Python 언어를 단지 "사용"하는 것에만 만족했지만, 조금씩 "원리"에 대해 좀 더 깊에 알아보고 정리해보고자 한다.
파이썬 인터프리터 CPython, Jython, IronPython, PyPy
인터프리터 는 무엇인가?
인터프리터(interpreter)는 프로그래밍 언어의 소스 코드를 한 줄씩 읽고, 해석하고, 실행하는 프로그램. 인터프리터는 컴파일러와는 다르게 소스 코드를 한꺼번에 기계어로 번역하지 않고, 코드의 각 줄을 순차적으로 처리한다. 파이썬은 대표적인 인터프리터 언어이다.
파이썬에서 지원하는 인터프리터는 CPython, Jython, IronPython, PyPy 가 있다.
CPython
CPython은 가장 일반적으로 사용되는 파이썬 인터프리터다. 파이썬 소스 코드를 C로 구현된 인터프리터에서 실행한다.
C로 작성되어 있어, C 확장 모듈을 쉽게 사용할 수 있고,
성능은 기본적으로 파이썬의 표준을 따르며, 다양한 라이브러리와 도구의 지원이 가장 넓다.
Jython
Jython은 파이썬을 자바 플랫폼 위에서 실행할 수 있게 해준다.
파이썬 코드를 자바 바이트코드로 컴파일하여 JVM(Java Virtual Machine)에서 실행해 준다.
자바 라이브러리를 직접 사용할 수 있다.
자바와의 통합이 필요하거나 JVM 기반 시스템과의 호환성이 중요한 경우에 유용하다.
IronPython
IronPython은 파이썬을 .NET 프레임워크 위에서 실행한다.
파이썬 코드를 .NET 공용 언어 런타임(CLR)에서 실행할 수 있는 .NET 바이트코드로 컴파일한다.
.NET 라이브러리를 직접 사용할 수 있다.
.NET 플랫폼과의 통합이 필요하거나 .NET 기반 애플리케이션과 호환성을 유지해야 하는 경우에 유용하다.
PyPy
PyPy는 파이썬 코드를 빠르게 실행하기 위해 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 사용한다.
JIT 컴파일러를 사용하여 런타임 성능을 향상시킨다.
CPython보다 많은 경우에 더 빠르게 실행된다.
메모리 관리와 최적화가 개선되어 있다.
CPython의 대부분의 기능과 호환되지만, 모든 C 확장 모듈과는 호환되지 않을 수 있다.
PyPy 왜 성능이 좋을까?
PyPy는 CPython에 비해 성능이 더 좋은 이유는 주로 PyPy가 JIT(Just-In-Time) 컴파일러를 사용하기 때문인데, JIT 컴파일러는 프로그램이 실행되는 동안(런타임)에 코드의 일부를 기계어로 번역하여 실행 속도를 크게 향상시킨다.
CPython은 파이썬 코드를 바이트코드로 컴파일한 후, 바이트코드를 인터프리터가 한 줄씩 실행하기 때문에 매우 유연하고 디버깅에 유리하지만, 반복적인 계산이나 자주 호출되는 함수의 경우 성능이 떨어질 수 있다.
반면, PyPy는
JIT 컴파일 실행 중인 코드를 분석하고 기계어로 컴파일하여 반복적인 작업을 최적화한다.
효율적인 메모리 관리 PyPy는 메모리 사용 패턴을 분석하여 메모리 접근을 최적화한다.
동적 언어 최적화 파이썬의 동적 특성 동적 타입 검사, 메소드 디스패치 등 효율적으로 최적화한다.
