shimdh 님의 블로그

소프트웨어 개발에서 단위 테스트(Unit Testing) 는 각 구성 요소(함수, 클래스, 모듈)가 의도한 대로 작동하는지 확인하는 과정입니다. 단위 테스트를 수행하면 코드 품질을 향상시키고, 버그를 조기에 발견할 수 있으며, 리팩토링 시 기존 기능이 유지되는지 검증할 수 있습니다. Python에서는 unittest 모듈을 활용하여 쉽고 체계적으로 단위 테스트를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 단위 테스트의 개념, 중요성, unittest 모듈을 활용한 테스트 방법, 예제 코드, 그리고 실전 팁까지 자세히 다루겠습니다. 1. 단위 테스트란 무엇인가?🔹 단위 테스트의 정의단위 테스트(Unit Test)는 소프트웨어의 개별 구성 요소(함수, 클래스, 모듈)를 독립적으로 검증하는 테스트 방법입니다. ..

데이터 과학에서 가장 중요한 작업 중 하나는 데이터를 효과적으로 시각화하는 것입니다. 데이터가 수집되더라도 이를 이해하고 분석할 수 있도록 시각적으로 표현하지 않으면 의미를 파악하기 어렵습니다. Python의 Matplotlib는 강력한 데이터 시각화 라이브러리로, 다양한 차트와 그래프를 생성할 수 있도록 지원합니다. 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, 파이 차트 등 다양한 시각적 표현 방법을 제공하며, 데이터를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 이번 글에서는 Matplotlib의 주요 개념, 그래프 생성 방법, 다양한 차트 활용법, 스타일링 기법, 실전 예제까지 단계별로 자세히 살펴보겠습니다. 1. Matplotlib이란?🔹 데이터 시각화의 중요성숫자로 표현된 데이터를 직..

데이터 과학 및 분석에서 가장 중요한 작업 중 하나는 데이터를 효과적으로 관리하고 가공하는 것입니다. Python의 Pandas 라이브러리는 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 도구를 제공하며, 대량의 데이터를 쉽게 처리하고 변환할 수 있도록 설계되었습니다. Pandas를 활용하면 엑셀(Excel)과 유사한 방식으로 데이터프레임을 조작할 수 있으며, SQL과 유사한 필터링, 정렬, 그룹화 및 집계 연산도 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 Pandas의 핵심 개념, 데이터 조작, 결측치 처리, 그룹화 및 파일 입출력 등 실무에서 유용한 기능을 자세히 살펴보겠습니다. 1. Pandas란 무엇인가?🔹 Pandas의 핵심 개념Pandas는 Python의 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리로, 표..

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..