김동환/Py Con2015정리

• 11:00 Python Test 시작하기
  

- 테스트 기본 설명
- unitest 소개
- mock 소개: 의존성을 가지는 코드 관련 테스트 툴
- docker 소개: 통합 테스트 관련
- selenium: 웹 ui관련 테스트 툴
메인 로직은 반드시 검증 < 테스트 시간 < 개발시간의 두 배
가능한 한 자주 테스트를 실행

- 테스트 규칙
성능에 관한 테스트는 unitest를 사용해야 하는 것이 아닌
시간 측정을 직접 해서 예외를 띄울 수밖에 없다고 함

• 12:00 Writing fast
  

목표
- 컴퓨터와 파이썬 내부 이해
- 프로파일링으로 핫스팟 찾기
- 개선 -> 빠른 코드
- 빠르면서도 느린 컴퓨터
- 잘 모르겠지만 프로파일링이 좋음
- 빠른 코드 짜고 싶다

컴퓨터는 빠른듯 느리다
메모리의 속도:
CPU 클럭: CPU가 무엇을 한번 하는데 걸리는 시간(hz)

프로그램에 끝내는 데 필요한 클럭을 줄이는게 빠른 실행의 조건
dis: 파이썬 디스어셈블러
빠른 코드와 느린 코드는 실행되는 명령어 개수에 차이가 남

프로파일러
- timeit: 여러번 돌려서 실행 시간 측정, 기본값으로 gc를 끔
- cProfile: 오버헤드 좀 있음, 대신 정보량이 많음
- line_profiler
- profiling: 실시간 프로파일링

빠른 코드를 짜면 CPU에 낭비되는 시간이 줄어든다.(CPU의 5초는 사람의 약 30000년)

• 14:00 파이썬 메모리 이모저모
  

변수: 특정 메모리 주소를 가짐, 메모리 라벨
id(obj): 해당 객체, 변수의 메모리 주소값 반환(C언어의 &연산자)
비교 연산자 is와 ==:
mutable: 공간을 새로 할당하지 않고 기존 메모리 공간을 변경하는 객체
(set, list, dict...)
immutable: 기존값 변경 불가, 객체 값 변경 시 메모리 재할당
(int, float, string...)

mutable한 객체를 복제하는 법은 =이 아닌

1. list의 경우 slice 이용
   
2. copy()이용
   -> 단, 얕은 복사이므로 객체 안의 변수의 경우는 주소만 복제함.
   
   

SingleTone: 같은 값은 같은 메모리 주소를 사용
(True, False, None, ..., notImplement...)

String interning: 문자열은 메모리에 한 번만 저장, 다음에 같은 문자열을
쓸 경우 이전의 문자열의 주소값을 줌. sys.intern()

del 연산자: 강제로 객체를 지우는 방법

Reference count: 특정 메모리를 참조하는 수가 0이 될 경우, gc가 자동으로
제거

Garbage Collection: 필요 없는 메모리 자동 해제, 휴리스틱이나 레퍼런스 카운터
이용
Generation을 나눠서 관리, 특정 threshold가 존재, 가장 낮은 Generation부터 GC
(각각의 Generation마다 메모리 한계치 존재, 한계가 올 때, GC가 작동함.
메모리 해제를 할 때, 먼저 만들어진 객체가 더 쓰레기일 확률이 높다고 생각하고
먼저 제거 대상이 됨.)

module weakref: 참조하더라도 레퍼런스 카운트를 올리지 않음, 메모리에 자주 사용하진
않지만 필요할 땐 쓰는 데이터에 사용(이미지 캐싱)

monkey patch: 런타임시 실시간으로 클래스나 함수 등을 교체(module과 class 또한 파이썬에선 변수),
이를 통해 빌트인(기본적으로 제공되는) 클래스 등을 자기가 새로 만든 클래스 등으로 교체가 가능하다.

파이썬 성능 개선하는 소소한 팁