[모던 Python 2편] 타입 힌트와 Mypy로 코드 명확성 강화하기

과거 파이썬 코드에서는 타입 정보를 명시적으로 표기하지 않아도 자유롭게 코드를 작성할 수 있었습니다. 이는 유연하지만 대규모 프로젝트나 협업 상황에서 타입 불명확성으로 디버깅, 유지보수에 어려움을 줄 수 있었습니다. Python 3.5+에서 도입된 타입 힌트(Type Hints)를 사용하면 변수, 함수 인자, 반환값의 타입을 명시할 수 있고, 정적 분석 도구인 Mypy 등을 활용하면 런타임 전 코드 상의 타입 불일치를 감지할 수 있습니다.이번 글에서는 전통적인 무타입 파이썬 코드와 타입 힌트를 적용한 코드의 차이를 비교하고, 타입 힌트를 통해 얻을 수 있는 장점과 단점을 정리한 뒤 Mypy 사용 예제를 살펴봅니다.이전에는 어떻게 했을까?무타입 코드 스타일기본 파이썬 코드는 타입 선언이 없어도 자유롭게 동..

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• · 2024. 12. 17.
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미국 시민권자와 결혼하면 어떤 혜택을 받을 수 있을까?

미국 시민권자와 결혼을 고민하거나 이미 결혼을 계획하고 있다면, 이 결혼이 가져다줄 법적, 경제적, 그리고 실질적인 혜택에 대해 궁금할 수 있습니다. 결혼은 사랑과 헌신의 약속이지만, 동시에 이민법적으로도 중요한 의미를 가집니다. 특히, 한국인이 미국 시민권자와 결혼할 경우, 미국 내에서 합법적인 체류와 더불어 여러 가지 혜택을 누릴 수 있습니다. 이번 글에서는 이러한 혜택들을 하나씩 살펴보며, 여러분의 이해를 돕고자 합니다.1. 빠른 영주권 취득: 안정된 미국 생활의 첫걸음미국 시민권자와 결혼한 배우자는 이민법상 가장 빠른 영주권 취득 경로를 가질 수 있습니다. 일반적으로 영주권을 신청하면 몇 년씩 기다려야 하는 경우가 많지만, 시민권자의 배우자는 우선순위가 높아 평균적으로 4-6개월 안에 영주권을 받..

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• · 2024. 12. 17.
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[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 10편: 연속 행동 공간에 도전 – Soft Actor-Critic(SAC) 소개 및 기초 구현

이전까지는 CartPole처럼 왼/오 행동을 선택하는 이산적 행동 공간 문제를 다뤘습니다. 하지만 실제 응용(로봇 제어, 자율주행, 제어 시스템)은 연속적 행동(예: 모터 토크, 휠 각도)을 요구합니다. 이산적 행동 공간용 Q-learning 계열 알고리즘을 그대로 적용하기 어렵기 때문에, 연속 행동 공간에 맞는 알고리즘이 필요합니다.SAC(Soft Actor-Critic)는 연속 행동 공간을 다루는 최신 Actor-Critic 알고리즘 중 하나로, 다음과 같은 특징을 갖습니다.Off-policy Actor-Critic: 리플레이 버퍼를 사용, 데이터 효율적자동 온도 파라미터 조정: 탐사(Exploration)와 활용(Exploitation) 사이의 균형을 맞추는 엔트로피 보상(Entropy Regula..

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• · 2024. 12. 17.
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[개발자 영어] Minimum Viable Product (MVP)

1. Minimum Viable Product (MVP)이번에 소개할 표현은 "Minimum Viable Product (MVP)"입니다. 이 표현은 가장 기본적인 기능만을 포함한 최소 실행 가능 제품을 뜻하며, 소프트웨어 개발과 스타트업 환경에서 매우 중요한 개념입니다. MVP는 제품 개발 과정에서 초기 사용자 피드백을 빠르게 받아 제품을 개선하고 리소스를 효율적으로 사용하는 데 도움이 됩니다.2. 의미"Minimum Viable Product"는 "최소 기능 제품"으로 번역되며, 제품 개발의 초기 단계에서 필수적인 기능만 포함된 버전을 출시하여 시장에서 테스트하는 것을 의미합니다. 주요 목표는 사용자 피드백을 기반으로 제품을 개선하고, 시장 적합성을 확인하는 것입니다.예:"먼저 MVP를 출시해서 시장..

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• · 2024. 12. 17.
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러스트 언어 입문 시리즈 - 12편: 더 깊은 러스트 세계로 - Unsafe 코드, no_std 환경, 성능 튜닝, 미래 전망

이전 글까지 해서 러스트의 기초 문법, 언어 철학, 생태계, C++와의 비교, 실전 적용 전략에 이르기까지 폭넓게 다뤄보았습니다. 이제 정말 이 시리즈의 마지막 단계로, 러스트를 더 깊이 파고들 때 마주하게 될 고급 주제들을 간단히 훑어보며 미래 전망과 학습 방향을 제시해보겠습니다.Unsafe 코드와 메모리 모델러스트는 안전한 메모리 관리를 언어 차원에서 지원하지만, 모든 상황에서 100% 안전성 보장을 하기 위해서는 때때로 언어의 "가드레일"을 넘어설 필요가 있습니다. 이러한 경우를 위해 unsafe 블록이 존재합니다.unsafe { // 여기서 raw 포인터 사용, FFI 호출 등 안전성 미보장 연산 수행 가능}사용 사례: 하드웨어 레지스터 접근, 특정 성능 최적화를 위해 로우레벨 연산 수행, ..

