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Python

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Python 3.14 Free-Threaded 빌드: asyncio의 진정한 병렬성 구현 Python을 사용할 때 흔히 듣던 말 중 하나는 “멀티스레딩 성능이 제한적이다”라는 것이었습니다. 그 이유는 바로 전역 인터프리터 잠금(GIL, Global Interpreter Lock) 때문이었습니다. 그러나 Python 3.14의 free-threaded 빌드는 이러한 제약을 제거하며, asyncio에 진정한 병렬성을 가능하게 했습니다.이번 글에서는 Python 3.14 free-threaded 빌드에서 asyncio가 어떻게 달라졌는지, 주요 변경 사항과 성능 향상 결과를 정리하여 살펴보겠습니다.1. GIL 제거: 병렬성의 시작Python 멀티스레딩의 가장 큰 제약은 GIL이었습니다. 기존에는 한 번에 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있었기 때문에 CPU 코어를 온전히 활용하기 어..

파이썬 Async, 왜 아직 대세가 되지 못했을까? 그리고 다가올 변화 파이썬을 조금이라도 써본 개발자라면 asyncio라는 단어를 들어봤을 겁니다. 비동기 프로그래밍은 I/O(입출력) 작업에서 대기 시간을 줄여 더 효율적인 코드를 작성할 수 있게 해주죠. 하지만 놀라운 성능 향상을 제공할 수 있음에도 불구하고, 아직 많은 개발자들에게는 낯설고 부담스러운 영역으로 남아 있습니다.이번 글에서는 파이썬 async가 왜 아직 주류가 되지 못했는지, 그리고 다가올 파이썬의 변화가 어떤 의미를 가지는지 차근차근 살펴보겠습니다.1. 머리가 복잡해지는 이유: 인지적 부하동기 코드는 위에서 아래로 차례대로 읽는 책과 같습니다. 직관적이고 이해하기 쉽죠.하지만 비동기 코드는 다릅니다. 마치 요리사가 파스타를 만들며 동시에 소스를 준비하고, 또 다른 한쪽에서는 채소를 다듬는 것과 같습니다. ..

Python 패키징의 새로운 시대: pyx로 속도·보안·GPU 최적화를 한 번에 – Astral이 제시하는 Python 생태계의 다음 단계 Python 개발 환경에서 가장 답답한 순간 중 하나는 패키지 설치 속도와 호환성 문제입니다. 특히 PyTorch나 CUDA 같은 대형 라이브러리를 다루다 보면, 빌드가 깨지거나 하드웨어 환경에 맞는 버전을 찾는 데만 상당한 시간이 소요되는 경우가 많습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 uv 개발팀이 새로운 솔루션을 선보였습니다. 바로 pyx입니다.pyx는 기존 PyPI나 PyTorch 패키지 설치 속도를 최대 10배까지 향상시키고, GPU 환경 인식, 보안 강화, 사설 패키지 호스팅까지 지원하는 Python 네이티브 패키지 레지스트리입니다.이번 글에서는 pyx의 개념과 특징, 장점을 정리하고 Python 생태계에 가져올 변화를 살펴보겠습니다.1. pyx란 무엇인가pyx는 Astral이 개발한 Python..

Flake8, isort, Black을 대체할 단 하나의 선택 – 초고속 Python 린터 Ruff 소개 Python 프로젝트를 진행하면서 코드 스타일이나 품질 관리를 위해 린터(linter)와 포맷터(formatter)를 사용하는 일은 이제 필수입니다. 문제는, 이런 도구들이 점점 늘어나고 설정도 복잡해진다는 점입니다. Flake8, isort, Black을 따로 설정하고 관리하느라 시간을 낭비하고 있다면, 이 글이 그 고민을 덜어줄 수 있습니다.이 글에서는 Rust로 개발된 초고속 Python 코드 품질 도구 Ruff를 소개합니다. Flake8, isort, Black의 기능을 하나로 통합해 코드 검사와 포맷팅을 단일 도구로 처리할 수 있고, 속도도 월등히 빠릅니다. 실제로 Airflow, FastAPI, Pandas 같은 유명 오픈 소스에서도 Ruff를 사용하고 있습니다.이 글을 통해 Ruff가 어떤 ..

