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파이썬 네이티브 컴파일 도구앱에서 작성

발명도둑잡기갤로그로 이동합니다. 2025.08.26 20:54:37
조회 47 추천 0 댓글 1

챗지피티
좋은 포인트 짚으셨어요
파이썬은 원래 인터프리터 언어라서 소스가 곧 실행 가능한 건 아니지만, **“네이티브 컴파일(native compile)”**을 지원하는 다양한 도구가 있습니다. 목적(속도 향상 vs 배포 편의성)에 따라 다르게 선택할 수 있어요.

파이썬 네이티브 컴파일 도구 모음

1. Cython

방식: 파이썬 코드를 C 코드로 변환 후, C 컴파일러(gcc/clang/MSVC)로 빌드 → 네이티브 실행파일/라이브러리 생성.

특징:

타입 힌트 추가하면 C 속도로 빨라짐.

순수 파이썬 코드도 대부분 그대로 빌드 가능.

활용: 수치연산, 과학계산 최적화, 속도 개선.

# example.pyx def add(int a, int b): return a + b cythonize -i example.pyx

2. Nuitka

방식: 파이썬 코드를 C++ 코드로 변환 후 컴파일.

특징:

기존 파이썬 코드 대부분 그대로 지원.

최적화도 어느 정도 해 줌.

실행 속도 개선 효과 있음.

활용: 배포용 실행파일 제작 + 성능 개선.

python -m nuitka --onefile my.py

3. PyInstaller / py2exe / cx_Freeze

방식: 네이티브로 번역하지는 않음. 파이썬 인터프리터 + 필요한 라이브러리 + 바이트코드 통째로 묶어서 실행파일로 만듦.

특징:

코드 수정 없이 바로 exe 만들기 가능.

실행 속도 개선은 없음.

배포 편의성이 목표.

활용: 윈도우/맥/리눅스에서 앱 배포.

pyinstaller --onefile my.py

4. PyPy (JIT 컴파일러)

방식: 런타임에서 JIT(Just-In-Time) 컴파일로 네이티브 코드 생성.

특징:

CPython보다 실행 속도 대폭 향상 (특히 반복문, 함수 호출 많은 경우).

100% 호환은 아님 (특히 C 확장 모듈 일부).

활용: 성능 개선.

pypy3 .py

5. Nim / Rust 변환기 (외부 프로젝트)

파이썬 코드를 Nim이나 Rust로 변환 후 컴파일하는 실험적 도구들도 있음.

안정성은 Cython/Nuitka에 비해 낮음.

요약

속도 개선 목적 → Cython, Nuitka, PyPy

배포 목적 (exe, 앱) → PyInstaller, cx_Freeze

둘 다 노린다 → Nuitka (호환성 + 실행파일 + 최적화)

만약 원하시는 게 “파이썬 코드 실행속도를 빨리하고 싶다”인지, 아니면 “exe 같은 독립 실행파일을 만들고 싶다”인지에 따라 추천 도구가 달라져요.

어떤 쪽이 더 궁금하세요? (성능 향상 vs 배포 편의성)


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