파이썬(Python)은 배우기 쉽고, 간결한 문법, 방대한 라이브러리로 인해 전 세계적으로 가장 사랑 받는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 하지만 파이썬을 사용하면서 종종 느리다는 평가를 듣게 되는데 특히 C나 JAVA 같은 언어와 비교했을 때 그 속도 차이는 더욱 두드러집니다.
파이썬의 이러한 느린 속도는 어디에서 오는 걸까요? 단순히 인터프리터 언어라서? 혹은 동적 타이핑 때문일까요?
파이썬의 핵심적인 특징들을 통해 그 이유를 자세히 알아보겠습니다.
인터프리터 언어의 오버헤드(Interpreter Overhead)
파이썬은 일반적으로 인터프리터 언어로 분류됩니다. 이는 코드를 실행하는 방시고가 관련이 있습니다.
컴파일 언어 vs 인터프리터 언어
- 컴파일 언어(C, C++, JAVA 등) 코드를 실행하기 전에 전체 소스 코드를 기계가 이해할 수 있는 기계어로 미리 컴파일하여 실행 파일을 만듭니다. 실행 시에는 이 최적화된 기계어 코드를 바로 실행하기 때문에 속도가 빠릅니다.
- 인터프리터 언어(Python, Ruby 등) : 코드를 실행하는 도중에 한 줄씩 읽어 들여서 그 자리에서 기계어로 번역하고 실행합니다.
Cpython의 동작 방식과 느린 이유
파이썬의 표준 구현체인 CPython은 사실 중간 단계의 코드를 사용합니다.
- 바이트코드 컴파일 : 소스 코드를 바이트 코드(Bytecode)라는 중간 코드로 변환합니다.
- 인터프리트 실행 파이썬 가상머신 (PVM) 이 바이트 코드를 한 줄씩 읽어들여 실행합니다.
문제는 이 인터프리트 과정에서 발생합니다. 컴파일 언어처럼 코드를 미리 최적화할 기회가 적고, 실행할 때마다 PVM이 바이트 코드를 해석하고 실행해야하는 추가적인 오버헤드가 발생하여 전체 실행 속도가 느려지게 됩니다.
동적 타이핑의 비용(Cost of Dynamic Typing)
파이썬의 가장 큰 특징 중 하나이자 속도를 저해하는 핵심 요소는 동적 타이핑(Dynamic Typing)입니다.
정적 타이핑 vs 동적 타이핑
- 정적 타이핑 (C, JAVA 등) : 변수를 선언할 때 자료형(Type)을 명시해야 합니다. 컴파일 시점에 자료형이 결정되므로, 컴파일러가 최적화된 기계어 코드를 생성할 수 있고 런타임에 자료형 검사 과정이 필요 없습니다.
- 동적 타이핑 (Python) : 변수의 자료형을 따로 명시하지 않아도 됩니다. 자료형이 프로그램 실행 시(런타임)에 결정됩니다.
실행 속도를 느리게 만드는 과정
동적 타이핑은 개발자에게는 유연한 편리함을 제공하지만, 컴퓨터는 매번 더 많은 작업을 수행해야합니다.
예를 들어, 간단한 덧셈 연산 a + b 를 수행한다고 가정해보면
- 자료형 확인 : 파이썬 인터프리터는 a와 b의 현재 자료형을 런타임에 매번 확인해야합니다.
- 적절한 연산 호출 : 확인된 자료형에 따라 적절한 덧셈 루틴을 찾아서 호출해야합니다.
정적 타이핑 언어에서는 이 과정이 컴파일 시점에 완료되어 단순한 기계어 명렁어로 실행되지만, 파이썬에서는 모든 연산에 이러한 동적인 자료형 검색 및 확인 과정이 필수적으로 수반되어 속도가 느려집니다.
예시 코드(덧셈 연산)
- C나 Java 같은 정적 타이핑 언어에서는 컴파일 시점에 a와 b가 정수라는 것을 알기 때문에, CPU는 단순히 정수 덧셈 명령 한번으로 끝냅니다.
a = 10
b = 20
c = a + b
파이썬 런타임 과정
- 변수 a에 저장된 객체의 자료형 확인
- 변수 b에 저장된 객체의 자료형 확인
- 두 자료형이 덧셈 연산(+)을 수행할 수 있는지 확인
- 확인된 자료형에 맞는 덧셈 함수(루틴)를 호출하여 연산을 수행
- 결과를 저장할 새로운 파이썬 객체를 생성하고 할당
이러한 자료형 검사 및 동작 디스패치(Dynamic Dispatch) 과정이 모든 연산마다 반복되어 속도가 느려집니다.
GIL(Global Interpreter Lock) : 병렬 처리의 제약
파이썬의 표현 구현체인 CPython에는 GIL(Global interpreter Lock)이라는 메커니즘이 존재합니다. CPython에는 GIL이 존재하여, 아무리 멀티 코어 CPU를 사용하더라도 한 번에 오직 하나의 스레드만이 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있도록 강제합니다.
이는 메모리 관리를 안전하게 하기 위한 조치이지만, CPU 연산이 많은 작업(CPU-bound task)에서는 멀티 코어의 이점을 살리지 못하고, 오히려 스레드 간의 문맥 오버헤드만 늘어나 속도 저하를 일으킵니다.
GIL의 역할과 제약
- 역할 : GIL은 한번에 오직 하나의 스레드만이 파이썬 바이트코드를 실행하도록 강제하는 잠금 장치입니다. 이는 파이썬의 메모리 관리(특히 참조 카운팅)가 스레에 완전하지 않기 때문에 발생하는 충돌을 방지하여 메모리 안정성을 확보합니다.
