고성능 파이썬(2판)

411

11

장

RAM 덜 사용하기

이 장에서 배울 내용

•

RAM

을 덜 사용해야 하는 이유

• 원시 타입의 수를 많이 저장하는 데

numpy

와

array

가 더 좋은 이유

• 많은 텍스트 정보를

RAM

에 효율적으로 저장하는 방법

•

1

바이트로

1076

(대략적으로!)을 세는 방법

• 블룸(

Bloom

) 필터의 정의와 이 필터가 필요한 이유

RAM

이 부족해지기 전까지는

RAM

을 얼마나 사용 중인지에 관심을 기울이는 일이 별로 없다.

하지만 코드를 더 큰 규모로 실행하다가

RAM

이 부족해지면, 갑작스럽게 그 부분이 걸림돌이

된다. 실행 코드를 어떤 컴퓨터의

RAM

용량에 맞게 만든다는 것은 관리해야 할 컴퓨터가 줄

어든다는 뜻이다. 또한 더 큰 프로젝트를 감당할 수 있는 용량을 계획할 수 있는 길이 생긴다는

의미이기도 하다. 희소한 자원인

RAM

을 다 소모해버리는 이유를 알고 더 효율적으로 사용하

는 방법을 고려한다면 규모 확장성 문제를 다룰 때 도움이 될 것이다. 우리는 메모리 프로파일

러와

IPython

메모리 사용량 도구를 사용해 실제 메모리 사용을 측정하고 다른 도구를 사용해

객체 내부를 살펴보며 객체가 얼마나 많은

RAM

을 사용하는지 추측할 것이다.

데이터를 압축할 수 있는 컨테이너를 활용해서

RAM

을 절약하는 방법도 있다. 이번 장에서는

트라이

trie

(순서가