개선된 asyncio 모듈과 빨라진 Pyjion, 파이썬 3으로 이동이 파이썬 생태계를 풍부하게 만들 것입니다.
파이썬은 어디에나 쓰입니다. 파이썬은 배우기 쉽고 많은 곳에서 사용하며 적절한 작업에는 적절한 도구입니다. 방대한 표준 라이브러리, 풍부한 외부 라이브러리와 도구들은 생산적인 프로그래밍 생태계를 만듭니다. 지난 달에 나온 3.6 버전은 다음과 같은 개선점이 있습니다.
이번 버전에 대한 제 생각과 파이썬 생태계에서 눈에 띄는 점을 소개합니다. 여기서 언급하는 내용들이 완벽하지는 않습니다. 2017년에 파이썬에서 중요하다고 생각하는 것이 있다면 알려주시기 바랍니다.
빨라진 Pyjion, just in time 될까?
런타임 성능 속도 향상은 한동안 파이썬의 과제였습니다. PyPy는 2007년부터 이 문제를 해결하기 위해 노력했습니다. 반면에 많은 개발자들은 속도 향상을 위해 Cython(파이썬의 C언어 확장)을 사용했고 많은 just-in-time(JIT) 컴파일러들이 만들어졌습니다. Pyjion은 속도 향상을 위한 새로운 JIT 컴파일러입니다. Pyjion은 마이크로소프트 CoreCLR 프로젝트의 JIT API를 이용하여 파이썬 내장 인터프리터인 CPython의 속도를 향상시킵니다.
Pyjion 프로젝트의 목표는 다음과 같습니다. Pyjion 깃헙 저장소 FAQ 섹션에도 설명되어 있습니다. “CPython을 원하는대로 JIT에 연결하는 것입니다. 이렇게 되면 사용자들이 각자 상황에 가장 적합한 JIT을 선택 할 수 있는 생태계를 만들 수 있을 것입니다.” 이러한 생태계는 파이썬에 큰 도움이 될 것입니다. 2017년에는 Pyjion과 같은 프로젝트들이 더 빠른 파이썬 생태계를 만들어 주기를 바랍니다.
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Asyncio가 완성됐다. 동시성 프로그래밍을 시작하자!
파이썬 3.6 버전에서 asyncio 모듈은 더 이상 잠정 버전이 아닙니다. API는 이제 안정 버전입니다. 유용성과 성능 수정 및 몇가지 버그 픽스가 있었습니다. asyncio 모듈은 싱글 스레드 동시성 프로그래밍을 지원합니다. 비동기 코딩을 사용하는 많은 파이썬 개발자들이 개선된 모듈을 확인하고 싶어하며 프로젝트에 어떤 새로운 형태의 동시성 프로그래밍을 적용 할 수 있을지 알고 싶어합니다.
asyncio 모듈을 사용하면 CPython의 CPU 바운드 성능에 더 주의를 기울일 수 있습니다. 다양한 범위의 서비스를 위해서는 달성 가능한 동시성 연결의 상단 쪽이 CPU 바운드에 더 적합하기 때문입니다. JIT 컴파일러의 속도 향상에도 도움이 됩니다.
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파이썬 3이 대세다!
파이썬 2.7은 파이썬 2의 마지막 버전입니다. 앞으로는 파이썬 3만을 지원하기 때문에 더 이상 파이썬 2 업데이트 계획은 없습니다. 좀 아쉬울 수는 있지만 어쨌든 파이썬 3가 대세입니다. 앞으로 파이썬 2로 작성된 예전 프로젝트를 파이썬 3로 포팅하는 것에 대한 논의는 많아질 것입니다. 개발자 분들이 이런 움직임에 잘 동참 할 수 있게 저도 노력하겠습니다. O’Reilly의 트레이닝 코스나 책들을 많이 이용해주시기 바랍니다.
과학과 교육에 대한 도구 탑재
파이썬을 현 세대의 포트란이라고 합니다. 현 세대라고 말하니까 제가 좀 늙은 느낌이 듭니다. 제 첫번째 프로그래밍 언어가 포트란이었습니다. 파이썬은 인터프리터와 최적화된 라이브러리의 다리 역할을 합니다. 파이썬에서 크게 성장한 두 분야는 과학과 교육입니다. 하드웨어와 사물 인터넷 분야에서는 마이크로파이썬이 임베디드 세계에서 어느 정도 기반을 다졌습니다. 임베디드 프로그래머들이 파이썬을 사용하고 파이썬 개발자들과 다양한 분야에서 협업하기 시작했습니다. 우리가 상상도 못한 재미있는 프로젝트를 볼 수 있게 될 것입니다.
다시 한 번 이야기 하지만 이제 파이썬 3이 대세입니다. 라즈베리 파이, 마이크로:비트, 칼리오페 모두 파이썬 3를 지원한다고 합니다. 라즈베리 파이와 다른 소형 리눅스 컴퓨터를 위한 AdaFruit 라이브러리도 파이썬 3를 지원하는 업데이트를 했습니다. 이런 모든 것들은 장차 교육계에서 파이썬 3의 급격한 성장을 의미합니다.
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빠른 속도로 성장하는 데이터 과학과 파이썬
제가 서두에 언급했던 파이썬 생태계에는 데이터 과학 도구가 많습니다. 데이터 과학과 관련된 일이 굉장히 많고 그 모든 것들이 모두 파이썬 같은 오픈 소스 도구를 사용하기 때문입니다. 핀테크, 대형 사업, 과학 분야에서 파이썬 도구들은 점점 늘어날 것입니다. 사람들은 프로그래머가 아닌 일반인들이 데이터 과학 도구로 파이썬을 활용하는 분야가 급성장하는 것에 주목하고 있습니다. 이런 흐름들이 파이썬 생태계를 더욱 풍부하게 만들어 줄 것입니다!
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수잔 코난트는 O’Reilly 미디어의 편집자입니다. 다양한 분야의 프로그래밍 주제를 다루는 편집부와 함께 일합니다. 수잔은 몇가지 다른 영역 외에도 Go 언어나 파이썬 관련 컨텐츠를 모으고 안내하며 15년 넘게 출판에 관여했습니다. 수잔은 미주리 캔자스에 살고 있습니다. 가끔 길에서 오토바이를 타거나 재즈 음악을 듣는 모습을 볼 수 있습니다.
원문 : 5 things to watch in Python in 2017
번역 : 박준규
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