Pre‑PEP: Rust로 CPython 속도 2배 끌어올리기 실전 가이드

Python은 편리함이 장점이지만, CPU‑집중 작업에서는 느립니다. Rust는 메모리 안전성을 유지하면서 C보다 빠른 실행 속도를 보입니다. Pre‑PEP 2023‑04‑02에서는 Rust를 CPython에 통합해 성능을 향상시키려는 제안이 공개되었습니다.

이 글은 Rust 모듈을 만들고 CPython에서 사용하기까지의 과정을 실전 예제와 팁으로 정리합니다. Python 개발자와 시스템 엔지니어 모두에게 유용한 가이드가 될 것입니다.

1. Rust와 CPython 통합의 필요성

• 성능 격차: 같은 알고리즘을 실행하면 Rust가 2–3배 빠릅니다.
• 메모리 안전: Rust의 소유권 체계가 메모리 오류를 방지합니다.
• Python 생태계와 호환: INLINECODE0와 INLINECODE1을 이용하면 Python 모듈처럼 배포할 수 있습니다.

예시

INLINECODE2를 사용해 단순한 벡터 합산 함수를 구현하면 10 ms를 3 ms로 줄일 수 있습니다.

2. Rust 모듈 만들기 – 단계별 실습

1. 프로젝트 초기화

CODEBLOCK0

1. INLINECODE3에 종속성 추가

CODEBLOCK1

1. INLINECODE4에 Python 함수 작성

CODEBLOCK2

1. 빌드 및 배포

CODEBLOCK3

1. Python에서 사용

CODEBLOCK4

팁

• INLINECODE5와 INLINECODE6 매크로를 사용하면 C‑API를 직접 다루지 않아도 된다.
• INLINECODE7은 개발 중 바로 모듈을 설치해 테스트를 빠르게 할 수 있다.
• 배포 시 INLINECODE8로 PyPI에 업로드 가능.

3. 성능 테스트와 주의점

• 벤치마크: INLINECODE9으로 Rust 코드와 Python 코드의 속도를 비교한다.
• 메모리 사용: Rust 모듈이 Python 인터프리터에 메모리를 할당하지 않도록 INLINECODE10 대신 INLINECODE11을 사용한다.
• GIL 관리: INLINECODE12는 자동으로 GIL을 관리하지만, 장시간 실행이 필요한 경우 INLINECODE13 블록을 활용해 GIL을 해제한다.

예시

CODEBLOCK5

위와 같이 INLINECODE14를 사용하면 GIL을 잠시 해제해 멀티스레딩이 가능하다.

결론

Rust를 CPython에 통합하면 성능 2배, 메모리 안전성 두 마리 토끼를 잡을 수 있다. 위 단계대로 진행하면 몇 시간 안에 Rust 모듈을 만들고 Python에서 바로 사용할 수 있다. 지금 바로 INLINECODE15를 실행해 보세요. 궁금한 점이 있으면 댓글로 남겨 주세요.