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Python

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파이썬 소스 코드 주석을 표준화하는 방법: Action Comment 표준 라이브러리 이해하기 이 글은 파이썬 생태계에서 사용되는 다양한 소스 코드 주석(comment) 문제를 해결하기 위해 제안된 하나의 표준 라이브러리에 대해 설명합니다.여러 정적 분석 도구들이 각기 다른 형식의 특수 주석을 사용하면서 발생하는 혼란과 비효율을 짚어보고, 이를 해결하기 위해 등장한 Action Comment 표준 언어와 파서 라이브러리의 개념, 배경, 문법 구조, 그리고 활용 방식을 정리합니다. 파이썬 코드 분석 도구를 사용하는 개발자나, 이러한 도구를 직접 만드는 분들에게 특히 도움이 될 내용입니다.파이썬 생태계에서 주석이 가지는 의미파이썬에는 Ruff, Black, Mypy, Coverage, Isort, Bandit 등 다양한 소스 코드 분석 도구가 존재합니다.이 도구들은 단순한 설명용 주석이 아닌, 동작을..
파이썬 프로그래머가 반드시 알아야 할 주요 성능 수치 정리 - 연산 속도부터 메모리 사용량까지, 숫자로 이해하는 파이썬 파이썬은 생산성이 높은 언어지만, “느리다”, “메모리를 많이 쓴다”는 이야기도 늘 따라다닙니다. 그렇다면 실제로 어느 정도로 느리고, 얼마나 많은 메모리를 쓰는 걸까요?이번 글에서는 mkennedy.codes에서 공개한 파이썬 성능 벤치마크 결과를 기반으로, 파이썬 개발자가 알아두면 좋은 연산 속도, 메모리 사용량, 라이브러리별 성능 차이를 정리합니다. 추상적인 감이 아닌, 실제 측정 수치로 파이썬의 특성을 이해하는 것이 목표입니다.이 벤치마크는 어떤 자료인가?이 자료는 파이썬의 다양한 연산을 실제로 측정해 정량적인 성능 지표로 정리한 것이 특징입니다.환경: CPython 3.14.2하드웨어: Mac Mini M4 Pro (ARM, 14코어, 24GB RAM)관점: 절대 성능보다는 상대적 비교에 중점공..
Django 6.0 핵심 변화와 실무 영향 정리 Django 6.0이 공식 릴리즈되면서 보안, 비동기 처리, 템플릿 구조, 이메일 API 등 핵심 영역이 대폭 강화됐다. 특히 Python 3.12 이상을 요구하며 최신 파이썬 생태계를 중심으로 정비된 만큼, 기존 프로젝트를 운영 중인 개발자라면 이번 업데이트가 어떤 영향을 주는지 반드시 확인해야 한다. 이 글에서는 Django 6.0의 주요 기능부터 비호환 변경 사항까지 실무자가 꼭 알아야 할 내용을 한눈에 정리한다.Django 6.0 개요Django 6.0은 현대적인 Python 생태계와 보안 표준을 반영한 메이저 릴리즈다. 가장 큰 특징은 다음과 같다.Python 3.12 이상만 지원CSP(Content Security Policy) 기본 내장Template Partials 도입으로 템플릿 구조 개..
Python과 Rust의 결합: 고성능 AI 시스템을 위한 실전 통합 전략 AI와 머신러닝 분야에서 Python은 오랫동안 표준 언어로 자리 잡아 왔다. 그러나 서비스 단계로 나아가면 Python만으로는 해결하기 어려운 한계가 분명해진다. 특히 대규모 연산, 병렬 처리, 안정적인 서비스 운영 같은 부분에서 성능 병목이 드러난다. 이런 상황에서 주목받는 언어가 Rust다. Rust는 C++ 수준의 속도와 메모리 안전성을 제공하면서도 현대적인 개발 경험을 갖춘 언어로, Python이 약한 부분을 정확하게 보완한다.이 글에서는 왜 Python과 Rust가 서로를 보완하는 조합인지, 그리고 어떻게 두 언어를 실제로 통합해 AI 시스템을 고성능화할 수 있는지 구체적인 예제와 함께 설명한다. 마지막에는 이미 Rust를 적용해 성능을 크게 높인 실제 사례까지 정리해, Python 개발자가 ..
