파이썬
파이썬 패키징 #2 pip와 requirements.txt: 전통 워크플로의 한계
pip의 동작 원리와 requirements.txt 워크플로를 정리하고, 이 방식이 어디서 무너지는지 짚습니다. 버전 지정자를 읽는 법, pip freeze가 직접 의존성과 전이 의존성을 구분하지 못하는 문제, 버전을 안 박으면 설치 시점마다 결과가 달라지는 재현성 구멍, constraints 파일까지 다루며 다음 세대 도구가 나온 이유를 만듭니다.
파이썬 서버가 느릴 때: py-spy로 5분 안에 병목 찾기
운영 중인 파이썬 프로세스에 코드 수정·재시작 없이 붙는 샘플링 프로파일러 py-spy 사용법을 정리합니다. dump로 멈춘 프로세스의 정체 확인, top으로 실시간 병목 관찰, record와 플레임그래프, --idle로 보는 off-CPU 대기, GIL 관점의 해석, 컨테이너에서 쓰는 법까지 다룹니다.
파이썬 패키징 #1 가상 환경: 환경이 꼬이는 원리와 venv
파이썬 환경이 꼬이는 구조적 원인부터 정리합니다. import가 패키지를 찾는 경로와 site-packages가 하나뿐이라 생기는 충돌, 시스템 파이썬을 건드리면 안 되는 이유와 PEP 668 에러의 의미, venv로 프로젝트마다 환경을 격리하는 방법, activate의 정체가 PATH 조작일 뿐이라는 것까지 다룹니다.
파이썬 JIT 컴파일러 정리: 3.13 실험 도입부터 기대치 조정까지
CPython 3.13에 실험적으로 들어온 copy-and-patch JIT 컴파일러를 정리합니다. 동작 원리와 켜는 방법, 3.14에서의 변화, 그리고 지금 시점에서 가질 수 있는 현실적인 기대치까지 다룹니다.
GIL 없는 파이썬이 왔다: free-threading 현재 상태와 써야 할 때
Python 3.13 실험 빌드에서 3.14 공식 지원까지 온 free-threading의 현재 상태를 정리합니다. 설치와 확인 방법, 싱글 스레드 오버헤드, C 확장 호환 현황, 그리고 지금 프로덕션에 도입해도 되는지의 판단 기준까지 다룹니다.
파이썬 데이터 분석 #7 polars 맛보기: pandas가 느려질 때의 다음 수
pandas가 수백만 행 앞에서 버거워질 때 대안이 되는 polars를 소개합니다. 읽기·필터·groupby를 pandas와 polars 코드로 나란히 비교하고, lazy 모드의 개념과 두 도구의 선택 기준까지 정리하며 시리즈를 마무리하겠습니다.
파이썬 데이터 분석 #6 시각화: matplotlib 기본기와 차트 고르기
Figure와 Axes로 이해하는 matplotlib의 최소 구조, DataFrame.plot 활용, 목적별 차트 선택 기준, 한글 폰트 깨짐 해결과 savefig 저장까지 시각화 기본기를 정리하겠습니다.
파이썬 데이터 분석 #5 그룹과 결합: groupby, pivot_table, merge
지점별 월별 매출이라는 전형적인 질문에서 출발해 groupby의 사고 모델과 agg 다중 집계, 엑셀 사용자를 위한 pivot_table, SQL JOIN에 대응하는 merge와 concat까지 정리합니다. 결합 후 행 수를 확인하는 검증 습관도 함께 다루겠습니다.
Python 책을 전체 무료로 공개했습니다 — 《모던 파이썬: 입문에서 FastAPI 실전까지》
변수 선언부터 FastAPI와 SQLAlchemy, JWT 인증, 배포까지, Python 3.14와 uv, 타입힌트 우선으로 정리한 34장 5부 구성의 파이썬 책을 전체 무료로 공개했습니다.
파이썬 데이터 분석 #4 변형과 결측치: 새 열, 날짜, 빈 칸 다루기
pandas로 새 열을 만드는 벡터 연산부터 str·dt 액세서, NaN의 정체와 dropna·fillna 판단 기준, astype 타입 변경과 중복 제거까지 데이터 정리 작업을 한 편으로 다룹니다.
파이썬 데이터 분석 #3 선택과 필터: loc, iloc, 불리언 인덱싱
pandas에서 원하는 행과 열만 골라내는 방법을 정리합니다. 열 선택의 대괄호 하나와 둘의 차이, loc와 iloc의 구분, 조건식이 마스크가 되는 불리언 인덱싱, query 메소드, 그리고 SettingWithCopyWarning이 알려주는 위험까지 다루겠습니다.
파이썬 데이터 분석 #2 데이터 불러오기: CSV, 엑셀, 그리고 첫 탐색
read_csv의 encoding·sep·dtype 인자와 cp949 함정, read_excel의 시트 지정, 그리고 불러온 직후 head·info·describe로 데이터 상태를 확인하는 루틴까지 정리합니다.