[Final] PEP 564 - Add new time functions with nanosecond resolution

원문 링크: PEP 564 - Add new time functions with nanosecond resolution

상태: Final 유형: Standards Track 작성일: 16-Oct-2017

Here’s the translated and summarized content of PEP 564, adhering to the specified guidelines.

PEP 564: 나노초 해상도를 지원하는 새로운 시간 함수 추가

개요

PEP 564는 Python의 time 모듈에 나노초(nanosecond) 해상도를 제공하는 여섯 가지 새로운 함수를 추가할 것을 제안합니다. 이 함수들은 기존 함수들에 _ns 접미사를 붙인 형태(예: time.time_ns(), time.monotonic_ns())로, 결과를 Python int 타입의 나노초 단위로 반환합니다. 이로써 기존 float 타입이 가질 수 있는 정밀도 손실 문제를 해결하고, 현대 시스템의 향상된 클록 해상도를 활용할 수 있게 됩니다.

도입 배경 (Rationale)

float 타입의 104일 한계

데스크톱 및 노트북 컴퓨터의 클록 해상도는 나노초 수준에 가까워지고 있습니다. 하지만 Python의 time.time() 함수는 시간을 IEEE 754 64비트 부동 소수점(float) 숫자로 반환하며, 이 float 타입은 약 104일이 지나면 나노초 단위의 정밀도를 잃기 시작합니다. 이는 UNIX Epoch(1970년 1월 1일) 이후 104일이 지나면 time.time()이 나노초 정밀도를 잃는다는 의미입니다.

정밀도 손실 예시:

  • 서버가 104일 이상 장기 실행될 경우, 성능 측정 시 float 타입의 한계로 인해 미묘한 시간 차이가 손실될 수 있습니다.
  • 나노초 해상도로 기록된 타임스탬프를 더 낮은 해상도(예: 초 단위)의 시스템 클록과 비교할 때, 시간이 미래로 인식되는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 현대 데이터베이스와 파일 시스템은 나노초 해상도 시간 저장을 지원하고 있으며, Python 또한 이에 대한 지원이 필요합니다.

이전 PEP (PEP 410)의 기각

5년 전, PEP 410은 decimal.Decimal 타입을 사용하여 나노초 해상도를 지원하도록 모든 시간 반환 함수를 변경하는 것을 제안했지만 기각되었습니다. 주된 이유는 다음과 같습니다.

  • 결과 타입을 변경하는 선택적 매개변수 추가 방식이 Python에서 일반적이지 않고 좋지 않은 프로그래밍 방식이라고 판단되었습니다.
  • 하드웨어 클록이 정말로 1 나노초 해상도를 가졌는지, 또는 Python 레벨에서 그 의미가 명확하지 않았습니다.
  • decimal.Decimal 타입은 Python에서 흔하지 않아 코드 적응이 필요했습니다.

CPython의 최근 5년간 개선 사항 및 기존 나노초 API

PEP 410이 기각된 이후, CPython은 나노초 단위 시간 처리를 위한 개선이 있었습니다.

  • os.stat_result 구조체에 st_atime_ns, st_ctime_ns, st_mtime_ns 필드가 나노초(int)로 추가되었습니다.
  • PEP 418이 수락되어 Python 3.3에 time.monotonic(), time.perf_counter(), time.process_time() 같은 새로운 클록이 추가되었습니다.
  • CPython의 내부 pytime C API는 64비트 정수(_PyTime_t)를 사용하여 1 나노초 단위로 시간을 처리합니다.

이러한 기존 API들은 이미 나노초 단위의 int를 사용하고 있으므로, 새로운 함수들도 int 타입을 사용하는 것이 일관성이 있습니다.

변경 사항 (Changes)

새로운 함수 (New functions)

time 모듈에 다음과 같은 6가지 새로운 함수가 추가됩니다.

  • time.clock_gettime_ns(clock_id)
  • time.clock_settime_ns(clock_id, time: int)
  • time.monotonic_ns()
  • time.perf_counter_ns()
  • time.process_time_ns()
  • time.time_ns()

이 함수들은 기존 _ns 접미사가 없는 버전과 유사하지만, 나노초 단위의 int 값을 반환합니다. 예를 들어, time.monotonic_ns()는 int(time.monotonic() * 1e9)와 유사한 값을 반환합니다. 이 함수들은 time.time()처럼 UNIX epoch를 기준으로 하는 “큰” 타임스탬프를 반환할 수 있으므로, float 반환 시 발생할 수 있는 나노초 정밀도 손실을 방지합니다.

변경되지 않는 함수 (Unchanged functions)

Python 3.3에서 time.clock() 함수가 Deprecated(사용 중단)되었으므로 time.clock_ns()는 추가되지 않습니다. 다른 시간 반환 함수들은 내부 해상도가 1 마이크로초(us) 이상이거나 최대값이 float 정밀도 손실을 일으키지 않을 만큼 작기 때문에 나노초 변형이 제안되지 않았습니다 (예: os 모듈의 sched_rr_get_interval(), time.clock_getres() 등).

