24 3월 2025
Go와 Python 중 어떤 언어가 "더 나은지"를 따지는 것이 아니라, 어떤 언어가 특정 요구 사항에 더 적합한지를 고려해야 합니다. 두 언어 모두 강력하고 널리 사용되며 복잡한 시스템을 구축할 수 있지만, 프로그래밍에 대한 접근 방식이 근본적으로 다릅니다.
Go (또는 Golang)는 고성능 네트워킹, 동시 처리 및 확장 가능한 인프라와 같은 현대적인 소프트웨어 문제를 해결하기 위해 Google에서 설계되었습니다. 반면 Python은 개발자 생산성, 가독성 및 스크립팅, 데이터 과학, 빠른 프로토타이핑에 적합한 방대한 생태계를 우선시합니다.
가장 기본적인 프로그램조차도 두 언어의 차이점을 보여줍니다.
# Python: 최소한의 직관적인 코드
print("Hello, World!")
// Go: 구조적이고 명시적인 코드
package main
import "fmt"
func main() {
fmt.Println("Hello, World!")
}
Python을 사용하면 코드를 빠르게 작성할 수 있습니다. Go는 처음부터 구조를 강제합니다.
Go와 Python의 가장 중요한 차이점 중 하나는 성능입니다. 컴파일 언어인 Go는 인터프리터 언어인 Python보다 일반적으로 훨씬 빠르게 실행됩니다. Go의 컴파일 프로세스는 소스 코드를 기계 코드로 직접 변환하여 컴퓨터가 직접 실행합니다. 이는 인터프리터가 실행 중에 코드를 한 줄씩 처리하여 상당한 오버헤드를 유발하는 Python과 극명하게 대조됩니다.
수많은 벤치마크에서 Go의 속도 이점을 일관되게 보여줍니다. 이러한 성능 차이는 실행 속도가 가장 중요한 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
동시 작업에서 이러한 차이는 훨씬 더 두드러집니다. Go의 내장 동시성 기능, 특히 *고루틴(goroutine)*과 *채널(channel)*은 최소한의 오버헤드로 수많은 작업을 동시에 처리할 수 있도록 합니다. Python은 스레딩 및 멀티프로세싱을 통해 동시성을 지원하지만 일반적으로 효율성이 떨어집니다. CPython(표준 Python 구현)의 GIL(Global Interpreter Lock)은 한 번에 하나의 스레드만 Python 인터프리터를 제어할 수 있도록 허용합니다. 이는 CPU 바운드 작업에 대한 진정한 병렬 처리를 효과적으로 제한합니다. PyPy와 같은 대체 Python 구현은 GIL 제한을 해결하는 것을 목표로 하지만 Go의 고유한 동시성 모델은 여전히 상당한 이점을 제공합니다.
확장성은 본질적으로 성능과 연결되어 있으며 Go의 디자인은 확장성을 선호합니다. 고루틴은 매우 가벼우며 몇 킬로바이트의 메모리만 필요합니다. 이를 통해 Go 애플리케이션은 시스템 리소스를 고갈시키지 않고 수천, 심지어 수백만 개의 고루틴을 생성할 수 있습니다. 채널은 이러한 고루틴이 수동 잠금 관리의 복잡성 없이 안전하고 효율적인 방식으로 통신하고 동기화할 수 있는 메커니즘을 제공합니다.
Python은 확장 가능하지만 비슷한 수준의 동시성을 달성하기 위해 더 많은 리소스를 요구하는 경우가 많습니다. CPython의 GIL은 CPU 바운드 스레드에서 진정한 병렬 처리를 제한합니다. 멀티프로세싱은 이 제한을 우회할 수 있지만 프로세스 간 통신(IPC)으로 인해 더 높은 오버헤드가 발생합니다. Python 애플리케이션은 asyncio와 같은 비동기 프로그래밍 프레임워크를 사용하여 효과적으로 확장할 수 있지만 이벤트 루프 및 콜백을 신중하게 관리해야 하므로 코드베이스에 복잡성이 추가되는 경우가 많습니다.
Python은 "실행 가능한 의사 코드"라고도 불리는 깨끗하고 읽기 쉬운 구문으로 널리 알려져 있습니다. Python의 디자인은 들여쓰기를 사용하고, 가능한 한 영어 키워드를 사용하며, 구두점을 최소화하여 코드 가독성을 강조합니다. 이러한 철학은 Python을 특히 초보자에게 매우 쉽고 배우고 사용하기 쉽게 만듭니다. 초점은 논리를 명확하고 간결하게 표현하는 데 있습니다.
# Python의 리스트 컴프리헨션 예제
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0] # 짝수만 제곱
print(squared_numbers)
Go의 구문은 여전히 비교적 깨끗하지만 C에서 영감을 얻어 Python보다 더 장황합니다. 중괄호 {}를 사용하여 코드 블록을 구분하고, 타입 추론을 지원하지만 명시적인 타입 선언이 필요한 경우가 많습니다. Go의 구문은 Python만큼 간결하지는 않지만 모호하지 않고 쉽게 이해할 수 있도록 세심하게 설계되었으며 간결한 표현보다 장기적인 유지 관리 가능성을 우선시합니다.
