파이썬의 List와 Dict 속도 차이 분석

백엔드 개발에서 자료구조 선택은 애플리케이션의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 파이썬에서 가장 많이 사용되는 두 자료구조인 리스트(list)와 딕셔너리(dict)의 속도 차이를 이해하는 것은 효율적인 코드 작성에 필수적입니다. 이 글에서는 두 자료구조의 내부 구현 방식을 살펴보고, 이로 인한 성능 차이와 실제 백엔드 개발에서의 활용 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 내부 구현 방식의 차이

리스트(List)의 구현

파이썬의 리스트는 동적 배열(Dynamic Array)로 구현되어 있습니다. 이는 메모리에 연속적으로 요소들이 저장되어 있다는 의미입니다.

• 메모리 할당: 리스트는 초기 생성 시 일정한 크기의 메모리를 할당받고, 용량이 부족해지면 더 큰 메모리 블록을 새로 할당받아 기존 데이터를 복사합니다.
• 인덱싱: 리스트는 인덱스를 통한 접근이 O(1)의 시간 복잡도를 가집니다. 메모리 상의 시작 주소에서 인덱스만큼 오프셋을 더하면 해당 요소의 위치를 바로 계산할 수 있기 때문입니다.
• 검색: 특정 값의 존재 여부나 위치를 찾기 위해서는 모든 요소를 순차적으로 확인해야 하므로 O(n)의 시간 복잡도를 가집니다.

딕셔너리(Dict)의 구현

파이썬의 딕셔너리는 해시 테이블(Hash Table)로 구현되어 있습니다. 해시 함수를 사용해 키 값을 해시 값으로 변환하고, 이 해시 값을 인덱스로 사용해 값에 접근합니다.

• 해시 함수: 키를 해시 값으로 변환하는 함수로, 파이썬은 내장 hash() 함수를 사용합니다.
• 버킷: 딕셔너리는 내부적으로 버킷(bucket)이라 불리는 슬롯 배열을 유지하며, 각 키-값 쌍은 해시 값에 따라 특정 버킷에 저장됩니다.
• 충돌 해결: 서로 다른 키가 같은 해시 값을 가질 경우 충돌이 발생하는데, 파이썬은 개방 주소법(Open Addressing)을 사용해 이를 해결합니다.

2. 주요 연산별 시간 복잡도 비교

연산 List Dict 차이점

접근	O(1)	O(1)	리스트는 인덱스로, 딕셔너리는 키로 접근
삽입	O(1) 또는 O(n)*	O(1)	리스트는 끝에 추가할 때 O(1), 중간에 삽입 시 O(n)
삭제	O(n)	O(1)	리스트는 요소 삭제 후 재배치 필요
검색	O(n)	O(1)	딕셔너리의 해시 기반 검색이 월등히 빠름
메모리	적음	많음	딕셔너리는 해시 테이블 유지에 추가 메모리 필요

• 리스트 끝에 요소를 추가하는 연산은 평균적으로 O(1)이지만, 내부 배열 재할당이 필요한 경우 O(n)이 됩니다.

3. 실제 성능 테스트 결과

다음은 간단한 성능 테스트 코드와 결과입니다:

import time

# 테스트 데이터 크기
n = 1000000

# 리스트와 딕셔너리 생성
test_list = list(range(n))
test_dict = {i: i for i in range(n)}

# 리스트 검색 성능 측정
start_time = time.time()
for _ in range(1000):
    999999 in test_list
list_search_time = time.time() - start_time

# 딕셔너리 검색 성능 측정
start_time = time.time()
for _ in range(1000):
    999999 in test_dict
dict_search_time = time.time() - start_time

print(f"리스트 검색 시간: {list_search_time:.6f}초")
print(f"딕셔너리 검색 시간: {dict_search_time:.6f}초")
print(f"딕셔너리가 리스트보다 {list_search_time/dict_search_time:.2f}배 빠름")

결과:

리스트 검색 시간: 14.325632초
딕셔너리 검색 시간: 0.000412초
딕셔너리가 리스트보다 34770.22배 빠름

위 결과는 100만 개의 요소를 가진 자료구조에서 특정 값을 1000번 검색하는 시간을 측정한 것입니다. 딕셔너리가 리스트보다 약 3만 배 이상 빠른 것을 확인할 수 있습니다.

4. 속도 차이가 발생하는 핵심 이유

리스트의 선형 검색

리스트에서 특정 값을 찾기 위해서는 첫 번째 요소부터 순차적으로 비교해야 합니다. 따라서 리스트의 크기(n)에 비례하여 검색 시간이 증가합니다. 최악의 경우 모든 요소를 확인해야 하므로 O(n)의 시간 복잡도를 가집니다.

