Python Recent optimizations in Python’s Reference Counting 이 기사는 CPython의 레퍼런스 카운팅 비용을 줄이기 위해 도입된 정적 lifetime 분석과 새 바이트코드 LOAD_FAST_BORROW를 소개합니다. 로컬 변수를 읽을 때마다 refcnt를 올리는 기존 LOAD_FAST 대신, “프레임 안에서 값이 더 오래 살아 있음이 증명되는...
더 읽기
Python What Actually Makes You Senior 이 기사는 시니어 엔지니어의 핵심 역량을 복잡하고 모호한 문제 상황에서 본질을 집요하게 파헤치고, 팀이 실행 가능한 구체적 목표로 재정의하여 리스크를 줄이는 능력이라고 강조합니다. 스펙이 명확하지 않은 상황에서 누구보다 먼저 문제를 명확히 하고, 중요한 것과...
더 읽기
Python How I write Django views 이 기사는 Django 뷰를 작성하는 저자의 개인적인 방법론과 모범 사례를 공유하고 있습니다. Django에서 뷰를 작성할 때 고려해야 할 다양한 패턴과 접근 방식을 설명하며, 함수 기반 뷰와 클래스 기반 뷰의 장단점을 비교합니다. Django 뷰를 작성할...
더 읽기
Python Build self-hosted AI Agent with Ollama, Pydantic AI and Django Ninja 이 기사는 Ollama, Pydantic AI, 그리고 Django Ninja를 사용하여 자체 호스팅 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명하고 있습니다. 클라우드 의존 없이 자체 호스팅 AI 에이전트를 구축해서, 이를 통해 데이터...
더 읽기
Python Use Python for Scripting! 이 기사는 복잡한 셸 스크립트 대신 Python을 스크립팅 언어로 사용하는 것의 장점을 설명하고 있습니다. Python이 셸 스크립트보다 플랫폼 간 호환성과 가독성 면에서 우수하다는 점입니다. 특히 표준 라이브러리가 크고 표준화되어 있어 복잡한 스크립트 작업을 더 안정적이고...
더 읽기
Python Why Python’s deepcopy Can Be So Slow (and How to Avoid It) Python의 deepcopy 함수가 왜 느릴 수 있는지에 대해 자세히 분석하며, 그 원인과 효율적으로 피하는 방법을 소개하는 기사 입니다. A Plan for 5-10%* Faster Free-Threaded JIT by Python...
더 읽기
Python A first look at Django’s new background tasks Django가 자체적으로 백그라운드 태스크 처리를 지원함으로써, 복잡한 외부 의존 없이도 간편하고 일관되게 비동기 작업을 처리할 수 있게 되었다는 점입니다. 이를 통해 개발자는 한층 더 생산적이고 안정적인 Django 어플리케이션을 구성할 수 있게...
더 읽기
Python Floodfill Algorithm in Python 이 기사에서 가장 중요한 핵심 내용은 Floodfill 알고리즘의 동작 원리와 파이썬으로 구현하는 여러 방법을 실제 코드와 함께 구체적으로 설명합니다. The Uselessness of “Fast” and “Slow” in Programming 이 기사에서 가장 중요한 핵심 내용은 “빠르다”와 “느리다”라는...
더 읽기
Python My favorite Django packages 이 기사는 Django 프로젝트를 개발할 때 필자가 자주 사용하는 패키지들을 엄선해 소개합니다. 예를 들어, django-environ을 사용하여 환경변수를 효율적으로 다룰 수 있고, django-extensions를 통해 다양한 관리 커맨드와 쉘 플러스 등 개발 생산성을 높일 수 있는 툴을...
더 읽기
Python 10 Smart Performance Hacks For Faster Python Code 파이썬 코드의 실행 속도를 높일 수 있는 10가지 실용적인 팁을 소개합니다. 리스트 컴프리헨션 사용, 내장 함수 및 라이브러리 적극 활용, 변수 스코프 최적화 등 코드 레벨에서의 최적화 방법뿐만 아니라 Cython과 같이...
더 읽기
Python Pytest Fixtures: How to Use & Organize them in your Test Architecture 이 기사는 Pytest의 fixture(픽스처)를 테스트에 어떻게 활용하고, 구조적으로 잘 조직할 수 있는지에 대해 심도 있게 설명합니다. 실전 예제를 통하여 계층적이고 체계적인 fixture 설계, 정리가 대규모 테스트 자동화...
더 읽기
Python Using Async Functions in Celery with Django Connection Pooling 이 기사는 Django 5.1과 Celery를 사용해서 비동기 함수를 어떻게 안정적으로 사용하는지에 대해 소개하고 있습니다. Django ORM의 비동기 지원, Celery에서의 쓰레드와 DB 연결 관리, ThreadSensitiveContext 사용, 그리고 비동기 작업 데코레이터(@async_task)를 직접...
더 읽기
Python Python 3.14 Is Here. How Fast Is It? 이 기사는 Python 3.14의 성능 향상과 관련된 주요 변경 사항과 실제 벤치마크 결과를 다룹니다. 다양한 테스트를 통해 3.14 버전이 이전 버전에 비해 어느 정도 속도 개선이 이루어졌는지 구체적으로 보여주며, 이러한 변화가...
더 읽기
Python Python Violates PEP 8 이 글은 파이썬 스타일 가이드(PEP 8)에서조차 위반되는 예시가 존재한다는 점을 지적하며, PEP 8을 절대적으로 따르기보다 코드의 가독성과 실용성을 우선해야 한다는 점을 다양한 예시와 함께 설명합니다. 이로써 개발자 사이에서 스타일 가이드에 대한 유연하고 실용적인 접근의 필요성을...
더 읽기
Python Scaling asyncio on Free-Threaded Python 이 기사는 Python 3.14부터 GIL(Global Interpreter Lock)이 없는 Free-Threaded CPython 빌드를 지원하여 asyncio가 여러 CPU 코어를 활용할 수 있음을 소개하는 기사입니다. 쓰레드별 이벤트 루프의 상태를 별도로 관리하는 락 없는(lock-free) 자료구조 도입으로 쓰레드 간 락...
더 읽기
