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지난 주 금요일, 구글의 모회사 알파벳은 올해의 첫 분기 재무 보고서를 발표했습니다. 매출이 697.87억 달러였던 작년 동기 대비 15% 증가한 805.39억 달러를 기록했습니다. 이는 2022년 초 이래 가장 빠른 성장을 나타내며, 흥미로운 사실은 Meta의 주가가 실적 보고 이후 15% 급락한 반면, 구글은 공식적으로 "2조 클럽"에 가입했습니다!

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알파벳은 AI에 크게 투자해 왔습니다. 검색 및 각종 서비스에 생성 AI 기능을 통합했습니다. 수익 통화 중에 구글 CEO인 선다르 피차이는 "AI의 중요한 역할을 강조하며 AI 연구 및 인프라 분야의 선도적인 역할과 전 세계 제품 배포 체계는 다음 AI 혁신의 장을 준비해놓은 상태"라고 말했습니다.

그런데 AI에 대한 이렇게 확고한 투자를 한 채 구글이 어째서 갑자기 파이썬 인프라팀 전원을 해고했는지 이해하기 어렵네요!

해커뉴스의 한 댓글러가 잘 표현한 대로 이야기하자면: 구글은 AI 중심 회사입니다. 구글의 미래는 AI 제품과 밀접하게 연관되어 있습니다. 모든 AI는...

구글 Python 팀 전원 해고, Flutter 팀도 위기 직면

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저는 지금 직장에서 이 문제를 다루고 있는데, 처음에는 이게 너무 직관적이지 않았어요 (사이버 보안 경험이 제한된 사람으로서)

그래서 여기서 IP 주소에 익숙하지 않은 분들을 위해 최대한 간단하게 설명하려고 해봤어요.

# 192.168.0.0



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192.168.0.0은 단일 IP 주소입니다. 간단하지요!

# IP 주소에 /와 숫자를 추가하는 방법

- 192.168.0.0/32는 IP 주소 범위입니다.
- 192.168.0.0/31도 IP 주소 범위입니다.
- 192.168.0.0/30도 IP 주소 범위입니다.
- 192.168.0.0/29도 IP 주소 범위입니다.
- 192.168.0.0/28도 IP 주소 범위입니다.
- 그리고 그렇게 계속됩니다.

/ 뒤에 붙이는 숫자는 0부터 32까지입니다.



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# 이 범위 내의 IP를 찾기

먼저 이 범위 내의 IP 주소 개수를 찾아 봅시다.

예를 들어 192.168.0.0/30이 있다고 해봅시다:

1921680024 이해하기 - 30초만에 설명

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제가 20대였을 때를 생각해보면, 새로운 것을 배우려면 좋은 책을 사야 했어요. 하지만 프로그래밍 책은 이해하기 어려웠어요. 아마 제가 그렇게 느낀 것일 뿐일지도 몰라요. 또한 튜토리얼을 찾는 것도 어려웠는데, 그냥 몇 권의 전문 잡지를 찾아보는게 전부였죠. 그 잡지에는 놀라운 자료와 단계별 가이드가 가득 했어요.

하지만 오늘날은 반대의 경향을 보여요: 인터넷에서 거의 모든 것을 찾을 수 있어요. 거의 모든 과학에 대한 다양한 문학이 제공되고 있죠. 하지만 그 중에서 좋은 것을 찾는 것은 다른 문제예요!

NVidia는 교육 플랫폼에 관한 소위 '어제의 웃음꽃'입니다. 누구나 NVidia는 무엇인지 알지만, 거의 아무도 그 Deep Learning Institute와 놀라운 AI 무료 강좌 카탈로그를 알지 못하는 것 같아요.



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함께 탐험해 봐요!

무료로 배우는 Nvidia 최신 기술 2024

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안녕하세요 여러분, 여러분과 공유하고 싶은 훌륭한 소식이 있어요. ZTM Academy에서 2024년 여름 세일을 진행하고 있어요. 어떤 ZTM 멤버십이든 평생 21% 할인을 제공해요.

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Zero to Mastery(ZTM) Academy가 무엇인지 모르시는 분들을 위해 간단히 소개하자면, 전 세계적으로 유명한 강사 Andrei Neagoie가 설립한 ZTM Academy는 혁신적인 기술 교육을 제공하는 종합 교육 플랫폼이에요. 절대 초보자부터 취업 준비가 완료된 전문가까지 이끌어주는 콘텐츠로 구성되어 있습니다.



