Python&Java&C의 성능비교

Q. 왜 Python은 C언어보다 느린가?

1. Python의 변수는 Dynamically Typed이기 때문이다

Static Typing Dynamic Typing

Static typing은 runtime 이전(또는 compile-time)에 하는 type checking

장점 : 실행 속도가 빠름, 컴파일 최적화를 통해 runtime 효율성 향상 및 메모리 사용 절약 가능

단점 : development-time이 길어 빠르게 변화하는 요구사항에 대처하기 어려움
Dynamic typing은 runtime에 하는 type checking

장점 : development-time이 짧고 빠르게 변화하는 요구사항에 대처하기 쉬움

단점 : type checking을 runtime에 하기 때문에 실행 속도가 느림, runtime error가 비교적 많이 발생

Example

Dynamic Typing은 runtime에 type checking을 함으로써 모든 작업에 더 많은 단계가 포함되어 있다는 것을 의미한다. Statically typed language인 C 언어의 변수와 Dynamically typed language인 Python 언어의 변수를 활용한 덧셈과정을 살펴보면 단계 수가 차이나는 걸 바로 확인할 수 있다.

2. Python은 Interpreted되기 때문이다

Interpret Compile

프로그램 언어를 해석하고 실행시키는 대표적인 방법으로 Compile 과 Interpret 방식이 있다
Complie
- 과정
1. Preprocessing (预处理)
  - '#’ 으로 시작하는 부분에 대해서는 C컴파일러가 쉽게 인식할 수 있도록 C언어 소스를 재정리
  - 주석 제거
  - source code file을 Preprocessing 한 다음 확장자가 .i 또는 .c 인 file을 생성하게 됨
2. Compile (编译)
  - 전처리가 끝난 source code를 기반으로 assembler code file (확장자가 .s인 file) 를 생성
3. Assemble (汇编)
  - assembler code를 바탕으로 Object file (확장자가 .o인 file) 을 생성
  - Object file 부터는 Binary code로 되어있어 사람 이해할 수 없는 형태
4. Link (连接)
  - Link 작업을 통하여 여러 Object file 파일들과 표준 C Library(확장자가 .a 또는 .so인 file), 사용자 Library들을 합쳐서 실행 파일을 만들 수 있다
  - Static Link :
    
    Linker가 프로그램이 필요로 하는 부분을 Library에서 찾아 실행파일에다가 바로 복사
    
    직접 구현한 code를 library화 시켜 기술 유출 방지로 사용 가능
    
    실행 파일 내에 library code가 저장되기 때문에 메모리를 많이 잡아먹음
  - Dynamic Link :
    
    어떤 기능이 실행 파일에 직접 덧붙여 지지 않고, library file에 독립적으로 존재하다가 프로그램이 실행될때 동적으로 링크되어 사용됨
    
    최근 소프트웨어들은 Static Link를 하용하면 실행파일이 너무 커져서 Dynamic Link 사용
    
    내 프로그램 영역에서 Library가 저장되어 있는 주소로 jump하는 거라 성능상 overhead가 듬
    
    Library만 version up이 되면 그거에 대한 성능을 내가 그대로 받을 수 있다
  - 성능 상으로는 Static Link이 좋지만 메모리 관리 차원에서는 Dynamic Link가 좋음
- 파일의 변천사
- 최적화
  - 같은 기능의 프로그램을 만들지만, 실행 속도나 메모리 점유율이 낮아지도록 최적의 코드로 만드는 것을 의미한다. 코드의 최적화는 크게 두가지로 나뉜다 :
    1. 중간코드의 최적화 : Source Code를 기반으로 공통 부분과 불필요한 부분을 제거한다.
    2. 목적코드의 최적화 : 메모리 로드의 기준에서 가장 효율적인 메모리나 레지스터의 할당을 하도록 한다.
Interpret
- 고급언어로 작성된 프로그램을 한문장씩 읽고 번역 후 실행하는 방식
- 프로그래머가 수정한 사항이 바로 반영
- source code의 일부를 입력으로 넣기 때문에 컴파일타임 에러를 못잡아냄
- Interpreter가 설치된 곳 이면 어느 곳에서도 실행이 가능하므로 프로그램 이식성이 높음
컴파일러는 반복되거나 불필요한 연산을 미리 내다보고 최적화된 실행 파일을 생성하여 실행 속도를 높일 수 있다
하지만 Python interpreter는 컴파일되지 않은 source code를 interpret하고 실행시키기 때문에 실행시간이 더 걸린다

3. Python의 Object model은 비효율적인 Memory access가 발생할 수 있기 때문이다

특히 순차적인 데이터 구조에서 연속적인 데이터에 대해 동작을 할 경우 비효율적인 Memory access가 발생할 수 있다

参考 : Numpy 배열은 C의 Array과 유사함
- Array는 반드시 할당된 메모리 공간은 연속적이라는 것이다, 그리고 Array의 모든 아이템들이 똑같은 사이즈를 가진다
- 반면, List는 index를 갖지만 이는 몇 번째 데이터인가 정도를 의미한다, List는 아이템들의 메모리 주소가 연속적일 수도 있고, 아닐 수도 있다.

