Python은 간결한 문법과 데이터 분석, 웹 개발 등 다양한 분야에서 강력한 응용 프로그램을 지원하는 덕분에 좋아하는 프로그래밍 언어입니다. 하지만 오랜 기간 코드를 작성하면서도 데코레이터 기능을 거의 사용하지 않았습니다. 클래스의 정적 메서드를 데코레이트하기 위한 @staticmethod를 사용하는 경우를 제외하면 말이죠. 그래서 이번 글에서는 데코레
Python은 배우기 쉽고 유연하며 강력한 매우 인기 있는 프로그래밍 언어로, 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 많은 사람들은 Python이 절차 지향 언어이며 객체 지향 프로그래밍 스타일을 잘 지원하지 못한다고 생각합니다. 이 생각은 잘못된 것입니다. Python은 객체 지향 프로그래밍을 지원할 뿐만 아니라 디자인 패턴도 효과적으로 적용할 수 있습
Python은 그 단순함, 가독성, 그리고 방대한 라이브러리 생태계 덕분에 매우 유용한 언어입니다. 많은 개발자들이 NumPy, pandas, requests, Flask와 같은 유명한 라이브러리에 익숙하지만, 그 외에도 생산성을 높이고 특정 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있는 덜 알려진 라이브러리들이 많이 존재합니다. 이러한 라이브러리들은 잘 알려진 라
이 글에서는 시스템 실행 중 성능을 향상시키기 위해 데이터를 캐싱하는 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다. 일반적으로 계산하는 데 시간이 오래 걸리는 값을 캐싱하면 나중에 액세스할 때 시간을 절약할 수 있습니다. 캐싱되는 값은 자주 변경되지 않거나, 최신 버전이 필요하지 않은 경우가 많습니다. Spring Boot에서 캐싱 Spring Boot REST API
극한의 애플리케이션에서 성능을 최적화해야 하는 문제에 직면한 Java 개발자라면, 이는 쉽지 않은 과제임을 잘 아실 것입니다. 이 글에서는 시스템 아키텍처를 그대로 유지하면서 약간의 코드 수정을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 몇 가지 전략과 요령을 살펴봅니다. 극한 상황이란 무엇인가요? 이 글에서 '극한 상황’이란 반복적인 작업을 수행하거나 대량의 데이터
스트림(Stream)은 여러 해 전 도입되었지만, Java 개발자들은 여전히 이 강력한 도구를 완전히 활용하지 못하고 있습니다. 이 글에서는 다음 프로젝트에 참고할 수 있는 유용한 스트림 활용 팁을 소개합니다. 아래 예제에서는 다음 클래스들을 사용할 것입니다. 1234567891011121314151617181920212223242526272829@Get
이 글에서는 메모리 소비 문제로 인해 기존 방식으로는 구현할 수 없는 REST 엔드포인트의 예를 살펴보겠습니다. 시나리오 이번 예제에서는 Customer, Order, OrderItem, 그리고 Product로 구성된 간단한 시나리오를 사용합니다. 우리의 목표는 보고서를 생성하는 엔드포인트를 만드는 것입니다. 이 엔드포인트는 다음 데이터를 쿼리하고 반
머신 러닝은 방대한 분야이며, 현재 기술의 최전선에 있는 모델과 기법들을 개괄적으로 다룬 자료를 찾는 것이 어렵게 느껴질 수 있습니다. 따라서, 이 글에서는 각 모델을 과학적으로 분석하기보다는 개념적으로 탐구해보겠습니다. 각 모델에 대해 더 깊이 파고들기를 권장하며, 이론이 실무와 연결되어야 한다고 생각하기 때문에 실제 사용 예시도 제공하겠습니다. 만약
시스템 설계 면접은 지원자가 확장 가능하고 효율적인 시스템을 만들 수 있는지를 검증하는 데 있어 항상 중요한 요소입니다. 주요 용어에 대한 지식은 면접에서 좋은 점수를 받는 데 도움이 될 것입니다. 아래는 반드시 알아야 할 시스템 설계 면접 용어 50가지에 대한 정의와 실제 예시시를 학습을 위한 추가 자료와 함께 설명합니다. 1. Scalability
이 글에서는 모든 개발자가 반드시 알아야 할 다양한 C# 개념을 살펴봅니다. 코드 예제를 알고 이해한다면 .NET에서 꽤 잘하고 있는 것일 가능성이 높습니다. 1. IEnumerable<T>와 ICollection<T>의 차이점 C#으로 로직을 작성할 때 개발자는 IEnumerable<T>와 ICollection<T&g