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# Zero to Mastery Academy(줄여서 ZTM Academy)란 무엇인가요?

ZTM Academy는 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습 등에서 포괄적인 프로젝트 중심 강좌를 제공하는 온라인 학습 플랫폼입니다. 실용적인 기술과 실제 응용을 중점으로 삼아 ZTM 강좌는 이론적 지식과 함께 견고한 포트폴리오를 작성하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

# ZTM Academy에 가입하는 이유

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- 프로젝트 중심 학습: 실제 세계 프로젝트를 구축하여 포트폴리오와 실용적 기술을 향상시킬 수 있습니다.
- 지원하는 커뮤니티: 활기찬 학습자들의 네트워킹과 지원을 위한 커뮤니티에 참여하세요.
- 채용 지원: 취업 및 경력 발전을 위한 리소스에 액세스하세요.



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# ZTM Academy의 인기 강좌

## 1. 2024년까지 완전한 웹 개발자: 제로 투 마스터리

초보자에게 완벽한 강좌로, 풀스택 웹 개발자가 되기 위해 필요한 모든 것을 다룹니다.

## 2. 주니어에서 시니어 웹 개발자로의 완전한 로드맵



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지식을 높이고 시니어 개발자가 되는 데 필요한 것을 배워보세요.

## 3. 코딩 인터뷰 마스터하기: 데이터 구조 + 알고리즘

DS&A에 대한 포괄적인 코스로 기술 인터뷰에서 뛰어나게 성공하세요.

## 4. JavaScript: 고급 개념



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깊게 파고들어 고급 JavaScript 개념을 배워 JS 전문가가 되어보세요.

### 5. 2024년 완벽한 React 개발자가 되는 방법 (리덕스, 훅, 그래프큐엘 포함)

React 및 그 생태계를 마스터하여 현대적인 웹 애플리케이션을 개발하세요.

### 6. 2024년 완벽한 Python 개발자되는 방법: 제로 투 마스터리



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## 7. 완벽한 기계 학습 및 데이터 과학: 제로 투 마스터리

이 포괄적인 코스로 기계 학습과 데이터 과학의 흥미로운 세계로 뛰어들어보세요.

그 외 주목할 만한 코스들:



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제로 투 마스터리 아카데미 2024 세일 정보

AutoGluon으로 AutoML 시작하기 4줄 코드로 완료하는 ML 워크플로우

비동기 프로그래밍은 작업을 더 효율적으로 실행할 수 있게 해주는 주요 패러다임입니다, 특히 I/O 바운드 작업에서 더욱 그렇습니다. JavaScript와 Python은 모두 비동기 프로그래밍을 지원하지만, 각각의 설계 철학과 런타임 환경에 따라 다른 방식으로 지원합니다.

이 기사는 JavaScript와 Python에서의 비동기 프로그래밍을 비교하여, 그들의 메커니즘, 성능 및 사용 사례를 살펴봅니다.

## 비동기 프로그래밍 소개

비동기 프로그래밍은 프로그램이 장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리는 동안 다른 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이 패러다임은 네트워크 요청, 파일 I/O 및 데이터베이스 상호 작용과 같은 I/O 작업이 지연을 일으킬 수 있는 환경에서 중요합니다. 주 스레드를 차단하지 않음으로써, 비동기 프로그래밍은 응용 프로그램의 반응성과 효율성을 향상시킵니다.



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## JavaScript에서의 비동기 프로그래밍

JavaScript는 본질적으로 비동기적이며 단일 스레드이며, 비동기 작업을 처리하기 위해 이벤트 루프를 의존합니다. 이벤트 루프는 JavaScript가 시스템의 커널에 일부 작업을 오프로드하고 작업이 완료되면 콜백을 실행하여 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 핵심 메커니즘입니다.

주요 구성 요소:

- 호출 스택: 호출 스택은 현재 실행 중인 함수를 보유합니다. 함수가 호출되면 스택에 푸시되고 반환되면 스택에서 팝됩니다.
- Web API: 이는 브라우저 (또는 Node.js)에서 제공하는 API로 DOM 조작, HTTP 요청 및 타이머와 같은 작업을 처리합니다. 비동기 작업이 수행될 때, 이러한 API로 작업이 전달됩니다.
- 콜백 대기열: 비동기 작업이 완료되면 해당 콜백이 콜백 대기열에 배치됩니다.
- 이벤트 루프: 이벤트 루프는 지속적으로 호출 스택과 콜백 대기열을 확인합니다. 호출 스택이 비어 있으면 대기열에서 첫 번째 콜백을 가져와 실행을 위해 스택에 푸시합니다.