- 제약 : 멀티코어 CPU를 사용하더라도, CPU를 많이 사용하는 작업(CPU-bound task)에서는 GIL 때문에 여러 스레드가 동시에 실행되지 못하고 순차적으로 실행됩니다. 이로 인해 멀티 코어의 이점을 충분히 활용하지 못하여 병렬 처리 성능이 저하됩니다.
GIL은 멀티 프로세싱 방식(multiprocessing 모듈)을 사용하면 우회할 수 있습니다. 각 프로세스는 독립적인 파이썬 인터프리터와 GIL을 가지므로, CPU 코어를 모두 활용한 병렬 처리가 가능해집니다.
모든 것이 객체인 구조
파이썬에서는 단순한 숫자하나, 심지어 변수 이름까지도 모두 객체(Object)입니다.
- C 나 C++에서는 정수(Interger)가 메모리에 단순한 값으로 저장되지만, 파이썬에서는 정수 하나조차도 자료형 정보, 참조 횟수, 실제 값 등을 포함하는 복잡한 객체 구조로 힙(Heap) 메모리에 저장됩니다.
- 이러한 객체 구조는 개발 편의성과 유연성을 높여주지만, 메모리 접급과 처리 시 추가적인 간접 참조(Indirection)와 오버헤드를 발생시켜 속도를 저하시킵니다.
요약 파이썬이 느린 이유
| 핵심 원인 | 설명 | 영향 |
| 인터프리터 방식 | 코드를 실행 시마다 한 줄씩 바이트 코드로 해석하고 실행하는 오버헤드 발생 | 실행 속도 저하 |
| 동적 타이핑 | 런타임에 변수의 자료형을 확인하고 적절한 연산을 찾아 호출하는 추가 비용 발생 | 모든 기본 연산의 속도 저하 |
| GIL(CPython) | 한 번에 하나의 스레드만 실행되도록 강제하여 CPU-bound 작업의 병렬 처리 제한 | 멀티 코어 활용 불가로 성능 저하 |
| 모든 것이 객체 | 단순한 자료형도 복잡한 객체 구조로 저장되어 메모리 접근 및 처리 비용 증가 | 기본적인 메모리 처리 속도 저하 |
파이썬의 속도, 중요하지 않을 때도 있다
파이썬의 속도가 느린 것은 이러한 설계상의 특징, 즉 개발 편의성과 유연성을 확보하기 위한 트레이드오프(Trade-off)의 결과입니다.
대부분의 웹 개발, 데이터 분석, 인공지능 분야에서는 개발 속도와 가독성이 실행 속도보다 훨씬 중요합니다. 또한 Numpy, Pandas 같은 핵심 라이브러리들은 내부적으로 C/C++로 구현되어 있어 고성능이 필요한 연산은 이미 빠르게 처리됩니다.
따라서 파이썬은 개발자 시간이 컴퓨터 시간보다 소중할 때 빛을 발하는 언어라고 할 수 있습니다.
참고(CPython, Cython,PyPy : 이름에 숨겨진 진실)
CPython, Cython, PyPy는 파이썬 생태계에서 매우 중요한 용어이지만, 종종 혼동되곤 합니다.
CPython은 속도 개선 방법이 아님
Q. CPython은 PyPy, Numba처럼 속도 개선 방법 중 하나 아닌가요?
A. 아닙니다. CPython은 속도 개선 방법이 아니라, 파이썬 이 느린 원인을 내포함 표준 구현체입니다.
CPython은 현재 가장 널리 사용되는 파이썬 언어의 레퍼런스(참조) 구현체입니다. 즉 곡식 홈페이지에서 다운로드하여 사용하는 기본 파이썬 엔진입니다. 우리가 파이썬이 느리다고 말하는 것은 대부분 이 CPython 환경에서의 실행 속도를 말하는 것입니다.
반면 PyPy나 Numba는 이 느린 Cpython의 한계를 극복하기 위해 만들어진 속도 개선을 위한 대안들입니다.
| 구분 | 정체 | 주요 역할 |
| CPython | 표준 구현체(인터프리터) | 파이썬 코드를 바이트코드로 변환하고 실행 |
| PyPy | 대체 구현체(JIT 컴파일러) | CPython을 대체하며, JIT 컴파일로 실행 속도 향상 |
| Numba | 라이브러리(정적 컴파일러) | CPython 내에서 특정 코드를 기계어로 컴파일하여 가속 |
CPython & Cython은 완전 다르다?
Q. CPython 과 Cython은 다른 건가요?
A . 네 다릅니다. CPython은 엔진이고 Cython은 가속 도구입니다.
| 구분 | CPython | Cython |
| 정체 | 파이썬 표준 구현체(인터프리터) | 파이썬 확장 언어이자 컴파일러 |
| 목적 | 파이썬 코드 실행 | 파이썬 코드를 C언어 수준으로 가속 |
| 결과물 | 바이트코드(*.pyc) | C 소스 코드 → 기계어 확장 모듈 |
Cython은 파이썬 문법에 정적 타입 선언을 추가하여 코드를 작성할 수 있게 하는 별도의 언어(파이썬 슈퍼셋)입니다. 이 Cython 코드를 컴파일하면 C언어 소스코드가 생성되고, 이를 통해 CPython 환경에 플러그인처럼 결합하여 매우 빠른 속도를 낼 수 있는 확장 모듈이 만들어집니다.
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