내 맘대로 위클리 뉴스 2025년 31주

Python

3 pandas Workflows That Slowed to a Crawl on Large Datasets—Until We Turned on GPUs
- 대용량 데이터셋을 pandas로 처리할 때 발생하는 성능 저하 문제를 실제 워크플로우 3가지 사례를 통해 설명하고, GPU 가속을 적용했을 때의 성능 개선 효과를 상세히 분석합니다. 저자는 CPU 기반 pandas의 한계와 cuDF 등 GPU 기반 라이브러리로의 전환 과정을 비교하며, 코드 예시와 벤치마크 결과를 통해 데이터 처리 속도가 어떻게 극적으로 향상되는지 보여줍니다. 또한, GPU 환경에서 pandas 워크플로우를 최적화할 때 고려해야 할 점과 실무 적용 시의 유의사항도 함께 다룹니다.
Revisiting Moneyball
- 영화와 책으로 유명한 ‘머니볼(Moneyball)’의 통계적 야구 전략이 실제로 어떻게 적용되었는지, 그리고 시간이 흐르면서 그 효과와 한계가 어떻게 드러났는지를 분석합니다. 저자는 머니볼이 메이저리그에 미친 영향, 구단들의 데이터 기반 의사결정 확산, 그리고 이후 등장한 새로운 분석 기법과 변화된 환경에 대해 다양한 사례와 함께 설명합니다. 또한, 단순한 통계 활용을 넘어선 현대 야구의 복잡한 전략 변화와, 데이터 분석이 스포츠 전반에 미친 장기적 파급효과도 다룹니다.

Introducing Zustand (State Management)
- React 생태계에서 최근 각광받고 있는 상태 관리 라이브러리인 Zustand를 소개합니다. 저자는 Zustand의 설계 철학, 사용법, 기존 Redux 등과의 차이점, 그리고 실제 코드 예시를 통해 간결하고 직관적인 상태 관리의 장점을 설명합니다. 또한, 미들웨어 확장성, 불변성 관리, 성능 최적화 등 실무에서 유용한 기능들을 함께 다루며, React 개발자가 Zustand를 도입할 때 고려해야 할 점도 안내합니다.

JEP draft: Automatic Heap Sizing for G1
- OpenJDK의 G1 가비지 컬렉터에서 자동 힙 크기 조정(Auto Heap Sizing)을 도입하는 JEP(자바 개선 제안) 초안에 대해 설명합니다. 제안된 기능은 G1이 애플리케이션의 메모리 사용 패턴과 시스템 리소스를 동적으로 분석하여, 최적의 힙 크기를 자동으로 결정하도록 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 힙 크기 설정에 대한 부담을 줄이고, 다양한 환경에서 더 일관된 성능을 기대할 수 있습니다. 또한, 기존 수동 설정 방식의 한계와 새로운 자동화 접근법의 장단점, 그리고 예상되는 성능 개선 효과에 대해서도 다룹니다.

Spiral Matrix: Another Matrix Layer Problem
- 행렬을 나선형(spiral)으로 순회하는 문제를 함수형 프로그래밍(FP) 관점에서 접근하는 방법을 다룹니다. 저자는 Haskell을 활용해 나선형 행렬 문제의 본질을 분석하고, 재귀와 리스트 조작 등 FP의 핵심 개념을 적용해 간결하고 효율적인 해법을 제시합니다. 또한, 문제를 계층적으로 분해하는 사고방식과 FP 스타일의 코드가 가지는 장점, 그리고 실전에서의 활용 가능성에 대해 설명합니다.
Understanding Scala Variance
- Scala의 공변성(variance) 개념을 집중적으로 다루며, 타입 파라미터가 상속 계층에서 어떻게 동작하는지, 그리고 공변성, 반공변성, 무공변성의 차이와 실제 코드에서의 적용 사례를 설명합니다. 저자는 함수형 프로그래밍에서 타입 안전성과 유연성을 동시에 확보하기 위해 왜 variance가 중요한지, 그리고 이를 올바르게 활용하는 방법을 다양한 예제와 함께 소개합니다. 또한, Scala의 variance annotation(+, -)이 타입 시스템에 미치는 영향과, 실무에서 마주칠 수 있는 혼란스러운 상황을 명확하게 해설합니다.

Written on August 2, 2025