/assets/img/2024-07-06-ATimelyPythonMulti-pageStreamlitApplicationonOlympicResults_0.png

Streamlit은 데이터 과학자들이 쉽게 대화형 웹 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 오픈 소스 응용 프로그램 프레임워크입니다.

파이썬 몇 줄만 사용하면 데이터 스크립트를 공유 가능한 웹 앱으로 변환할 수 있습니다.

Plotly와 같은 데이터 시각화 라이브러리와 결합하면 몇 줄의 코드로 아름다운 차트와 지도를 만들 수 있습니다.



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<script>
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</script>

이 글에서는 Streamlit을 사용하여 올림픽 메달 데이터를 시각화하는 멀티페이지 대화형 애플리케이션을 만드는 방법을 안내하겠습니다.

이 애플리케이션은 세 가지 페이지로 구성될 것입니다:

- 메달 수에 대한 개요,
- 특정 국가 분석, 그리고
- 전 세계 메달 분포를 보여주는 코로플레스 맵.

시작해봅시다!



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<script>
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</script>

# 데이터 세트

이 작업을 수행하는 데 사용된 데이터는 "국가별 올림픽 메달" 데이터 세트입니다. Kaggle에서 이용할 수 있습니다.

이 데이터 세트에는 연도, 국가 및 "Gold", "Silver" 및 "Bronze" 메달의 수가 포함되어 있습니다. 데이터 세트의 처음 15행을 캡처한 화면은 다음과 같습니다:

일상에서 유용한 놀라운 17가지 Python 자동화 스크립트

/assets/img/2024-07-06-HowToMoveAModelFromOneDjangoAppToAnother_0.png

소프트웨어 개발자로서, 때로는 Django 모델을 한 앱에서 다른 앱으로 옮기는 도전에 직면할 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 여러 가지 방법이 있지만, 여기서는 가장 쉬운 방법에 대해 이야기하겠습니다. 이 방법은 다운타임 없이 데이터 손실 없이 진행됩니다.

여기서는 Django 수준의 변경만을 다루며, 데이터베이스 상태는 전혀 변경되지 않습니다.

공용 앱에서 사용자 앱으로 고객 모델을 이전하는 예시가 있습니다.



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</script>

## 초기 모델 구조를 고려하십시오

common/models.py 파일에는 Customer 모델이 포함되어 있습니다.

```python
from django.db import models

class Customer(models.Model):
  class Meta:
    app_label = "common"
    db_table = "common_customer"

  first_name = CleanCharField(max_length=30, null=False)
  last_name = CleanCharField(max_length=150, null=False)
  email = models.EmailField(null=False)
  address = models.ForeignKey('common.Address', on_delete=models.SET_NULL, null=True, blank=True, default=None)

  def __str__(self) -> str:
    return f"{self.first_name} {self.last_name}"
```

## 이제 모델을 새 앱으로 이동하세요



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</script>

common/models.py 파일에서 Customer 모델을 잘라내어 users/models.py 파일에 붙여넣으세요.

```js
from django.db import models

class Customer(models.Model):
  class Meta:
    app_label = "users"
    db_table = "common_customer"

  first_name = CleanCharField(max_length=30, null=False)
  last_name = CleanCharField(max_length=150, null=False)
  email = models.EmailField(null=False)
  address = models.ForeignKey('common.Address', on_delete=models.SET_NULL, null=True, blank=True, default=None)

  def __str__(self) -> str:
    return f"{self.first_name} {self.last_name}"
```

- app_label 매개변수를 users로 변경하세요.
- 데이터베이스 테이블 이름을 변경하지 않으므로 db_table 매개변수를 common_customer로 유지하세요.

## 데이터베이스 마이그레이션 생성



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<script>
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</script>

이제 이 명령어를 실행하여 마이그레이션 파일을 생성하세요.

```js
python manage.py makemigrations
```

이 명령어를 실행하면 2개의 마이그레이션 파일이 생성됩니다.

- 하나는 공통 앱에서 모델을 삭제하는 것입니다.



