#파이썬
157 편의 글
Microsoft Graph 실무 입문 #6 Teams 연동: 메시지 읽기와 알림 보내기의 세 가지 경로
Graph의 Teams 연동에서 가장 많이 부딪히는 벽을 정면으로 다룹니다. 팀·채널·메시지 읽기, 그리고 "서버가 채널에 알림을 보내는" 시나리오에서 application 권한이 막혀 있는 이유(마이그레이션 전용), 대안이 되는 세 가지 경로(delegated 자동화 계정, Workflows 수신 웹훅, 봇)의 선택 기준을 정리합니다.
Microsoft Graph 실무 입문 #5 OneDrive와 SharePoint 파일 다루기: 업로드 세션과 공유
Graph로 파일을 자동화합니다. drive와 driveItem이라는 공통 모델, 개인 OneDrive와 SharePoint 사이트 드라이브에 접근하는 경로 차이, 다운로드와 250MB까지의 단순 업로드, 대용량 파일의 업로드 세션(320KiB 배수 청크·재개), 공유 링크 생성, Sites.Selected로 권한 좁히기까지 다룹니다.
Microsoft Graph 실무 입문 #4 메일과 캘린더 자동화: 읽기, 보내기, 일정 생성
Graph로 Outlook 메일과 캘린더를 자동화합니다. 수신함 조회와 필터링, 보고서 메일 발송(sendMail)과 대량 발송 시의 주의점, 첨부 파일 처리, 회의 일정 생성과 참석자 초대, 회의실 가용성 조회(getSchedule), 시간대 처리라는 단골 함정까지 실무 코드로 다룹니다.
Microsoft Graph 실무 입문 #3 Python SDK 첫 호출: 사용자와 조직 데이터 읽기
Python으로 Graph를 호출하는 골격을 만듭니다. msgraph-sdk와 azure-identity 설치, device code(delegated)와 client credentials(application) 양쪽 클라이언트 구현, async 패턴, OData 쿼리를 SDK로 표현하는 법, 사용자 목록·프로필 읽기, 인증 디버깅 요령까지 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.