딕셔너리의 해시 기반 검색

딕셔너리는 키의 해시 값을 계산하여 해당 버킷의 위치를 바로 찾아갑니다. 이 과정은 리스트의 크기와 무관하게 거의 일정한 시간이 소요되므로 O(1)의 시간 복잡도를 가집니다. 충돌이 많이 발생하는 최악의 경우에도 해시 재배치 등의 최적화를 통해 효율성을 유지합니다.

CPython의 최적화

파이썬의 표준 구현체인 CPython은 딕셔너리 구현에 많은 최적화를 적용했습니다:

• 분할 테이블(Split Table): Python 3.6부터 도입된 기술로, 키와 값을 별도의 배열에 저장하여 메모리 효율성을 높였습니다.
• 충돌 해결 알고리즘: 개방 주소법을 사용하며, 충돌 발생 시 다음 버킷을 찾는 방식이 최적화되어 있습니다.
• 동적 크기 조정: 부하율(load factor)에 따라 자동으로 크기를 조정하여 성능을 유지합니다.

5. 백엔드 개발에서의 적용 방법

리스트를 사용해야 하는 경우

• 순서가 중요한 데이터를 다룰 때
• 자주 반복 순회해야 하는 경우
• 메모리 사용량이 중요한 경우
• 인덱스로 접근하는 경우가 많을 때

딕셔너리를 사용해야 하는 경우

• 검색 작업이 빈번할 때
• 키-값 쌍으로 데이터를 저장할 필요가 있을 때
• 중복 없는 유니크한 값들의 집합이 필요할 때
• 대용량 데이터에서 특정 항목을 빠르게 찾아야 할 때

실제 사례: 유저 데이터 처리

리스트 사용 (비효율적):

users = [
    {"id": 1, "name": "김철수", "email": "kim@example.com"},
    {"id": 2, "name": "이영희", "email": "lee@example.com"},
    # ... 수천 명의 사용자 데이터
]

# 특정 ID의 사용자 찾기
def find_user(user_id):
    for user in users:
        if user["id"] == user_id:
            return user
    return None

# 수천 번 호출될 경우 성능 저하
user = find_user(999)

딕셔너리 사용 (효율적):

users_dict = {
    1: {"id": 1, "name": "김철수", "email": "kim@example.com"},
    2: {"id": 2, "name": "이영희", "email": "lee@example.com"},
    # ... 수천 명의 사용자 데이터
}

# 특정 ID의 사용자 찾기 - O(1) 시간 복잡도
user = users_dict.get(999)

6. 메모리 사용량과 트레이드오프

속도가 빠른 딕셔너리는 메모리 사용량이 리스트보다 많다는 단점이 있습니다. 실제 측정 결과를 살펴보겠습니다:

import sys

n = 1000000
test_list = list(range(n))
test_dict = {i: i for i in range(n)}

list_size = sys.getsizeof(test_list) + sum(sys.getsizeof(i) for i in test_list)
dict_size = sys.getsizeof(test_dict)

print(f"리스트 메모리 사용량: {list_size/1024/1024:.2f} MB")
print(f"딕셔너리 메모리 사용량: {dict_size/1024/1024:.2f} MB")
print(f"딕셔너리/리스트 메모리 비율: {dict_size/list_size:.2f}배")

결과:

리스트 메모리 사용량: 33.65 MB
딕셔너리 메모리 사용량: 49.83 MB
딕셔너리/리스트 메모리 비율: 1.48배

이러한 메모리 차이는 해시 테이블 구조를 유지하기 위한 오버헤드 때문입니다. 특히 대규모 데이터를 다루는 백엔드 시스템에서는 이러한 메모리-속도 트레이드오프를 잘 고려해야 합니다.

7. 결론: 백엔드 개발자를 위한 최적의 선택

백엔드 개발에서는 데이터 접근 패턴을 이해하고 적절한 자료구조를 선택하는 것이 중요합니다:

1. 데이터 분석: 어떤 연산이 가장 빈번하게 수행되는지 파악하세요.
2. 접근 패턴: 순차 접근이 주로 필요한지, 랜덤 접근이 필요한지 고려하세요.
3. 메모리 제약: 시스템의 메모리 제약 조건을 고려하세요.
4. 하이브리드 접근법: 때로는 두 자료구조를 함께 사용하는 것이 최적일 수 있습니다.

궁극적으로, 리스트와 딕셔너리의 선택은 특정 상황에 따라 달라집니다. 검색 작업이 빈번하고 키-값 쌍이 자연스러운 데이터라면 딕셔너리를, 순서가 중요하고 메모리 효율성이 필요하다면 리스트를 선택하는 것이 좋습니다.

백엔드 개발자라면 이러한 내부 작동 원리와 성능 특성을 이해하고, 상황에 맞는 최적의 자료구조를 선택할 수 있어야 합니다. 이를 통해 더 효율적이고 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.