개발자 핸드북, 실전 노트

Python에서 동시성(concurrency)을 구현하는 대표적인 방법으로는 threading과 asyncio가 있다. 두 방식은 모두 동시에 여러 작업을 처리하는 데 사용되지만, 내부 메커니즘과 적용 대상이 크게 다르다. 이 글에서는 threading과 asyncio의 동작 원리, 사용 예시, 성능 차이, 실무 적용 사례를 비교 분석하여 개발자가 프로젝트에 맞는 방식을 선택할 수 있도록 안내한다.1. Python의 동시성 모델 이해하기멀티스레딩 (threading): 하나의 프로세스에서 여러 스레드를 생성해 병렬 작업비동기 프로그래밍 (asyncio): 이벤트 루프 기반 코루틴 처리두 모델 모두 CPU가 아닌 I/O 병목을 줄이는 데 적합하다. 하지만 Global Interpreter Lock(GIL)..

Python 2025. 7. 25. 10:44

Python 프로젝트에서 패키징과 배포를 위해 사용되는 핵심 파일은 setup.py와 pyproject.toml이다. 전자는 오랜 시간 동안 사실상의 표준으로 사용되었고, 후자는 PEP 518/517 이후 등장한 새로운 표준이다. 이 두 파일은 서로 다른 생태계를 기반으로 하지만, 궁극적인 목적은 동일하다. 바로 Python 코드를 재사용 가능한 패키지로 구성하고 PyPI 등으로 배포1. Python 패키징의 역사적 흐름setup.py: distutils → setuptools 중심의 전통적 방식pyproject.toml: 표준화된 빌드 메타데이터 및 PEP 기반의 구성 파일이제는 새로운 프로젝트의 대부분이 pyproject.toml을 채택하고 있으며, 특히 Poetry, Flit, Hatch 같은 도구..

Python 2025. 7. 25. 09:38

클라우드 시대에 서버를 운영하지 않고도 애플리케이션을 개발하고 실행할 수 있는 방법이 있다면 어떨까? 바로 AWS Lambda와 Python의 조합을 통해 가능해진다. Lambda는 서버를 직접 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있는 서버리스(serverless) 컴퓨팅 서비스이며, Python은 이를 빠르고 유연하게 개발할 수 있는 언어로 각광받고 있다. 이 글에서는 AWS Lambda를 Python으로 작성하고 배포하는 전 과정을 다룬다. 기본 개념부터 실무 예제, 배포 자동화까지 초보자도 실습 가능한 예제 중심으로 설명한다. 단순한 튜토리얼이 아닌, 비용 절감, 확장성, 운영 자동화 측면에서 서버리스의 진정한 가치를 전달하는 데 중점을 두었다.1. AWS Lambda란?AWS Lambda는 Amaz..

Python 2025. 7. 25. 07:31

Docker는 애플리케이션과 그 실행 환경을 하나의 이미지로 묶어, 어디서나 동일하게 실행할 수 있도록 해주는 컨테이너 기술이다. Python 개발자는 Docker를 통해 복잡한 라이브러리 의존성 문제를 해결하고, 테스트 및 배포 환경을 표준화할 수 있다. 이 글에서는 Python 기반 프로젝트에 Docker를 적용하는 방법을 설계 → 작성 → 빌드 → 실행 → 배포의 순서로 체계적으로 설명한다. 초보자도 이해할 수 있도록 실용적인 예제 중심으로 구성하되, 전문가 수준의 컨테이너 전략까지 아우른다.1. Docker란 무엇인가?Docker는 애플리케이션을 격리된 환경에서 실행할 수 있는 컨테이너 기반 플랫폼이다. 가상머신과 달리 가볍고 빠르며, 이미지 기반으로 환경을 코드처럼 버전 관리할 수 있는 것이 특..

Python 2025. 7. 25. 05:26

CSV(Comma-Separated Values) 파일은 가장 널리 사용되는 데이터 저장 형식 중 하나로, 다양한 플랫폼과 언어에서 쉽게 읽고 쓸 수 있다는 장점이 있다. Python은 이러한 CSV 파일을 손쉽게 다룰 수 있는 csv 모듈과 pandas 라이브러리를 제공한다.본 글에서는 Python에서 CSV 파일을 읽고 쓰는 기본 방법부터, 실무에서 유용한 고급 활용 팁까지 실제 코드 예제와 함께 상세히 소개한다. 특히 csv 모듈과 pandas의 차이점, 각 방식의 장단점도 비교하여 독자의 실력 향상에 실질적인 도움을 줄 것이다.1. CSV 파일이란?CSV는 각 행이 레코드(record)를 나타내고, 각 열이 쉼표(,)로 구분되는 단순한 텍스트 파일이다. 구조는 단순하지만 Excel, 데이터베이스,..

Python 2025. 7. 25. 03:21

Python에서 수치 계산과 배열 조작의 대표적인 라이브러리인 NumPy는 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝에서 핵심적인 역할을 한다. 그 중에서도 reshape() 함수는 배열의 구조를 바꿔주는 매우 강력하고 자주 사용되는 도구다. 본 글에서는 numpy.reshape의 개념부터 동작 원리, 주의할 점, 실무 예제까지를 체계적으로 정리했다. 초보자부터 전문가까지 모두가 이해할 수 있도록 설명하며, 단순한 문법 소개를 넘어 배열 구조에 대한 직관을 길러줄 것이다.1. numpy.reshape란?reshape()는 기존 배열의 데이터를 변경하지 않고, 배열의 구조(차원과 형태)만 바꾸는 함수다. 데이터의 수는 같지만 형상(shape)을 바꾸고자 할 때 사용된다.import numpy as npa = np..

Python 2025. 7. 25. 02:17

Python은 개발 생산성이 높은 언어로 알려져 있지만, 그 이면에는 복잡한 메모리 관리 시스템이 숨어 있다. 특히 대규모 애플리케이션이나 데이터 집약적인 작업을 할 때는 메모리 사용의 효율이 성능을 결정짓는다. 본 글에서는 참조 카운트, 가비지 컬렉션(GC), 메모리 누수의 원인과 이를 방지하는 고급 기법까지 실무 수준에서 정리한다. Python 메모리 내부 동작을 이해하고 최적화까지 경험하고 싶은 개발자라면 꼭 읽어야 할 내용이다.1. Python 메모리 관리의 핵심 구조Python은 크게 세 가지 레벨에서 메모리를 관리한다:Object-Level Memory: 각 객체는 PyObject 구조체를 기반으로 관리됨Reference Counting: 참조 수가 0이 되는 순간 메모리 해제Garbage C..

Python 2025. 7. 25. 01:12

실시간 데이터 처리의 핵심 기술로 떠오른 Apache Kafka는 대규모 분산 메시징 시스템으로, 다양한 애플리케이션 간의 신속하고 안정적인 데이터 스트리밍을 가능하게 합니다. Python 개발자라면 Kafka를 통해 센서 데이터, 로그, 거래 정보 등을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 본 글에서는 Python으로 Kafka를 연동하는 전반적인 방법과 주의사항, 그리고 실무에서 바로 활용 가능한 고급 패턴까지 소개합니다.1. Kafka란 무엇인가?Apache Kafka는 대용량 실시간 데이터 스트리밍을 처리하기 위해 개발된 분산 메시징 플랫폼입니다. Kafka는 로그 수집, 이벤트 분석, 실시간 모니터링, ETL 처리 등에 폭넓게 활용됩니다.Kafka의 주요 특징고성능 분산 처리 구조내결함성(Fault ..

Python 2025. 7. 25. 00:12