shimdh 님의 블로그

데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 효율적인 데이터 조작 및 수학적 연산은 필수적입니다. Python의 대표적인 데이터 연산 라이브러리인 NumPy(Numerical Python) 는 다차원 배열(ndarray) 객체와 수치 연산 기능을 제공하는 강력한 도구로, 데이터 분석 및 과학적 컴퓨팅을 위한 기반을 마련해 줍니다. NumPy는 벡터 및 행렬 연산을 최적화하여 빠른 연산 속도와 메모리 효율성을 제공하며, Pandas, SciPy, TensorFlow 등 다양한 데이터 분석 및 AI 라이브러리에서도 핵심적으로 사용됩니다. 이번 글에서는 NumPy의 핵심 개념, 배열 생성 및 조작, 주요 기능과 활용법을 자세히 살펴보겠습니다. 1. NumPy란 무엇인가?🔹 NumPy의 핵심 기능NumPy는 C 및..

웹 개발은 단순한 정적인 페이지에서부터 데이터베이스와 연동되는 복잡한 애플리케이션까지 다양한 형태로 발전해 왔습니다. Python은 웹 개발에 최적화된 언어 중 하나이며, 그중에서도 Django는 강력한 기능과 높은 생산성을 제공하는 웹 프레임워크로 널리 사용되고 있습니다. Django는 "배터리가 포함된 프레임워크(Batteries Included)"라는 철학을 바탕으로, ORM(Object-Relational Mapping), URL 라우팅, 폼 처리, 보안 기능, 관리자 패널 등 대부분의 웹 개발에 필요한 기능을 기본적으로 제공하여 빠른 개발을 가능하게 합니다. 이번 글에서는 Django의 핵심 개념, 프로젝트 설정, ORM 활용, 템플릿 시스템, 그리고 간단한 블로그 애플리케이션 구축까지 차근..

현대 웹 개발은 단순한 정적인 페이지를 넘어 동적인 데이터 처리, API 제공, 사용자 인증, 데이터베이스 연동 등의 복잡한 기능을 요구합니다. Python은 그 유연성과 강력한 라이브러리 지원 덕분에 웹 개발에서 중요한 역할을 차지하고 있으며, 그중에서도 Flask는 가볍고 강력한 웹 프레임워크로 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다.Flask는 간단한 문법과 확장 가능한 구조를 갖추고 있어, 빠르게 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이번 글에서는 Flask의 핵심 개념, 라우팅, 템플릿 렌더링, 데이터베이스 연동 및 실전 활용법까지 자세히 살펴보겠습니다.1. Flask란 무엇인가?🔹 Flask의 특징Flask는 Python 기반의 마이크로 웹 프레임워크로, 웹 애플리케이션을 빠르고 쉽게 개발할 ..

현대 웹 애플리케이션 개발에서 HTTP 클라이언트는 필수적인 요소입니다. 웹 서비스와 데이터를 주고받거나 API와 통신하는 과정에서 HTTP 요청을 다룰 수 있어야 합니다. Python에서는 requests 라이브러리를 활용하여 손쉽게 HTTP 요청을 보내고 응답을 처리할 수 있습니다.이번 글에서는 HTTP 프로토콜 개념, Python에서의 HTTP 요청 처리, API 연동 기법, 예외 처리 및 실전 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다.1. HTTP 프로토콜 이해하기🔹 HTTP란?HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 는 웹에서 데이터를 주고받는 기본적인 통신 프로토콜입니다. 클라이언트(예: 웹 브라우저, 모바일 앱, 서버)가 서버에 요청을 보내고, 서버가 이에 대한 응답을 반환하..

네트워크 소켓 프로그래밍은 컴퓨터 간의 데이터 통신을 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 인터넷 기반의 애플리케이션, 서버-클라이언트 시스템, 실시간 데이터 전송 등의 기능을 구현할 때 소켓(Socket) 을 활용하면 안정적인 네트워크 통신이 가능합니다.Python에서는 socket 모듈을 사용하여 간단한 소켓 프로그래밍을 수행할 수 있으며, 이를 통해 TCP/IP 기반의 통신을 구현할 수 있습니다. 이번 글에서는 소켓의 개념, 클라이언트-서버 모델, TCP 및 UDP 소켓 구현 방법, 실전 예제 및 최적화 기법까지 자세히 다뤄보겠습니다.1. 소켓(Socket) 개념 및 기본 원리🔹 소켓이란?소켓(Socket) 은 네트워크를 통해 두 개의 프로그램이 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 통신 인터페이스입니다...

