Sangkon Han(SigmaDream, sd or SD)

Python * Data Validation Libraries for Polars (2025 Edition) * 이 기사는 Polars를 위한 데이터 검증 라이브러리들을 2025년 기준으로 비교 분석한 기사로, pointblank, pandera, great-expectations 등 주요 라이브러리들의 기능과 성능을 평가하고, Polars와의 호환성 및 사용 사례를 소개하고 있습니다. * Looping in reverse * 이 기사는 Python에서 역순으로 반복하는 다양한 방법들을 소개하고 있습니다. reversed() 함수,

Python * Pyrefly vs. ty: Comparing Python’s Two New Rust-Based Type Checkers * Python의 새로운 Rust 기반 타입 체커인 Pyrefly와 ty의 성능, 기능, 사용성 측면에서의 비교 분석을 다루는 기사입니다. * 두 타입 체커의 정적 타입 분석 방식, IDE 통합, 그리고 타입 추론 능력의 차이점을 상세히 설명하고 있으며, 각각의 장단점과 사용 사례를 제시하고

Python * I don't like NumPy * NumPy의 복잡한 API와 학습 곡선, 그리고 때로는 직관적이지 않은 동작 방식에 대한 저자의 불만을 다루는 기사입니다. NumPy의 배열 연산과 브로드캐스팅, 메모리 관리 등에서 발생하는 문제점들을 구체적인 예제와 함께 설명하고 있으며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 대안적인 라이브러리들과 접근 방법을 제시하고 있습니다. * NumPy를 사용하신다면 읽어보시면

Python * Asking the Key Questions: Q&A with the PyCon US 2025 keynote speakers * PyCon US 2025의 키노트 스피커들과의 Q&A 세션에서는 파이썬 생태계의 미래와 발전 방향에 대한 심도 있는 논의가 이루어졌으며, 특히 AI와 머신러닝 분야에서의 파이썬의 역할과 영향력에 대해 집중적으로 논의되었습니다. 이 기사는 PyCon US 2025에서 이뤄진

Python * What's new in pip 25.1 - Dependency groups! * 이 기사는 pip 25.1 버전에서 도입된 의존성 그룹 기능에 관한 소개입니다. pip 25.1은 프로젝트의 다양한 환경(개발, 테스트, 프로덕션 등)에 따라 필요한 패키지를 구분하여 관리할 수 있게 해주는 새로운 기능입니다. 이 기능은 pyproject.toml 파일에서

Python * Regex affordances * 정규표현식(Regex)의 다양한 활용 가능성과 장점을 소개하는 기사입니다. * 파이썬에서 정규표현식을 사용할 때의 주요 패턴과 실용적인 예제들을 설명하고 있습니다. 정규표현식을 효과적으로 활용하면 텍스트 처리와 데이터 추출 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있음을 보여줍니다. * Python's new t-strings * 파이썬의 새로운 t-strings 기능은 템플릿 문자열의 새로운 형태로, 타입

Python * Practical uses of sets * 파이썬의 set 자료구조를 활용하여 중복 제거, 멤버십 테스트, 집합 연산 등 다양한 실용적인 사용 사례와 예제 코드를 소개하는 글입니다. * Stop Writing init Methods * 해당 기사에서는 파이썬에서 __init__ 메서드를 직접 하기 보다는 다른 데코레이터를 사용하기를 권장합니다. * @dataclass나 attrs와 같은 데코레이터를 사용하면 자동으로 __init__, __repr__, __eq__ 등의

Python * 14 Advanced Python Features * 이 기사는 파이썬의 단순한 팁을 넘어선 14가지 고급 기능들을 소개하며, 각 기능에 대한 설명, 예제 코드, 추가 자료 링크를 제공합니다. * Is Python Code Sensitive to CPU Caching? * 파이썬에서도 CPU 캐시 효과가 성능에 큰 영향을 미치는지 실험한 결과, 리스트 크기가 커질수록 순차 접근 대비 무작위 접근

Python * Case Study: Developing and Testing Python Packages with uv * 이 기사는 Python 패키지 개발 시 발생하는 구조적 문제들을 uv라는 패키지 및 환경 관리자를 사용하여 해결하는 방법을 다룬 사례 연구입니다. * Reproducing word2vec with JAX * 이 기사는 word2vec 모델을 JAX로 구현하여 단어 임베딩을 재현하는 과정을 설명하며, CBOW 아키텍처, 모델 구현, 학습

Python * Share Python Scripts Like a Pro: uv and PEP 723 for Easy Deployment * 이 기사는 uv와 PEP 723을 활용하여 Python 스크립트 내에 직접 의존성 메타데이터를 포함시켜 단일 파일 스크립트를 쉽게 배포하고 실행할 수 있는 방법을 상세히 설명합니다. * Checking whether iterables are equal in Python * 이 기사는 다른 유형의 이터러블(