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</script>

```js
from django.db import migrations


class Migration(migrations.Migration):

    dependencies = [
        # Dependencies
    ]

    operations = [
        migrations.DeleteModel(
            name='Customer',
        ),
    ]
```

- 사용자 앱에서 모델을 생성하세요.

```js
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
import django_utils.models.base


class Migration(migrations.Migration):

    dependencies = [
        # Dependencies
    ]

    operations = [
        migrations.CreateModel(
            name='Customer',
            fields=[
                ('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
                ('first_name', django_utils.models.base.CleanCharField(max_length=30)),
                ('last_name', django_utils.models.base.CleanCharField(max_length=150)),
                ('email', models.EmailField(max_length=254)),
                ('address', models.ForeignKey(blank=True, default=None, null=True, on_delete=django.db.models.deletion.SET_NULL, to='common.address')),
            ],
            options={
                'db_table': 'common_customer',
            },
        ),
    ]
```

## 데이터 손실을 방지하세요.



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<script>
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</script>

- 데이터베이스 테이블 이름을 변경하지 않았기 때문에 여전히 common_customer 테이블입니다.
- 데이터베이스에 DeleteModel 작업이 적용되지 않도록 해야 합니다.
- DeleteModel 작업을 SeparateDatabaseAndState으로 감싸주세요. 이렇게 수정된 최종 마이그레이션 파일은 common 앱에서 다음과 같이 보여야 합니다:

```js
from django.db import migrations

class Migration(migrations.Migration):

    dependencies = [
        # 의존성
    ]

    operations = [
        migrations.SeparateDatabaseAndState(
            state_operations=[
                migrations.DeleteModel(
                    name='Customer',
                ),
            ]
        )
    ]
```

- 이미 데이터베이스에 테이블이 존재하기 때문에 다시 만들 필요가 없습니다.
- 데이터베이스에 CreateModel 작업이 적용되지 않도록 해야 하며, 그렇지 않으면 오류가 발생합니다.
- CreateModel 작업을 SeparateDatabaseAndState으로 감싸주세요. 이렇게 수정된 최종 마이그레이션 파일은 usersapp에서 다음과 같이 보여야 합니다:

```js
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
import django_utils.models.base

class Migration(migrations.Migration):

    dependencies = [
        # 의존성
    ]

    operations = [
        migrations.SeparateDatabaseAndState(
            state_operations=[
                migrations.CreateModel(
                    name='Customer',
                    fields=[
                        ('id',
                         models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
                        ('first_name', django_utils.models.base.CleanCharField(max_length=30)),
                        ('last_name', django_utils.models.base.CleanCharField(max_length=150)),
                        ('email', models.EmailField(max_length=254)),
                        ('address', models.ForeignKey(blank=True, default=None, null=True,
                                                      on_delete=django.db.models.deletion.SET_NULL,
                                                      to='common.address')),
                    ],
                    options={
                        'db_table': 'common_customer',
                    },
                ),
            ]
        )
    ]
```



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<script>
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</script>

## 마이그레이션 적용

변경 사항을 적용하기 위해 마이그레이션을 실행하세요

```js
python manage.py migrate
```

성공적으로 공통 앱에서 사용자 앱으로 Customer 모델을 이동했고, 데이터베이스 변경이나 데이터 손실 없이 처리되었습니다. 완료되었습니다!



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</script>

알림: 이 방법은 매우 안전하지만 데이터베이스 작업을 수행하기 전에 데이터베이스를 백업하는 것이 좋습니다 (이 문서에서는 데이터베이스 변경을 수행하지 않지만 마이그레이션 작업을 수행하고 있습니다). 특히 프로덕션 환경에서는 항상 백업을 권장합니다.

## 연락처를 유지합시다:

질문, 제안 또는 개선 사항이 있으시면 연락해 주세요.

- Github → https://github.com/shwetasinghh
- LinkedIn → https://www.linkedin.com/in/shweta-singh-200280117/

Django 앱 사이에서 모델을 이동하는 방법

아직 FastAPI를 프로덕션에 사용하면 안 되는 이유

/assets/img/2024-07-06-GooglePythonTeamEntirelyLaidOffFlutterTeamAlsoFacingtheAxe_0.png

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!

/assets/img/2024-07-06-GooglePythonTeamEntirelyLaidOffFlutterTeamAlsoFacingtheAxe_1.png



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</script>

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

/assets/img/2024-07-06-The24in1921680024Explainedin30Seconds_0.png

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

/assets/img/2024-07-06-LearnforfreefromNvidia_0.png

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

/assets/img/2024-07-06-ZerotoMasteryAcademySALE2024_0.png

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



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- Deno: The Complete Guide Zero to Mastery
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- Complete SQL + Databases Bootcamp: Zero to Mastery
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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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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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</script>

```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

/assets/img/2024-07-06-AsyncProgramminginJavaScriptvsPython_4.png



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사용 사례

/assets/img/2024-07-06-AsyncProgramminginJavaScriptvsPython_5.png

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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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)

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