Async 코드가 오히려 느려지는 이유와 해결 전략 정리 비동기 코드를 적용하면 더 빨라질 것이라고 기대하지만, 실제로는 동기 코드보다 느려지는 경우가 적지 않다. Python의 asyncio는 강력한 도구지만, 이를 잘못 사용하면 병렬성은커녕 오히려 대기 시간이 길어지고 코드 전체가 느려질 수 있다. 이 글에서는 asyncio에서 성능 저하를 일으키는 대표적인 원인과 그 해결 방법을 명확하게 정리한다. 또한 병렬 실행 방법, CPU 작업 처리 전략, 디버깅 도구, 그리고 어떤 동시성 모델을 선택해야 하는지까지 단계적으로 설명한다.Asyncio 기본 개념 정리이벤트 루프(Event Loop)asyncio 애플리케이션에서 모든 비동기 동작을 조율하는 핵심 구성 요소다. asyncio.run()을 호출하면 단일 스레드에서 이벤트 루프가 시작되고, 모든 코루틴과 태..
Python 개발의 판을 바꾸다: uv, 지난 10년간 가장 혁신적인 Python 관리 도구 Python을 사용하는 개발자라면 한 번쯤은 이런 생각을 해본 적이 있을 것이다.“왜 내 코드가 내 컴퓨터에선 되는데, 서버에서는 안 될까?”“pip install만 했는데, 갑자기 환경이 꼬였어.”“가상환경이 또 어디 갔지?”이런 문제들은 단순한 불편함을 넘어, 팀 협업과 배포 과정에서 큰 시간 손실을 일으킨다.하지만 이제 이런 문제를 근본적으로 해결해줄 새로운 도구가 등장했다. 바로 uv다.uv는 Python 설치와 가상환경, 패키지 관리의 복잡함을 단 한 줄의 명령으로 단순화한 도구다.Rust로 개발되어 놀라운 속도와 안정성을 자랑하며, “지난 10년간 Python 생태계에 일어난 가장 큰 혁신”이라는 평가를 받고 있다.이 글에서는 uv가 무엇인지, 기존 도구들과 어떤 점이 다른지, 그리고 실제로 ..
Pydantic 실전 가이드: FastAPI 개발자가 알아야 할 핵심 정리 FastAPI를 처음 접한 개발자라면 ‘Pydantic’이라는 이름을 한 번쯤은 들어봤을 것이다.FastAPI는 내부적으로 데이터 검증과 직렬화를 위해 Pydantic을 사용하기 때문에, 사실상 선택이 아닌 필수 도구에 가깝다. 하지만 막상 사용해보면 문법이 직관적이지 않고, 특히 Pydantic 1버전과 2버전의 차이로 혼란을 겪는 경우가 많다.이 글은 그런 혼란을 줄이기 위해 작성됐다.Pydantic의 기본 개념부터 모델 작성법, 커스텀 검증, 그리고 alias 기능까지. 실무에서 바로 활용할 수 있도록 핵심만 정리했다.이 글을 다 읽으면, “Pydantic이 왜 중요한지”, “어떻게 효율적으로 쓸 수 있는지” 명확히 이해할 수 있을 것이다.1. Pydantic이란 무엇인가데이터클래스와의 차이Pyda..
Python 기반 주식 데이터 분석 오픈소스, Finance 프로젝트 완전 해부 주식 시장을 분석하고 예측하기 위해 데이터와 알고리즘을 활용하는 것은 더 이상 전문가들만의 영역이 아닙니다. 파이썬(Python)은 데이터 분석과 머신러닝의 대표 언어로 자리 잡으며, 개인 투자자와 개발자들도 손쉽게 금융 데이터를 다룰 수 있는 환경을 제공합니다.이 글에서는 파이썬 기반의 오픈소스 프로젝트인 Finance를 소개합니다.Finance는 주식 데이터를 수집, 분석, 예측, 전략 시뮬레이션까지 통합적으로 수행할 수 있는 150개 이상의 파이썬 프로그램 모음입니다. 이 글을 통해 프로젝트의 구조, 각 기능의 역할, 그리고 실제 활용 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.Finance란 무엇인가?Finance는 주식 시장 데이터를 다루는 파이썬 오픈소스 프로젝트로, 데이터 수집부터 분석, 예측, 포트폴리..
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