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[YouTube Link](https://www.youtube.com/watch?v=eiC58R16hb8)

Callbacks

초반에 JavaScript는 비동기 작업을 처리하기 위해 콜백을 사용했습니다. 콜백은 다른 함수로 전달되는 함수로, 이후에 외부 함수 내에서 호출되어 특정 루틴이나 작업을 완료하는 데 사용됩니다.



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예시:

```js
function fetchData(callback) {
  setTimeout(() => {
    callback("데이터를 가져왔어요");
  }, 1000);
}
fetchData((message) => {
  console.log(message);
});
```

콜백은 기능적이지만 종종 "콜백 지옥"이라고 알려진 깊게 중첩된 구조로 이어질 수 있어 코드를 읽기 어렵게 만들기도 합니다.

프로미스



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</script>

약속은 비동기 작업을 처리하는 더 깔끔하고 관리하기 쉬운 방법을 제공합니다. 이들은 현재 이용 가능하거나 미래에 이용 가능할 수도 있고 아예 없을 수도 있는 값을 나타냅니다. 약속은 연결할 수 있고 콜백보다 중첩될 가능성이 적습니다.

예시:

```js
let fetchData = new Promise((resolve, reject) => {
  setTimeout(() => {
    resolve("Data fetched");
  }, 1000);
});
fetchData.then((message) => {
  console.log(message);
});
```

약속은 콜백 지옥을 피하고 더 나은 오류 처리 메커니즘을 제공하여 비동기 코드의 가독성을 크게 향상시킵니다.



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비동기/대기

ECMAScript 2017에서 도입된 async 및 await 키워드는 프로미스 위에 구문 설탕을 제공하여 비동기 코드가 동기 코드처럼 보이고 동작하도록 만들어줍니다. 이를 통해 코드를 작성, 읽고 유지하기가 더 쉬워집니다.

예시:

```js
async function fetchData() {
  let promise = new Promise((resolve, reject) => {
    setTimeout(() => resolve("데이터를 가져왔습니다"), 1000);
  });
  let result = await promise;
  console.log(result);
}
fetchData();
```



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async/await 구문을 사용하면 개발자가 직관적이고 선형적인 비동기 코드를 작성할 수 있어서 복잡한 비동기 작업을 관리하는 데 따르는 인지 부하를 줄일 수 있습니다.

구현 내부:

- async 함수는 항상 Promise를 반환합니다.
- await 키워드는 async 함수의 실행을 일시 중지시키고, 계속하기 전에 Promise가 해결되거나 거부될 때까지 기다립니다.

## Python에서의 비동기 프로그래밍



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Asyncio 모듈

파이썬의 비동기 프로그래밍을 위한 주요 메커니즘은 Python 3.4에서 도입된 asyncio 모듈입니다. asyncio는 JavaScript와 유사한 이벤트 루프를 제공하지만 명시적으로 호출해야 합니다. 이 모듈은 협력적인 멀티태스킹을 지원하여 개발자가 단일 스레드 내에서 여러 작업을 관리할 수 있도록 합니다.

Asyncio 작동 방식:

- 이벤트 루프: asyncio의 핵심인 이벤트 루프는 asyncio 작업 및 콜백을 실행하고 네트워크 I/O 작업을 수행하며 서브프로세스를 실행합니다.
- 코루틴: 일시 중지 및 재개할 수 있는 async def로 정의된 함수들입니다.
- 작업: 코루틴을 감싸서 이벤트 루프에서 실행할 수 있도록 하는 래퍼입니다.
- 퓨처: 아직 사용 가능하지 않을 수 있는 비동기 작업의 결과를 나타냅니다.



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코루틴

파이썬에서 코루틴은 async def를 사용하여 정의되며, 일시 중지되고 재개될 수 있는 함수들로, 비동기 프로그래밍에 적합합니다. 코루틴은 직접 대기하거나 이벤트 루프에서 실행되도록 스케줄링하여 대기해야 합니다.