Django 5.1의 대격변: URL 쿼리 파라미터를 더 쉽게 처리하는 {% querystring %} 템플릿 태그 Django 개발자들의 오랜 고민, 드디어 해결되다웹 애플리케이션을 개발할 때 필터, 검색, 페이지네이션 기능을 구현하며 가장 자주 겪는 문제가 있다. 바로 URL 쿼리 파라미터를 유지하면서 일부만 수정하거나 추가하는 것이다. 이처럼 단순해 보이는 작업이 Django 템플릿 내에서는 꽤나 번거롭고 비효율적인 코드 작성을 요구해왔다.하지만 Django 5.1의 새로운 기능, {% querystring %} 템플릿 태그가 이러한 문제를 해결해준다. 이제 템플릿에서 URL 쿼리 문자열을 더욱 직관적이고 간단하게 다룰 수 있게 된 것이다. 이번 블로그에서는 이 기능이 어떤 문제를 해결하며, 어떻게 사용하는지, 그리고 실무에서 어떤 장점을 가지는지 소개한다.Django 템플릿의 오래된 문제제품 목록을 보여주는 페..

Python 3.14, 드디어 GIL을 벗어나다: 프리-스레딩 빌드의 모든 것 Python 멀티스레딩, 드디어 진짜 가능해지나?Python을 사용하면서 가장 많이 들었던 불만 중 하나는 바로 GIL(Global Interpreter Lock)이었습니다. "멀티스레딩이 된다면서 왜 제대로 병렬 처리가 안 돼?"라는 의문은 Python 유저라면 한 번쯤 가져봤을 겁니다. 그런데 이제 그 답답한 GIL에서 조금씩 벗어날 준비가 되고 있습니다.Python Steering Council은 최근 PEP 779를 승인하며, Python 3.14에서 프리-스레딩(free-threaded) 빌드를 더 이상 실험적 기능으로 간주하지 않기로 결정했습니다. 이는 단순한 기술 개선이 아니라, Python이 멀티코어 환경에서 진정한 병렬 처리를 실현하는 데 한 걸음 다가섰다는 뜻입니다.이번 글에서는 Pyt..

파이썬 출력 포맷팅: 깔끔하고 읽기 쉬운 출력물 만드는 법 파이썬을 배우다 보면 print() 함수로 결과를 출력할 일이 정말 많습니다. 그런데 그냥 변수만 출력하면 정보는 있지만 보기 좋은 결과는 나오지 않죠.가독성 좋은 출력물은 사용자 경험을 높이고, 디버깅 시에도 유용합니다. 그래서 출력 포맷팅은 꼭 알아두면 좋은 필수 스킬입니다.이 글에서는 파이썬 출력 포맷팅의 개념부터 실전 예제까지 쉽게 정리해 드릴게요. 문자열 보간, 문자열 연결, 숫자 포맷팅, f-string 고급 포맷팅까지 단계별로 익혀 보세요.프로그래밍을 처음 시작하는 분들도 부담 없이 따라오실 수 있습니다.출력 포맷팅이란?출력 포맷팅이란 프로그램에서 생성한 데이터를 원하는 형식으로 화면에 보여주는 작업을 말합니다.그냥 print로 출력하는 것과 달리, 출력물의 정렬, 정밀도(소수점 자리수), ..

Pandas가 NumPy를 버린 이유: PyArrow가 바꾸는 데이터 분석의 속도 게임 데이터 분석 작업에서 Pandas는 오랜 시간 핵심 도구로 자리 잡아 왔습니다. 하지만 최근 Pandas가 오랜 파트너였던 NumPy를 대신해 PyArrow를 기본 엔진으로 채택하려는 움직임을 보이고 있습니다. 많은 개발자들이 이에 대해 궁금해하고 걱정하기도 합니다. "기존 코드는 어떻게 되지?", "PyArrow가 진짜 빠른가?", "지금부터 바꿔야 하나?"이번 블로그에서는 Pandas 3.0에서 벌어지고 있는 큰 변화를 살펴보며, 왜 PyArrow가 주목받는지, NumPy가 가진 한계는 무엇이었는지, 그리고 실제로 어떤 이점을 기대할 수 있는지를 정리해드립니다.Pandas의 시작과 현재 – 그리고 문제점Pandas는 2008년 금융 데이터를 처리하기 위해 만들어졌습니다. 당시에는 과학 계산에 특화된 ..

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