// Python 리스트 컴프리헨션 예제에 해당하는 Go 코드 (더 장황함)
package main
import "fmt"
func main() {
numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}
var squaredNumbers []int
for _, num := range numbers {
if num%2 == 0 {
squaredNumbers = append(squaredNumbers, num*num)
}
}
fmt.Println(squaredNumbers)
}
Go는 엄격한 코딩 규칙을 적용합니다. 예를 들어 사용하지 않는 변수 및 가져오기는 컴파일 오류를 발생시킵니다.
Go는 정적 타입 언어입니다. 변수 타입은 컴파일 타임에 알려지고 검사됩니다. 컴파일러는 타입 정확성을 엄격하게 적용하여 개발 라이프사이클 초기에 잠재적인 오류를 포착합니다. 이 사전 예방적 오류 감지는 Go의 성능과 안정성에 크게 기여합니다. 타입 선언이 처음에는 장황해 보일 수 있지만 Go의 타입 추론은 종종 이를 단순화합니다.
var x int = 10 // 명시적 타입 선언
y := 20 // 타입 추론: y는 int로 추론됨
반대로 Python은 동적 타입 언어입니다. 변수 타입은 런타임 중에 검사됩니다. 이는 상당한 유연성을 제공하고 명시적인 타입 선언이 필요하지 않으므로 초기 개발 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 유연성에는 대가가 따릅니다. 타입 관련 오류는 프로그램 실행 중에만 나타날 수 있으며 잠재적으로 프로덕션 환경에서 예기치 않은 충돌이나 버그가 발생할 수 있습니다. Python은 mypy와 같은 도구를 사용하여 정적 분석을 허용하는 선택적 타입 힌트(버전 3.5부터)를 도입하여 중간 지점을 제공합니다.
x = 10 # x는 정수
x = "Hello" # 이제 x는 문자열, Python에서는 유효함
고루틴과 채널을 기반으로 구축된 Go의 동시성 모델은 가장 두드러진 특징이라고 할 수 있습니다. 고루틴은 가볍고 동시에 실행되는 함수이며, 채널은 고루틴 간의 안전한 통신 및 동기화를 용이하게 하는 타입이 지정된 통로입니다. 이 모델은 동시성 프로그램 개발을 크게 단순화하여 복잡한 스레드 관리나 잠금 메커니즘에 의존하지 않고도 여러 CPU 코어를 효율적으로 활용하는 코드를 쉽게 작성할 수 있도록 합니다.
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func say(s string, ch chan string) {
for i := 0; i < 5; i++ {
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
ch <- fmt.Sprintf("%s %d", s, i) // 채널로 메시지 전송
}
}
func main() {
ch := make(chan string) // 채널 생성
go say("world", ch) // 고루틴 시작
go say("hello", ch)
for i := 0; i < 10; i++ {
msg := <-ch // ch에서 수신
fmt.Println(msg)
}
}
Python은 스레딩 및 멀티프로세싱을 통해 동시성을 지원합니다. 그러나 GIL은 단일 프로세스 내에서 스레드의 진정한 병렬 처리를 제한합니다. asyncio 라이브러리를 사용한 비동기 프로그래밍은 동시 I/O 바운드 작업을 처리하는 보다 효율적인 접근 방식을 제공하지만 async 및 await 키워드를 사용하고 이벤트 루프를 신중하게 관리해야 하므로 복잡성이 추가됩니다. concurrent.futures와 같은 라이브러리는 더 높은 수준의 추상화를 제공하지만 Go의 고루틴 및 채널의 고유한 단순성과 효율성에는 미치지 못합니다.
Go는 명시적 오류 처리를 사용합니다. 오류가 발생할 수 있는 함수는 error 값을 마지막 반환 값으로 반환합니다. 호출 코드는 이 오류를 확인하고 적절하게 처리해야 합니다.
result, err := someFunction()
if err != nil {
// 오류 처리
fmt.Println("Error:", err)
} else {
// 결과 처리
fmt.Println("Result:", result)
}
Python의 예외 처리에 비해 코드가 더 장황해질 수 있지만, 이러한 명시적 접근 방식은 개발자가 잠재적인 오류 조건을 의식적으로 고려하고 처리하도록 강제하여 더 강력하고 예측 가능한 프로그램을 만듭니다. 이는 "빨리 실패"하는 문화를 조성하고 오류가 자동으로 무시되는 것을 방지합니다. 이는 일반적인 논의 주제이며 명시성과 간결성 사이의 절충안입니다.