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• · 2024. 12. 17.
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[모던 Python 1편] f-string: 문자열 포매팅의 현대적 방식

파이썬에서 문자열 포매팅은 오래전부터 다양한 방식이 존재해왔습니다. 기존에는 % 연산자나 str.format() 메서드를 주로 사용했는데, Python 3.6 이후 도입된 f-string(formatted string literal)은 훨씬 더 직관적이고, 가독성과 성능 면에서 우수한 현대적 방식으로 주목받고 있습니다.이번 글에서는 기존 포매팅 방식과 f-string을 비교하고, f-string을 사용할 때의 장점과 주의할 점을 알아보겠습니다.예전에는 어떻게 했을까?% 연산자 방식파이썬 초창기부터 있던 방식으로, C 언어의 printf 스타일을 모방한 문자열 포매팅입니다.name = "Alice"age = 30old_style = "My name is %s and I am %d years old." % ..

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• · 2024. 12. 17.
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파이썬 3.14 (개발중): 새로운 기능과 개선사항 총정리

안녕하세요, 파이썬 애호가 여러분! 오늘은 현재 개발 중인 파이썬 3.14 버전에 대해 자세히 알아보려고 합니다. 파이썬 3.14는 아직 초기 개발 단계에 있지만, 이미 많은 흥미로운 변화와 개선사항들이 포함되어 있어요. 함께 살펴볼까요?개발 일정먼저 파이썬 3.14의 개발 일정에 대해 알아보겠습니다. 현재 계획으로는 2025년 10월 1일에 최종 릴리스될 예정입니다. 그 전까지 총 7번의 알파 릴리스, 4번의 베타 릴리스, 2번의 릴리스 후보가 예정되어 있어요.현재는 알파 2 버전(3.14.0a2)이 2024년 11월 19일에 릴리스되었고, 다음 알파 3 버전은 2024년 12월 17일에 예정되어 있습니다. 베타 1 릴리스(2025년 5월 6일)부터는 새로운 기능 추가가 중단되니, 그 전까지 많은 새로..

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• · 2024. 12. 17.
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[개발자 영어] Bite-Sized Tasks

1. Bite-Sized Tasks이번에 소개할 표현은 "Bite-Sized Tasks"입니다. 이 표현은 작고 관리하기 쉬운 단위로 나뉜 작업을 의미하며, 소프트웨어 개발에서 큰 프로젝트를 효율적으로 관리하고 진행 상황을 추적하는 데 유용합니다. 특히 애자일(Agile) 방식의 개발 프로세스에서 자주 쓰입니다.2. 의미"Bite-Sized Tasks"는 "한입 크기의 작업", 즉 "작고 간단한 작업 단위"를 뜻합니다. 복잡하거나 방대한 프로젝트를 작고 실행 가능한 단계로 나누는 것을 묘사할 때 사용됩니다.예:"이 프로젝트를 작게 나누면 진행 상황을 더 쉽게 관리할 수 있어요."→ "Breaking the project into bite-sized tasks makes it easier to track ..

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• · 2024. 12. 16.
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러스트 언어 입문 시리즈 - 11편: 러스트로 나아갈 길 - 커뮤니티, 스타일 가이드, 실전 프로젝트 사례

이제 러스트 언어 입문 시리즈를 통해 기초 문법부터 소유권 및 빌림 개념, 컬렉션과 이터레이터, 트레이트와 제네릭, 에러 처리, 동시성, 매크로, 빌드 스크립트, 생태계 활용, FFI, WebAssembly 등 폭넓은 주제를 다뤄보았습니다. 이번 글에서는 이 시리즈를 마무리하며, 러스트를 더 깊이 있게 다루는 과정에서 참고할 만한 커뮤니티, 스타일 가이드, 실전 프로젝트 적용 사례를 살펴보겠습니다. 그리고 C++ 경험자로서 러스트를 어떻게 실전 환경에서 받아들이고 확장해나갈지에 대한 힌트를 드리고자 합니다.러스트 커뮤니티와 자료 활용C++ 커뮤니티는 오랜 역사와 방대한 라이브러리를 바탕으로 풍성한 자원을 제공하지만, 러스트 커뮤니티 역시 빠르게 성장하며 질 좋은 자료를 축적하고 있습니다.공식 Rust 포..

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• · 2024. 12. 16.
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[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 9편: 안정적인 정책 업데이트 – PPO(Proximal Policy Optimization) 소개 및 구현

A2C까지는 정책과 가치를 동시에 학습하는 Actor-Critic 방법론의 기본을 익혔습니다. 그러나 A2C나 A3C, TRPO 같은 알고리즘들은 정책 업데이트 과정에서 제한이 명확하지 않아, 큰 갱신으로 인한 성능 퇴보가 발생할 수 있습니다.PPO(Proximal Policy Optimization)는 이를 개선하기 위해 다음과 같은 핵심 아이디어를 제안합니다.정책 업데이트 시, 새로운 정책과 기존 정책의 차이를 '클리핑(clipping)'하여, 정책이 한 번에 크게 바뀌지 않도록 제약이로써 안정적인 학습이 가능해지고, 복잡한 수학적 보증이 필요한 TRPO보다 구현이 단순하며, 널리 사용되는 SOTA급 RL 알고리즘으로 자리매김핵심 개념:Probability Ratio (r):r(θ) = π_θ(a|s..

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• · 2024. 12. 16.
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