현대 소프트웨어 개발에서 데이터베이스 처리는 필수적인 요소입니다. 애플리케이션이 데이터를 저장하고 검색하며 조작하는 과정에서 SQL(Structured Query Language) 를 직접 사용하는 것은 가능하지만, 코드의 복잡성이 증가하고 유지보수가 어려워질 수 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 ORM(Object-Relational Mapping, 객체-관계 매핑) 입니다. ORM을 사용하면 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않고도 객체(Object) 를 통해 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다. Python에서는 대표적인 ORM 라이브러리로 SQLAlchemy가 널리 사용됩니다.이번 글에서는 ORM의 개념, SQLAlchemy 소개, 기본 사용법, CRUD 연산, 관계 설정 및 고급 ..

현대 애플리케이션 개발에서 데이터베이스(Database)는 필수적인 요소입니다. 하지만 모든 프로젝트에서 거대한 데이터베이스 시스템이 필요한 것은 아닙니다. 특히, 소규모 애플리케이션, 프로토타이핑, 임시 데이터 저장 등의 경우에는 간편하면서도 강력한 SQLite가 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.Python에서는 기본적으로 제공되는 sqlite3 모듈을 활용하여 손쉽게 SQLite 데이터베이스를 다룰 수 있으며, 별도의 서버 설치 없이도 파일 기반의 데이터 관리를 수행할 수 있습니다.이 글에서는 SQLite의 개념과 특징, Python에서의 사용법, CRUD(생성, 읽기, 수정, 삭제) 연산, 예외 처리 및 최적화 기법까지 심층적으로 다뤄보겠습니다.1. SQLite란 무엇인가?🔹 SQLite의 개요..

현대 프로그래밍에서 병행(Concurrency) 및 병렬(Parallelism) 처리는 애플리케이션의 성능을 최적화하고 응답 속도를 향상시키는 중요한 요소입니다. 특히 Python에서는 비동기 프로그래밍(Asynchronous Programming) 을 통해 I/O 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.이 글에서는 Python의 async와 await 키워드를 활용한 비동기 프로그래밍의 개념, 동작 방식, 주요 예제 및 활용 사례까지 심층적으로 다뤄보겠습니다.1. 비동기 프로그래밍이란?🔹 동기(Synchronous) vs 비동기(Asynchronous)비동기 프로그래밍을 이해하기 위해서는 동기(Synchronous) 프로그래밍과의 차이를 먼저 살펴보는 것이 중요합니다.동기 방식: 한 번에 하나의 ..

현대 프로그래밍에서 병행(Concurrency) 및 병렬(Parallelism) 처리는 애플리케이션의 성능을 최적화하고 CPU 자원을 효율적으로 활용하는 중요한 기술입니다. Python에서는 multiprocessing 모듈을 사용하여 여러 개의 프로세스를 실행하고, GIL(Global Interpreter Lock) 의 영향을 받지 않는 진정한 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.이 글에서는 병행성과 병렬성의 차이, 멀티프로세싱 개념, Python에서의 구현 방법, 공유 메모리 문제 해결, 그리고 성능 최적화 기법까지 깊이 있게 다뤄보겠습니다.1. 병행성과 병렬성: 개념과 차이점🔹 병행성(Concurrency)란?여러 작업이 동시에 진행되는 것처럼 보이는 개념입니다.실제로는 하나의 CPU가 여러 작업을 ..

현대 소프트웨어 개발에서는 병행(Concurrency) 및 병렬(Parallelism) 처리가 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 프로그램의 성능을 향상시키고 실행 속도를 최적화하려면 멀티스레딩(Multithreading) 을 적절히 활용해야 합니다. 특히, Python에서는 threading 모듈을 통해 쉽게 스레드를 생성하고 관리할 수 있습니다.이 글에서는 Python에서의 스레딩 개념과 구현 방법, 동기화 문제 해결 기법, 그리고 실제 활용 사례까지 상세히 살펴보겠습니다.1. 스레드(Thread)란?🔹 스레드의 정의스레드(Thread) 란, 하나의 프로세스 내에서 실행되는 독립적인 실행 단위입니다. 하나의 프로세스는 여러 개의 스레드를 포함할 수 있으며, 모든 스레드는 같은 메모리 공간을 공유하..