대안 및 논의 (Alternatives and discussion)

서브-나노초(Sub-nanosecond) 해상도

time.time_ns() API는 이론적으로 미래에 더 미세한 클록 해상도가 필요해질 경우 완전하게 “미래 지향적”이지 않을 수 있습니다. 그러나 현재 대부분의 운영 체제 함수가 반환하는 모든 구조체에서 1 나노초 해상도로 충분합니다. CPU TSC 클록과 같이 1 나노초보다 더 나은 해상도(예: 0.3 ns)를 가진 하드웨어 클록이 존재하지만, 이러한 희귀한 사용 사례를 위해 Python 표준 라이브러리를 서브-나노초 해상도까지 지원하도록 설계하는 것은 정당화되지 않습니다. CPython 구현에서는 int64_t 타입을 사용하여 나노초 정밀도 타임스탬프를 저장하는 것이 편리하며, 이는 약 -292년에서 +292년까지의 시간 범위를 지원합니다.

time.time() 결과 타입 변경

time.time() 함수가 더 나은 정밀도를 가진 다른 숫자 타입을 반환하도록 변경하는 아이디어가 있었으나, PEP 410에서 decimal.Decimal 제안이 기각되었습니다. 기존 함수를 새로운 타입으로 변경하는 것은 하위 호환성을 깨뜨릴 위험이 있습니다.

다른 타입

int 타입을 재사용하는 것보다 새로운 타입을 추가하는 것은 표준 라이브러리, 서드파티 코드 및 애플리케이션의 더 많은 수정 노력을 요구합니다. Python의 int 타입은 잘 알려져 있고, 잘 지원되며, 조작하기 쉽고, dt = t2 - t1과 같은 모든 산술 연산을 지원합니다.

다른 API 방식

time.time(ns=False)와 같이 매개변수에 따라 결과 타입을 변경하는 API 방식은 Python에서 일반적이지 않으며 좋지 않은 프로그래밍 방식으로 간주되었습니다.

새로운 모듈

time_ns와 같은 새로운 모듈을 추가하는 아이디어도 있었으나, 두 가지 버전의 time 모듈을 유지 관리하는 어려움과, os 모듈 등 다른 모듈에도 나노초 변형이 필요할 경우 os_ns와 같은 새로운 모듈을 계속 추가해야 하는 문제 때문에 기각되었습니다. time.ns와 같은 하위 모듈 제안도 비슷한 문제를 안고 있습니다.

부록: Python의 클록 해상도 (Annex: Clocks Resolution in Python)

PEP는 Python에서 측정된 클록 해상도에 대한 상세 분석을 포함합니다.

Linux

Fedora 26 (kernel 4.12)에서 측정된 클록 해상도는 다음과 같습니다.

  • time.time(): 239 ns
  • time.time_ns(): 84 ns (약 2.8배 개선)
  • time.monotonic(): 81 ns
  • time.monotonic_ns(): 84 ns
  • time.perf_counter(): 82 ns
  • time.perf_counter_ns(): 84 ns
  • time.process_time(): 2 ns
  • time.process_time_ns(): 1 ns

Windows

Windows 8.1에서 측정된 클록 해상도는 다음과 같습니다.

  • time.time(): 894.1 us
  • time.time_ns(): 318 us (약 2.8배 개선)
  • time.monotonic(): 15 ms
  • time.monotonic_ns(): 15 ms
  • time.perf_counter(): 100 ns
  • time.perf_counter_ns(): 100 ns
  • time.process_time(): 15.6 ms
  • time.process_time_ns(): 15.6 ms

분석

time.time_ns()의 해상도는 time.time()보다 훨씬 우수합니다 (Linux에서 84 ns 대 239 ns, Windows에서 318 us 대 894 us). time.time()의 해상도는 시간이 지남에 따라 점차 악화될 수 있는데, 이는 매일 시스템 클록에 많은 나노초가 추가되어 정밀도 손실이 증가하기 때문입니다. time.perf_counter(), time.monotonic(), time.process_time()와 그 나노초 변형 간의 큰 차이는 단기 실행 스크립트에서는 눈에 띄지 않을 수 있지만, 시스템 업타임이 104일 이상이 되면 유의미한 차이가 나타날 수 있습니다.

결론적으로, PEP 564는 Python 개발자들이 현대 하드웨어의 정밀한 시간 측정 기능을 float 정밀도 손실 없이 활용할 수 있도록 time 모듈에 나노초 해상도를 가진 새로운 함수들을 int 타입으로 추가하는 것을 목표로 합니다. 이는 시스템의 미세한 성능 측정, 이벤트 동기화, 그리고 고정밀 타임스탬프 처리에 필수적인 개선입니다.

⚠️ 알림: 이 문서는 AI를 활용하여 번역되었으며, 기술적 정확성을 보장하지 않습니다. 정확한 내용은 반드시 원문을 확인하시기 바랍니다.

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