예시:

```python
import asyncio
async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(1)
    return "데이터 가져오기 완료"
async def main():
    result = await fetch_data()
    print(result)
asyncio.run(main())
```



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코루틴은 파이썬의 비동기 프로그래밍의 중추를 이루며, 여러 작업을 동시에 실행할 수 있게 합니다.

작업과 미래

asyncio는 작업(Task)과 미래(Future)와 같은 구조체를 제공하여 코루틴의 동시 실행을 처리할 수 있게 합니다. 작업은 백그라운드에서 실행할 수 있도록 코루틴을 감싸는 래퍼이며, 미래는 아직 사용 가능하지 않은 결과를 나타냅니다.

예시:



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```js
import asyncio
async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Data fetched"
async def main():
    task = asyncio.create_task(fetch_data())
    result = await task
    print(result)
asyncio.run(main())
```

Tasks and Futures Internals:

- Tasks: 작업을 생성하면 이벤트 루프에서 실행할 수 있도록 예약됩니다. 작업은 코루틴을 실행하고 그 실행을 관리합니다.
- Futures: 퓨처는 처음에는 알려지지 않지만 어느 시점에는 사용 가능한 결과를 나타내는 객체입니다. 퓨처는 일반적으로 동기 및 비동기 코드 간의 다리를 제공하기 위해 하위 수준 API에 사용됩니다.

## JavaScript와 Python 비동기 프로그래밍 비교



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**이벤트 루프 및 논블로킹 I/O**

![AsyncProgramminginJavaScriptvsPython_1](/TIL/assets/img/2024-07-06-AsyncProgramminginJavaScriptvsPython_1.png)

**구문 및 가독성**

![AsyncProgramminginJavaScriptvsPython_2](/TIL/assets/img/2024-07-06-AsyncProgramminginJavaScriptvsPython_2.png)



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성능

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생태계 및 라이브러리

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사용 사례

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Python의 asyncio 모듈은 코루틴을 사용하여 단일 스레드 동시 코드를 작성할 수 있도록 강력한 비동기 프로그래밍 프레임워크를 제공합니다. 그러나 성능을 더욱 향상시키고자 하는 경우, uvloop는 기본 이벤트 루프에 대안적인 솔루션을 제공합니다.

## uvloop란 무엇인가요?



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uvloop은 Python의 asyncio 모듈을 위한 이벤트 루프 구현체로, Node.js의 이벤트 루프를 구동하는 libuv 라이브러리를 기반으로 합니다. 기본 이벤트 루프를 uvloop로 대체하면, I/O 바운드 애플리케이션에서 상당한 성능 향상을 얻을 수 있습니다.

## uvloop의 주요 기능

- 고성능: uvloop은 빠를 것으로 설계되어 있습니다. asyncio 작업의 오버헤드를 크게 줄여, Node.js의 성능 수준과 유사한 성능을 제공할 수 있습니다.
- 호환성: uvloop은 asyncio API와 완벽하게 호환되어, 기존 애플리케이션에 최소한의 변경으로 통합하기 쉽습니다.
- 신뢰성: libuv 기반으로 만들어진 uvloop은 이 실전 경험에 기반을 둔 안정성과 견고함을 상속받았습니다.

## uvloop 설치하기



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</script>

```js
pip install uvloop
```

## asyncio로 uvloop 사용하기

asyncio 애플리케이션에서 이벤트 루프로 uvloop를 사용하려면 기본 이벤트 루프로 설정해야 합니다. 다음은 그 방법입니다:

```js
import asyncio
import uvloop

async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(1)
    return "데이터 가져옴"

async def main():
    data = await fetch_data()
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    # uvloop를 기본 이벤트 루프로 설정
    asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
    asyncio.run(main())
```



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</script>

이 예시에서는 메인 코루틴을 실행하기 전에 uvloop를 기본 이벤트 루프 정책으로 설정합니다. 이렇게 함으로써 모든 asyncio 작업이 uvloop의 고성능 이벤트 루프를 사용하도록 보장됩니다.

## 웹 서버

다양한 I/O 작업을 처리하는 웹 서버는 uvloop에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다. aiohttp와 Sanic과 같은 프레임워크는 uvloop를 활용하여 요청 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

aiohttp를 활용한 예시:



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</script>

