도 쉽게 호출할 수 있도록 합니다. 예를들어 사이킷런(scikit-learn)의 경우 C로 작성된 LIBLINEAR와 LIBSVM을 사용하고, 넘파이(numpy)는 BLAS(Basic Linear Algebra System)와 함께 C 또는 포트란 라이브러리를 사용합니다.
하지만 파이썬은 동적이며 컴파일 되지 않습니다. 파이썬의 인터프리터는 메모리 할당과 정렬, 데이터 보내는 순서 등을 고민할 필요 없게 하지만, 많은 성능상의 비용을 치뤄야 합니다. 이외에도 많은 단점이 있으며 결과적으로 파이썬은 느리고 효율적이지 못합니다.
이 책에선 파이썬이 가지는 성능 문제를 해결해주는 다양한 전략을 소개하고 있습니다. 책의 구성은 아래와 같습니다.
1장. 고성능을 위한 파이썬 이해하기
2장. 프로파일링으로 병목 지점 찾기
3장. 리스트와 튜플
4장. 사전과 셋
5장. 이터레이터와 제너레이터
6장. 행렬과 벡터 연산
7장. C 언어로 컴파일하기
8장. 동시성
9장. multiprocessing 모듈
10장. 클러스터와 작업 대기열
11장. RAM 아껴 쓰기
12장. 현장에서 얻는 교훈
이 책을 통해 파이썬의 성능 잠재력을 끌어낼 수 있는 개발자가 되었으면 합니다.
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