#파이썬
157 편의 글
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.
파이썬 데이터 분석 #1 pandas 시작: 노트북과 DataFrame이라는 작업대
pandas는 표 형태 데이터를 다루는 파이썬 라이브러리입니다. uv로 노트북 환경을 만들고, Series와 DataFrame이라는 두 구조를 직접 만들어 보며 데이터 분석 7편 시리즈를 시작하겠습니다.
파이썬 자동화 #7 나만의 명령어 만들기: typer와 rich로 CLI 하나로 묶기
시리즈에서 만든 자동화 스크립트들을 typer로 하나의 CLI 도구로 묶고, rich로 출력을 다듬은 뒤, uv tool install로 어디서나 부르는 명령으로 설치하는 과정까지 정리하며 시리즈를 마무리합니다.
파이썬 자동화 #6 스케줄링: 내가 자는 동안 돌게 하기
완성한 자동화 스크립트를 정해진 시간에 알아서 돌게 만드는 방법을 정리합니다. cron과 launchd, 윈도우 작업 스케줄러, APScheduler를 비교하고, logging으로 실행 기록을 남기고 실패 시 알림을 받는 패턴과 GitHub Actions 스케줄까지 다루겠습니다.
파이썬 자동화 #5 결과를 알려주기: 메일, 슬랙, 디스코드 알림
자동화의 마지막 조각은 보고입니다. 슬랙·디스코드 웹훅에 httpx POST 한 번으로 알림을 보내고, smtplib로 엑셀 첨부 메일을 발송하고, 토큰을 .env로 분리하는 방법까지 정리하겠습니다.
dataclass와 __slots__
데이터 모음 클래스를 짧고 안전하게 만드는 @dataclass의 모든 옵션 — frozen, kw_only, field()와 메모리 절약 도구 __slots__까지 정리합니다.
DB 연동 — SQLAlchemy 2.x + Alembic
SQLAlchemy 2.x의 새 스타일 — Mapped/mapped_column, async 세션, FastAPI 의존성 주입과의 결합, Alembic 마이그레이션까지 정리합니다.
FastAPI 시작과 셋업
왜 FastAPI인가, uv로 첫 프로젝트 셋업, Hello FastAPI, OpenAPI/Swagger UI 자동 생성까지 한곳에 정리합니다.
GIL과 동시성 — threading vs multiprocessing vs asyncio
GIL의 정체, threading/multiprocessing/asyncio 세 도구의 분담, 그리고 Python 3.13~3.14의 free-threaded 빌드(PEP 703/779)까지 한곳에 정리합니다.
Pydantic v2 깊이 — 검증, serialization, 커스텀 validator
FastAPI의 핵심인 Pydantic을 별도 챕터로 깊이 살펴보겠습니다. v2의 성능과 API 변화, model_validator/field_validator의 정확한 사용처, 직렬화 컨트롤, JSON Schema 생성까지.