```js
from aiohttp import web
import uvloop

async def handle(request):
    return web.Response(text="안녕, 세상")

app = web.Application()
app.add_routes([web.get('/', handle)])

if __name__ == "__main__":
    web.run_app(app, loop=uvloop.new_event_loop())
```

# 결론

자바스크립트와 파이썬 모두 풍부한 비동기 프로그래밍 기능을 갖추고 있지만, 그들의 접근 방식은 내재적인 설계 철학과 런타임 환경의 차이로 인해 다릅니다. 자바스크립트의 비동기 프로그래밍은 단일 스레드 및 이벤트 기반 아키텍처와 긴밀하게 통합되어 웹 개발에 매우 효율적입니다. 파이썬의 asyncio는 언어에 강력한 비동기 기능을 제공하며 다양한 응용 프로그램에 적합하지만 조금 더 많은 보일러플레이트 코드가 필요합니다.

파이썬에서 asyncio 기반 애플리케이션에 uvloop을 통합함으로써 Node.js의 성능 수준을 달성할 수 있으면서도 파이썬의 풍부한 생태계와 사용 편의성을 계속 누릴 수 있습니다.



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참고 자료:

- [https://youtu.be/8aGhZQkoFbQ?si=xYY9tHFrJzKLRaok](https://youtu.be/8aGhZQkoFbQ?si=xYY9tHFrJzKLRaok)
- [https://www.youtube.com/watch?v=eiC58R16hb8](https://www.youtube.com/watch?v=eiC58R16hb8)

자바스크립트와 파이썬의 비동기 프로그래밍 비교 어떤 언어가 더 나을까

/assets/img/2024-07-06-AGeneralizedMachineLearningFrameworkforTimeSeriesForecasting_0.png

# 소개

시계열 예측은 예측 모델링에서 필수적이며 데이터 과학자들의 큰 관심을 끕니다. 그 응용 분야는 공급망 수요 예측부터 금융 시장 예측까지 다양합니다. 전통적인 모델과는 달리, 시계열 예측 모델은 시간의 고유한 변동성으로 인해 불안정할 수 있습니다.

최근 게시한 글, '시계열 예측: SARIMAX, RNN, LSTM, Prophet, 그리고 Transformer의 비교 분석'에서 여러 시계열 예측 방법을 비교 분석했습니다. 기계 학습 접근 방법을 포함해야 했으나 글이 너무 길어졌습니다. 따라서 이 논문을 발표하여 그 갭을 해결하고자 합니다.



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이 게시물에서는 시계열 모델을 계속 탐구하겠습니다. 이 모델들은 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 특성 엔지니어링을 사용하여 거래 데이터를 예측하기 위한 일반화된 머신러닝 프레임워크를 제안했는지에 대해 계속 알아보겠습니다. 머신러닝을 시계열 예측에 적용하는 것은 새로운 것은 아니지만, 제안하는 일반화된 프레임워크는 다양한 시나리오에서 실제 시계열 예측에 대한 도전 과제를 해결하려고 합니다.

# 1: 예측의 개요 대 ...

시계열 예측을 위한 범용 머신 러닝 프레임워크

/assets/img/2024-07-06-IntroductiontoNumPy_0.png

NumPy은 Numerical Python의 약자로, 수치 계산에 사용되는 파이썬의 강력한 라이브러리입니다. NumPy는 대규모 다차원 배열과 행렬을 지원하며, 이러한 배열에 효율적으로 작동하는 수학 함수 모음을 제공합니다. NumPy는 파이썬의 많은 과학 계산 및 데이터 분석 라이브러리의 기초를 형성합니다.

## NumPy의 주요 기능:

- 배열: NumPy의 주요 객체는 동질적인 다차원 배열입니다. 이는 양수로 이루어진 튜플로 색인화된 동일한 유형의 요소(일반적으로 숫자)로 구성된 테이블입니다.
- 효율적인 연산: NumPy는 배열에 대한 효율적인 수학 연산을 제공하여 복잡한 계산을 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.
- 브로드캐스팅: 브로드캐스팅은 NumPy가 산술 연산을 수행할 때 서로 다른 모양의 배열을 작업할 수 있는 강력한 메커니즘으로, 코드를 더 간결하고 가독성 있게 만듭니다.
- 벡터화된 연산: NumPy 연산은 벡터화되어 있어 배열의 요소별로 수행되며, 종종 전통적인 반복적 접근 방식보다 더 깔끔하고 간결한 코드를 만들게 됩니다.
- 다른 라이브러리와의 통합: NumPy는 SciPy(과학 계산용), Matplotlib(그래픽 및 시각화용) 및 Pandas(데이터 조작 및 분석용) 등 다른 파이썬 라이브러리와 완벽하게 통합됩니다.



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## NumPy 설치하는 방법:

NumPy를 설치하는 방법은 2가지가 있어요:

- pip install numpy
- Anaconda를 설치하고 Jupyter Notebook을 열어요

## NumPy를 불러오는 방법:



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</script>