정리

Python이 C보다 느린 이유들 :

Python의 변수는 Dynamically Typed이기 때문에 Runtime 때 C의 변수보다 더 많은 과정이 필요하다.
Python은 Interpreter 언어이다. Interpreter 언어는 Compiled 언어와는 달리 코드를 한 줄씩 번역하고 실행하는 방식이기 때문에 실행 속도는 Compiled 언어인 C 보다 느리다.
Python에서 List 같은 순차적인 데이터 구조는 C의 순차적인 데이터 구조보다 Memory access가 비효율적이다

Q. 그럼 Python과 Java 중 어떤 것이 빠른가?

Screen Shot 2021-08-26 at 3.45.10 PM

실행 시간으로 봤을 땐 Java가 보통 더 빠르다. Interpreter 입장에선 사람이 알아보는 source code를 machine code로 바꿔서 처리하는 거 (Python) 보단 컴파일러를 거쳐나온 bytecode를 바로 처리하는게 (Java) 더 빠를 수 밖에 없다.
Example. 0 ~ 99 숫자를 “-” 로 이어라 (0-1-2-3-4 … -97-98-99)

Python : 0.323 초

Java : 0.198 초
프로그램 실행 시간으로 봤을 때 무조건 빠른 프로그래밍 언어를 선택해야되는건 아니다
- Java Interpreter(JVM)은 컴파일러를 거쳐나온 bytecode를 바로 처리할 수 있기 때문에 빠르다
- 즉, Java는 실행시간이 Python 보다 빠르지만 bytecode가 build-up되지 않으면 무용지물이다
- 프로젝트의 Source code가 커지면 Compile 시간도 고려를 해야된다

Q. 그렇다면 왜 Python을 사용하나?

이렇게 본질부터 비효율적임에도 불구하고, 왜 우리는 파이썬을 사용하려고 생각할까?
- Dynamic typing은 Python을 C보다 사용하기 쉽게 해줌
- 이 유연함은 개발시간의 효율적인 사용을 이끌어냄
- Python은 GLUE 언어라고도 부르는데, 그 이유는 다른 언어들과 잘 어울려 다른 언어와 결합해서 사용할 수 있기 때문이다
  - CPython : Python 코드를 컴파일하여 machine code로 바꾸고 그 다음에 interpreter(virtual machine)가 실행 ( Python 코드를 C언어로 바꾸는 것이 )
  - Jython : python 코드를 java bytecode로 만들어 JVM에서 실행할 수 있도록 함

Q. Java와 C의 차이는?

C언어에 비해 Java가 느린 이유
- C언어는 컴파일 시 코드를 모두 기계어로 직접 번역해서 바로 메모리에 올려두고 실행한다. 하지만 Java에서는 먼저 Bytecode로 컴파일을 한 뒤, 동적 할당 된 코드를 JVM의 Excution Engine이 번역해서 실행하게 된다.
- C언어에서는 동적 할당한 메모리를 개발자의 명령에 따라 즉시 해제하지만, Java는 직접 메모리를 다루지 않도록 되어 있기 때문에 이 작업을 GC(가비지 컬렉터)가 대신해준다. GC도 프로그램이기 때문에 메모리와 연산 작업을 동반한다.
- 즉, 개발자가 편해지는 만큼 컴퓨터가 일을 더 해야하니 더 느릴 수밖에 없는 구조이다.
Compile 과정에서 차이
- Java는 Link 과정이 없음, compiler가 바로 bytecode를 생성 그리고 이 bytecode file이 운영체제 위의 JVM에서 실행됨으로써 다양한 운영체제에서 독립적으로 사용이 가능
- C의 경우, Compile 해서 생성된 실행 파일은 Platform에 종속적인 code가 있고 만약 Platform이 바뀐다면 다시 Compile해야 된다

결론

프로그램 실행에 있어서 Python은 Java와 C언어에 비해 느리다
하지만 Python이 Java와 C언어에 비해 제공하는 operation도 많고 가독성도 좋고 여러 방면에서 개발할 때 더 효율적인건 사실이다
요즘같이 불명확성이 높은 상황에서 소프트웨어 개발하는 시간이 너무 길면 안된다
- 가지고 있는 컨셉이 있으면 최대한 빨리 주요한 부분만 만들어서 제품을 내놓아야된다
- 그리고 그 컨셉을 증명해야된다
- End-user한테 가치를 전달할 수 있는 소프트웨어를 만드는게 중요하다
그래서 차라리 Python을 가지고 먼저 만들고 출시해서 반응이 좋다면 Java 나 C 로 migration하면된다

《Reference》

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