Pyston은 공식 블로그에서 정품 'Python 3.8' 보다 20% 빨라진 'Pyston v2'를 발표했습니다. Pyston이 2017년 1월에 공표 한 「Pyston 0.6.1」에 이어 출시된 것으로 보입니다.
이번 Pyston이 공개한 'Pyston v2'를 사용하면 서버 비용을 절감함으로써 사용자의 대기시간을 줄이고, 개발자의 생산성을 향상할 수 있다는 것입니다. 현재 Ubuntu 18.04과 20.04 x86_64용 패키지를 공개중입니다.
"속도보다는 운용 및 개발의 용이성이 걱정된다"
엔지니어 D.Y는 이번에 발표된 Pyston v2에 대해 주로 속도 등의 관점에서 "그렇게 매력적으로 느껴지지 않는군요..."라고 심경을 밝혔다. 속도보다 운용이나 개발의 용이성 등이 더 신경이 쓰입니다.
엔지니어 D.Y씨
"역시 웹의 백엔드로 사용하는 경우에는 응답이 빠르면 좋겠지만, 순정 Python은 Go나 C++등의 언어에 비하면 아무래도 느린 감이 있습니다. 이번 Pyston v2는 조금이라도 빠르게 만들자는 노력일지도 모르겠네요.
그냥 솔직히 말하면, 20% 개선했다고 해도, 웹 서비스의 경우 DB의 구조를 변화시키는 등, 데이터 취급 방법에 따라 상당한 속도 변화가 가능하기 때문에(잘못 설계하면 Pyston도 느린 거죠...) 거기까지 매력을 느끼지 못하겠네요... 물론 속도가 향상되는 것은 좋지만, 좀 더 문서가 갖춰지지 않는다면, 사용하기엔 힘들어 보입니다. 솔직히 속도보다 운용이나 개발의 용이성 등이 더 걱정되네요(웃음)"
"Python과는 달리 문서가 충실하지 않다"
데이터 과학자 M.I는 Pyston v2에 대해 Python과 비교하여 라이브러리가 부족한 것을 지적하며, 어디까지나 개인적인 의견으로 Pyston v2를 당장 사용하시겠습니까?라고 한다면, 아니, 좀 그런데... 라는 것이 본심이다"라고 말했습니다.
데이터 과학자 M.I
"원래, Python은 기계학습 관련 라이브러리가 굉장히 충실합니다. 예를 들어, 기계 학습에서 자주 사용되는"scikit-learn (사이킷 · 런)은 기본적으로 Python의 사용을 상정한 것입니다. 딥러닝에서 사용되는 프레임워크 TensorFlow나 Pytorch (파이 토치)도 Python으로 움직이도록 설계되어 있습니다. Pyston v2를 사용하다가 막히는 경우 Python과는 달리 문서가 충실하지 않기 때문에 좀처럼 해결하기 어려울 수 있습니다. 다시 말해서, 설명이 충실하지 않으면 빌드가 어렵다는 이야기와 같습니다. 문서가 어느 정도 갖추어지지 않으면, 사용자도 "꽤 사용하기 어렵구나"라는 느낌을 받기 때문에 경원시되기 십상이지 않을까 생각합니다. 어디 까지나 개인의 감상입니다만, 현재, Python 기반으로 다양한 것들이 계속 나오고 있기 때문에 Pyston v2를 지금부터 사용합니까?라고 한다면, 아니, 조금 어떨까... 라는 것이 본심입니다."
아직 사용해볼 생각은 없지만, 흥미로운 프로젝트인 듯...
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