```js
import numpy as np
```

```js
import numpy
```

이만큼이에요, 제 다음 블로그에서 NumPy에 대해 더 자세히 알아보겠어요.

그리고 제 Github 프로필에서 더 많은 것을 배울 수 있어요:



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또한, Github에서 Matplotlib 학습 자료를 참고해보세요:

즐거운 학습 되세요 :)

초보자를 위한 NumPy 입문 가이드

/assets/img/2024-07-06-Silencethestatictypecheckerwiththerobustnessprinciple_0.png

타입 힌트는 mypy나 pyright와 같은 정적 타입 체커와 결합하여 Python 코드의 견고성과 유지 보수성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 프로그램을 실행하기 전에 전체 클래스의 버그를 감지하고 수정할 수 있다는 것은 매우 유용합니다. 무모한 리팩터링을 가능하게 하며 테스트 작성 부담을 크게 줄여줍니다.

또한, 타입 힌트는 사용자와 유지 보수자가 코드 조각이 무엇을 해야 하는지 빠르게 알 수 있도록 도와주는 최소한의 문서 역할을 합니다.

하지만 많은 Python 개발자들 — 특히 강력한 타입 시스템을 경험하지 않은 경우 — 타입 힌팅에 어려움을 겪습니다. 내장된 데이터 유형을 사용하는 단순한 예제를 넘어서면 타입 체커의 모든 규칙을 따르기는 끝없는 오류의 연속으로 이어질 수 있습니다. 타입 체커와의 장시간의 싸움 끝에 대부분의 개발자들은 수많은 Any 주석이나 # type: ignore 주석을 사용하여 항복하게 됩니다. 이는 결국 타입 체크로부터 얻는 안전 보장을 피하는 결과를 초래합니다.



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파이썬 개발자들이 타입 힌트에 어려움을 겪는 주요 이유 중 하나는 전투 규칙을 정확히 모르기 때문입니다. 타입 힌트는 함께...

견고성 원칙으로 정적 타입 검사기 무력화하는 방법

/assets/img/2024-07-06-TheReasonsPythonWillDominatetheITIndustryby2025_0.png

전화로 피자 주문을 하는 과거를 떠올려보세요. 그리고 배달원이 당신의 주소를 제대로 기억했는지 손가락 교차하며 기다리던 시절을 생각해보세요. 오늘날, 자율 주행 자동차가 당신에게 뜨거운 피자를 가져다 줄 수 있고, 당신은 잡지보다 작은 화면에서 최신 시리즈를 시청할 수 있습니다. 이 놀라운 기술 대부분이 파이썬에서 유래했다는 것을 알고 계셨나요?

파이썬은 학계와 컴퓨터 애호가들을 넘어서 확장되어 왔습니다. 최신 동향을 따라가지 않은 사람들에게 놀랄만한 소식일지도 모릅니다. 지능적인 기계와 자율 주행 자동차 개발부터 웹사이트 제작과 데이터 분석까지 파이썬은 모든 다른 언어를 빠르게 대체하고 있습니다. 내 확고한 확신은 파이썬이 2025년에 기술 세계에서 최고로 거론될 것이라는 것입니다.

## 파이썬의 묻힌 영웅: 사용 편의성, 커뮤니티, 다양성



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파이썬의 엄청난 유연성은 그 중요한 특징 중 하나입니다. 프로그래머들을 위한 범용 도구 세트와 같이 매우 다재다능합니다. 웹사이트를 만들고 싶으신가요? Django와 Flask는 여러분의 요구를 충족시킬 수 있는 많은 파이썬 프레임워크 중의 두 가지에 불과합니다. 데이터 과학을 깊게 탐험하고 싶으신가요? NumPy, pandas, 그리고 matplotlib과 같은 라이브러리들이 귀중한 동반자가 될 것을 알게 되실 것입니다...

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