반대로 Python은 오류 처리에 예외를 사용합니다. 오류가 발생하면 예외가 발생하고 try-except 블록에 의해 잡힐 때까지 호출 스택을 따라 전파됩니다. 오류 처리를 중앙 집중화할 수 있으므로 코드가 더 간결해질 수 있습니다. 그러나 예외를 명시적으로 처리하지 않으면 잠재적인 오류 조건을 간과하기 쉬워 예기치 않은 프로그램 종료가 발생할 수 있습니다.
try:
result = some_function()
except Exception as e:
// 오류 처리
print(f"Error: {e}")
else:
// 결과 처리
print(f"Result: {result}")
Python은 거의 모든 영역에 걸쳐 방대하고 성숙한 라이브러리 및 프레임워크 생태계를 자랑합니다. 데이터 과학 및 머신 러닝의 경우 NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 라이브러리가 업계 표준이며 데이터 분석, 모델 구축 및 배포를 위한 포괄적인 도구를 제공합니다. 웹 개발의 경우 Django 및 Flask와 같은 프레임워크는 빠른 개발 기능을 제공하며 Django는 완전한 기능을 갖춘 배터리 포함 접근 방식을 제공하고 Flask는 더 가볍고 유연한 대안을 제공합니다.
Go의 표준 라이브러리는 매우 잘 설계되고 포괄적이며 네트워킹, I/O, 동시성, 암호화 등에 대한 강력한 지원을 제공합니다. 타사 라이브러리의 광범위한 생태계는 빠르게 성장하고 있지만 특히 데이터 과학 및 머신 러닝과 같은 영역에서는 여전히 Python보다 작습니다. 그러나 Go의 생태계는 클라우드 네이티브 기술, 마이크로서비스 및 네트워킹에 대해 매우 강력하고 성숙하다는 점에 유의해야 합니다.
Go 라이브러리 예제:
Python 라이브러리 예제:
Go는 다음 경우에 탁월한 선택입니다.
Python은 다음 경우에 강력한 선택입니다.
Go와 Python 모두 종속성을 관리하기 위한 잘 정립된 메커니즘을 갖추고 있습니다.
Go: Go는 Go Modules(Go 1.11에 도입됨)를 공식 종속성 관리 시스템으로 사용합니다. Go Modules를 사용하면 개발자가 프로젝트 종속성과 정확한 버전을 go.mod 파일에 지정할 수 있습니다. 이를 통해 재현 가능한 빌드를 보장하고 종속성 관리를 상당히 단순화합니다. go get 명령은 패키지를 다운로드하고 설치하는 반면, go mod 명령은 업데이트, 정리 및 벤더링을 포함하여 종속성을 관리하기 위한 도구 모음을 제공합니다. Go Modules는 프로젝트 격리를 기본적으로 처리합니다.
Python: Python은 전통적으로 pip를 패키지 설치 프로그램으로 사용하고 venv(또는 이전의 virtualenv)를 격리된 프로젝트 환경을 만드는 데 사용합니다. 종속성은 일반적으로 requirements.txt 파일에 나열되며, pip는 이를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다. 가상 환경을 사용하는 것은 서로 다른 프로젝트의 종속성 간의 충돌을 피하고 각 프로젝트에 격리된 패키지 집합이 있는지 확인하는 데 중요합니다. pip는 방대한 오픈 소스 Python 패키지 저장소인 Python Package Index(PyPI)에서 패키지를 설치합니다. Go Modules가 기본적으로 제공하는 기능인 프로젝트 격리를 달성하기 위해 venv 또는 virtualenv와 같은 도구가 pip 와 함께 사용된다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.
Go와 Python은 모두 강력하고 다재다능한 프로그래밍 언어이지만 뚜렷한 디자인 철학을 나타내며 서로 다른 영역에서 뛰어납니다. Go는 성능, 동시성 및 확장성을 우선시하여 까다로운 시스템, 인프라 프로젝트 및 고성능 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. Python은 가독성, 풍부한 라이브러리 생태계 및 빠른 개발을 강조하여 데이터 과학, 스크립팅, 웹 개발 및 개발자 생산성이 가장 중요한 상황에 이상적입니다.
Go와 Python 중 최적의 선택은 항상 특정 프로젝트 요구 사항, 팀의 기존 전문 지식 및 프로젝트의 장기 목표에 따라 달라집니다. 이 두 언어 간의 절충안을 철저히 이해하는 것은 정보에 입각한 전략적 결정을 내리는 데 필수적입니다. 보편적으로 “더 나은” 언어는 없습니다. 작업에 적합한 도구만 있을 뿐입니다.
다음은 주요 차이점을 통합하는 요약 표입니다.
| 기능 | Go | Python |
|---|---|---|
| 타이핑 | 정적 | 동적 |
| 성능 | 매우 빠름(컴파일됨) | 느림(인터프리트됨) |
| 동시성 | 내장(고루틴, 채널) | 스레딩, 멀티프로세싱, Asyncio |
| 학습 곡선 | 중간 | 쉬움 |
| 생태계 | 성장 중, 강력한 표준 라이브러리 | 매우 크고 성숙함 |
| 오류 처리 | 명시적 반환 값 | 예외 |
| 사용 사례 | 시스템, 네트워크, 클라우드, CLI | 데이터 과학, 웹, 스크립팅 |
| 확장성 | 우수 | 좋지만 더 많은 리소스가 필요할 수 있음 |
| 가독성 | 좋지만 더 장황함 | 우수 |
| 컴파일 | 컴파일 | 인터프리트 |
| 종속성 관리 | Go Modules | pip, venv |