1. 자료형 초기 선언 두가지 방식 : 괄호 사용 or 내장 함수 사용
python 언어로 작업을 하면서 변수를 자료형의 초기상태로 선언할때 dictionary 는 중괄호 {} , list 는 대괗로 [] 로 표현했었다. 어느순간 작업하면서 얇은 괄호가 눈에 잘 띄지 않는 듯 하여 내장함수를 사용한 적도 있었다.
또한 python에서는 함수의 리턴 type을 명시할때도
def some_function() -> dict:
...이런식으로 자료형의 "이름" 을 직접 명시하다 보니 자료형의 이름이 보이는것이 통일되게끔 작업한거 같기도 하다.
한개 함수는 항상 같은 자료형을 return 하는것이 좋기 때문에 조건에 맞는 데이터가 없어서 return 할 값이 없다 하더라도 None을 반환하지 않고 초기 자료형을 반환하도록 작업한다. 때문에 return 될 변수는 함수 첫 부분에 초기상태로 선언해둔다.
def some_function(a) -> dict:
res = {} # 혹은 res = dict()
if type(a) == int:
res["type"] = "int"
return res만약 return 변수 res 를 초기에 선언하지 않았다면 if 문 안에서 res 변수를 선언하는 동시에 값을 담아 return 하고, if 문 바깥쪽에 예외상황의 return 을 선언해 주면 되긴 하다
def some_function(a) -> dict:
res = {} # 혹은 res = dict()
if type(a) == int:
res = {"type": "int"} # 혹은 res = dict(type='int')
return res
return {} # 혹은 return dict()하지만 조건문이 여러개가 되고, 코드가 복잡해지면 return 이 빠지는 곳이 있을수 있어 모든 조건을 확인 한 후 마지막에 return 하는 방식으로 작업한다. 이때는, 딕셔너리 타입의 변수 res를 선언할때 res={} 이나 res=dict() 이 어떠한 차이가 있는줄 정확히 이해하지 못하였었다.
# 괄호를 이용하기
dict_var = {}
list_var = []
------------------------------
>>> print(dict_var, type(dict_var))
{} <class 'dict'>
>>> print(list_var, type(list_var))
[] <class 'list'>
# 내장함수 이용하기
dict_var2 = dict()
list_var2 = list()
------------------------------
>>> print(dict_var2, type(dict_var2))
{} <class 'dict'>
>>> print(list_var2, type(list_var2))
[] <class 'list'>출력 결과를 보나, 타입을 보나 둘다 차이가 없어보인다. 하지만 python 의 timedit를 사용해 두가지의 변수 선언 방식의 시간 효율을 따져보니 차이가 발견되었다.
2. 선언 방식에 따른 실행 속도의 차이 : timeit
timeit 은 python에서 제공해주는 모듈로 timeit 이후의 명령어를 실행하는데 걸리는 시간을 확인해준다.
timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)stmt 은 timeit 으로 측정할 코드 및 함수 주체이며, setup stmt에 선언된 코드 및 함수를 실행하기 위해 필요한 사전 함수이다. 이때 실행속도 측정에 setup의 시간은 포함되지 않는다.timer 함수로 Timer 인스턴스를 만드는데 default 값이 지정되어 있으며, number 실행으로 timeit() 메서드를 실행한다.
이때 number 인자도 default 값으로 10000000 이 지정된다. 또한 비필수 인자인 globals 는 코드를 실행할 이름 공간을 지정한다.
위 모듈을 통해 변수 초기선언 방식인 dict()와 {}의 속도차이를 확인해 보았다.
~ > python -m timeit "dict()"
10000000 loops, best of 3: 0.0451 usec per loop
~ > python -m timeit "{}"
100000000 loops, best of 3: 0.0115 usec per loop단순 빈 자료형 선언인데도 속도가 무려 4배 넘게 차이가 났다.
그렇다면 변수를 초기 선언하면서 값을 세팅할때는 얼마나 나는지 1개 key-value 를 담아서 확인해보았다.
~ > python -m timeit "dict(fruit='apple')"
10000000 loops, best of 3: 0.0806 usec per loop
~ > python -m timeit "{'fruit': 'apple'}"
10000000 loops, best of 3: 0.0263 usec per loop위 상황보다는 덜 나지만 비슷하게 4배정도 차이가 나는걸 확인할 수 있었다.
0.03초 차이가 크지 않아 보이지만 프로그래밍에서는 굉장한 차이를 의미한다.
따라서 변수를 선언할 때에도 이런 유의미한 차이를 이해하고 작성하면 조금더 효율적인 코드를 작성 할 수 있을 것이다.
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