[C++] C++ vs. Python (Performance)

일반적으로 C++(및 C)의 구현은 Python의 구현보다 더 빠른 경향이 있다. 그러나 모든 유형의 애플리케이션에서 성능 차이가 크지는 않다. 예를 들어, 개발 속도 및 유연성 측면에서 Python은 단순성과 풍부한 라이브러리 에코시스템으로 인해 신속한 개발 및 프로토타이핑에 선호되는 경우가 많다. IO-boun 애플리케이션의 경우 Python은 높은 수준의 추상화와 사용 편의성으로 인해 웹 서버, 데이터 처리 스크립트 등 IO 바인딩 애플리케이션에 매우 효율적일 수 있다. 요악하면, C++와 C는 일반적으로 컴파일된 특성과 낮은 수준의 제어로 인해 실행 시간이 빠르지만, Python은 사용 편의성과 빠른 개발 기능으로 인해 실행 속도는 느리지만 많은 애플리케이션에서 강력한 선택이 될 수 있다. 아래는 차이에 대한 이유다.

 

• Compilation vs. Interpretation
  • C++(C)
    : C++와 C는 machine code로 컴파일되어 CPU가 직접 실행할 수 있다. 런타임에 인터프리터가 필요하지 않으므로 실행 속도가 더 빠른 경우가 많다.
  • Python
    : Python은 해석 언어(interpreted language)이므로 런타임에 인터프리더가 실행한다. 이로 인해 처리 계층이 추가되어 Python은 일반적으로 속도가 느려진다.
• Low-Level Memory Management
  • C++(C)
    : C++와 C는 저수준 메모리 조작이 가능하므로 메모리를 할당하고 할당 해제하는 방법을 더 세말하게 제어할 수 있다. 따라서 메모리를 더 효율적으로 사용하고 실행 속도를 높일 수 있다.
  • Python
    : Python은 메모리 관리를 추상화해 개발을 간소화하지만 오버헤드와 비효율을 초래할 수 있다.
• Static vs. Dyanmic Typing
  • C++(C)
    : 정적 타입 언어이기에 컴파일 시점에 타입(type) 검사가 수행된다. 따라서 더 빠르게 실행되는 최적화된 코드를 만들 수 있다.
  • Python
    : Python은 동적으로 타입이 지정되므로 런타임에 타입 검사가 수행되므로 실행 속도가 느려질 수 있다.
• Performance Optimizations
  • C++(C)
    : C++ 및 C용 컴파일러는 컴파일 프로세스 중에 광범위한 최적화를 수행해 매우 효율적인 머신 코드를 생서할 수 있다.
  • Python
    : Python의 인터프리터는 최적화를 하지만, 일반적으로 컴파일된 언어에서 가능한 최적화 수준에는 미치지 못한다.
• Concurrency and Parallelism
  • C++(C)
    : C++와 C는 동시성 및 병렬 처리를 강력하게 지원하므로 멀티 스레드 또는 멀티 코어 애플리케이션에서 상당한 성능 향상을 가져올 수 있다.
  • Python
    : Python은 동시성 및 병렬 처리를 지원하지만 글로벌 인터프리터 잠금(Global Interpreter Lock, GIL)로 인해 멀티 스레드 애플리케이션의 성능이 제한될 수 있다.