Python * Building a RAG System With Claude, PostgreSQL & Python on AWS * 이 기사는 Claude와 PostgreSQL을 사용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. AWS를 활용하여 데이터베이스와 AI 모델을 통합하고, 이를 통해 효율적인 정보 검색 및 생성 시스템을 만드는 과정을 안내합니다. * uv overtakes Poetry * 이 기사는 Python의 패키지 관리 도구인

Python * Performance of the Python 3.14 tail-call interpreter * 이 기사는 파이썬 3.14의 실험적인 꼬리 호출(tail-call) 최적화 인터프리터가 깊은 재귀에는 유용할 수 있으나, 일반적인 함수 호출 성능에는 상당한 오버헤드를 발생시킨다는 연구 결과를 공유합니다. 이 연구는 파이썬의 성능을 향상시키기 위한 다양한 접근 방식을 탐구하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python * Using Python to Measure Immigration Trends * Python과 관련 데이터 분석 라이브러리(pandas 등)를 사용하여 이민 동향을 분석하고 시각화하는 방법을 보여줍니다. * Automating and Responding to Sentiment Analysis with Diffbot's Knowledge Graph * Diffbot의 Knowledge Graph를 사용하여 텍스트 데이터의 감성 분석을 자동화하고, 그 결과에 따라 대응하는 시스템을 구축하는 방법을

Python * Build a To-do App With Python and Kivy * Python GUI 프레임워크인 Kivy를 사용하여 크로스 플랫폼 To-do 앱을 만드는 전체 과정을 단계별로 설명하는 튜토리얼입니다. JavaScript * Level Up React: Functional programming in React * React에서 함수형 프로그래밍 원칙(순수 함수, 불변성 등)을 적용하여 코드 품질과 유지보수성을 높이는 방법을 설명합니다. * Coding Interview

Python * Mastering DuckDB when you're used to pandas or Polars: part 1 * Pandas나 Polars에 익숙한 사용자가 DuckDB를 효과적으로 사용하는 방법을 알려주는 가이드의 첫 번째 기사입니다. * Ugly Code and Dumb Things * 이 기사는 "못생긴" 코드가 더 나은 성능이나 다른 실용적인 이점을 제공할 수 있다는 점을 여러 예시를

Python * Creating the MongoDB Database Backend for Django * 이 기사는 Django 프로젝트에서 MongoDB를 백엔드 데이터베이스로 설정하고 사용하는 방법을 설명합니다. Django에서 MongoDB를 사용하기 위한 필수 패키지 설치, 설정 파일 수정, 모델 정의 및 마이그레이션 실행 단계를 안내합니다. JavaScrtip * What Do We Do with You, Old React? * 이 기사는 오래된 React 애플리케이션을

Python * Getting Started with Real-World Robots * 이 기사는 로봇의 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소에 대한 기본적인 이해를 소개하고, 로봇 운영 체제(ROS)와 같은 도구를 소개합니다. * How I Built a Deep Learning Library from Scratch Using Only Python, NumPy & Math * 이 기사는 파이썬, NumPy를 사용해서 딥러닝 라이브러리를 구축하는 방법을 소개하는

Python * Decorator JITs - Python as a DSL * 이 기사는 Python에서 JIT 데코레이터 패턴이 어떻게 사용되는지 설명합니다. 저자는 JAX와 Triton 같은 라이브러리에서 Python 코드를 DSL(Domain Specific Language)처럼 취급하여, 일반적인 Python 인터프리터 실행 대신 특수 목적 컴파일러를 통해 처리하는 방식을 소개합니다. * Python Rgonomics - 2025 Update * 이 기사는는 Emily

Python * Monkeypatching Django * 이 기사는 Django를 단일 파일에서 실행할 수 있게 하는 nanodjango 프로젝트에 대해 설명합니다. nanodjango는 Django의 구조적 제약을 우회하여 Flask와 유사하게 작은 프로젝트나 프로토타입에 적합하도록 설계되었습니다. "monkeypatching"이라는 기술을 사용하여 Django 코드를 런타임에 수정, 특히 ModelBase 메타클래스를 변경하여 모델 등록 문제를 해결합니다. 이는 Django의 핵심 기능을

Python * 10 Ways to Work With Large Files in Python * 대용량 텍스트 파일을 효율적으로 처리하는 다양한 Python 기법을 소개하는 기사입니다. * How I Automated Data Cleaning in Python * 데이터 정제 작업을 자동화하는 Python 함수 및 파이프라인 구현하는 방법입니다. JavaScript * Avoiding anys with Linting and TypeScript * TypeScript에서 any 타입 사용을 피하고 강력한