[모던 Python 5편] concurrent.futures, asyncio로 동시성/병렬 코드 간소화하기

과거 파이썬에서 동시성이나 병렬 처리를 구현하려면 threading이나 multiprocessing 모듈을 직접 다루며 복잡한 스레드 생성, 락(Lock) 관리, 프로세스간 통신(IPC) 코드를 작성해야 했습니다. 이는 코드가 장황해지고 디버깅이 어려워지는 문제를 일으켰습니다.Python 3.2+에서 도입된 concurrent.futures 모듈과 3.4+의 asyncio는 이러한 문제를 완화하고, 더 직관적이고 Pythonic한 방식으로 동시성 작업을 처리할 수 있게 합니다.이번 글에서는 기존 접근법과 새로운 접근법을 비교하고, 각 방법의 장단점을 정리합니다.이전에는 어떻게 했을까?threading, multiprocessingimport threadingdef worker(): # 작업 처리 ..

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• · 2024. 12. 17.
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[C++ 스타일 7편] 예외 처리와 에러 관리: throw, std::expected, RAII, 그리고 에러 코드 스타일

C++에서 예외(exception)는 런타임 오류를 처리하는 핵심 메커니즘이지만, 모든 코드베이스가 예외를 선호하는 것은 아닙니다. 일부 프로젝트는 성능상 이유나 제약 때문에 예외를 비활성화하고, 에러 코드를 반환하거나 std::expected를 통한 명시적 에러 처리 방식을 선호하기도 합니다. 또한 RAII를 통해 예외 안전성을 확보하고, 리소스 누수를 방지하는 패턴도 중요한 스타일 이슈입니다.이번 글에서는 다양한 스타일 가이드와 프로젝트 사례를 바탕으로, 예외 사용 여부 결정, std::expected나 에러 코드 기반 접근, RAII 기법, noexcept 사용, 그리고 에러 처리 시 주석과 문서화 방법 등을 다뤄봅니다.다양한 스타일 가이드와 사례구글 C++ 스타일 가이드:과거에는 예외 사용을 금지..

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• · 2024. 12. 15.
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[개발자 영어] Scalability

이번에 소개할 표현은 "Scalability"입니다. "Scalability"는 시스템, 애플리케이션, 인프라가 부하 증가나 사용량 변화에 따라 유연하게 대응하고 확장할 수 있는 능력을 의미합니다. 즉, 작은 규모로 시작한 서비스가 사용자나 데이터가 늘어날 때도 안정적인 성능을 유지하며, 원활하게 확대될 수 있음을 강조하는 개념입니다.1. 의미"Scalability"는 "확장성"을 뜻하며, 시스템이 더 많은 사용자, 데이터, 트랜잭션을 처리하거나 기능을 추가해도 성능 저하 없이 대응할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 하드웨어 자원 추가, 아키텍처 조정, 코드 최적화 등을 통해 달성할 수 있습니다.예:"우리의 서비스는 매달 사용자가 2배씩 늘고 있으니, Scalability를 확보하기 위해 아키텍처를 재..

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• · 2024. 12. 14.
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C++20과 C++23을 활용한 “파이썬스러운” API 구현 #1: range와 enumerate

C++ 코드를 작성하다 보면, 파이썬의 range, enumerate 같은 직관적이고 깔끔한 반복 구문이 부러울 때가 있습니다. 예를 들어 for i in range(10)라고만 쓰면 0부터 9까지 편하게 순회할 수 있고, for idx, val in enumerate(obj)로 인덱스와 값을 동시에 받아오는 문법은 가독성을 크게 높여줍니다. 이 글에서는 C++17, C++20, C++23에 걸쳐 제공되는 기능들을 활용해 파이썬스러운 API를 구현하고, 다양한 상황에서의 사용 예제와 성능, 유연성에 대해 살펴보겠습니다. 구성은 다음과 같습니다:일반적인 C++ 구현 (Before)기존 C++ 스타일로 인덱스와 값을 처리하는 방식.단순한 Python 같은 C++ 구현 (After: 첫 단추)C++17에서도 ..

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• · 2024. 12. 10.
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