Python 루프가 느린 이유

Python은 인터프리터 언어다. 각 줄을 실행할 때마다:

1. 바이트코드 해석
2. 타입 체크
3. 메모리 할당
4. 가비지 컬렉션

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벡터화가 빠른 이유

NumPy/pandas의 벡터화 연산은 C로 구현되어 있다.

차이점:

Python 루프	벡터화
100만 번 Python 호출	1번 C 호출
매번 타입 체크	한 번만 체크
GIL 영향	GIL 해제
느림	빠름

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속도 비교 예시

결과:

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벡터화 가능한 연산들

카테고리	예시
산술	+, -, *, /, **, %
비교	==, !=, <, >, <=, >=
논리	&, |, ~
문자열	.str.upper(), .str.contains()
날짜	.dt.year, .dt.month
집계	sum(), mean(), max()