Fundamentals

Rye Rye는 파이썬 프로젝트와 패키지 관리를 위한 통합 솔루션으로, 2022년 11월에 Pynecone이라는 이름으로 처음 공개되었으나, 2023년 6월에 Rye로 이름이 변경되었다. Rye는 파이썬 개발자들이 겪는 다양한 환경 설정 및 관리 문제를 해결하기 위해 설계되었다. 주요 특징 통합 환경 관리: Rye는 파이썬 설치, 프로젝트 초기화, 의존성 관리, 가상 환경 설정 등을 단일 도구로 통합한다. pyproject.toml 기반: 프로젝트 구성을 위해 현대적인 pyproject.toml 파일을 사용한다. 빠른 성능: Rust로 작성되어 기존 도구들보다 훨씬 빠른 성능을 제공한다. 다목적성: 복잡한 프로젝트, 모노레포, 글로벌 도구 설치 등 다양한 시나리오를 지원한다. 자동화된 가상 환경: 프로젝트별로 독립적인 가상 환경을 자동으로 생성하고 관리한다. 설치 및 사용 Rye는 다양한 운영 체제에서 쉽게 설치할 수 있다: ...

Generator and Iterator 이터레이터는 값을 차례대로 반환하는 객체로, __iter__()와 __next__() 메서드를 구현한다. 제너레이터는 yield 키워드를 사용하여 값을 하나씩 반환하는 함수로, 이터레이터를 생성한다. 제너레이터와 이터레이터의 주요 차이점 비교 항목 이터레이터 제너레이터 정의 방식 __iter__와 __next__ 메서드를 구현하는 클래스 yield 키워드를 사용하는 함수 상태 저장 인스턴스 변수를 통해 명시적으로 상태 저장 함수의 실행 상태가 자동으로 저장 메모리 사용 모든 상태를 명시적으로 저장해야 함 필요한 값만 생성하여 메모리 효율적 구현 복잡도 상대적으로 복잡함 (여러 메서드 구현 필요) 매우 단순함 (일반 함수처럼 작성) 용도 복잡한 이터레이션 로직이 필요한 경우 간단한 순차적 데이터 생성 재사용성 클래스로 구현되어 재사용 용이 한 번 순회하면 소진됨 기능 확장성 클래스이므로 추가 메서드와 속성 정의 가능 함수 범위로 제한됨 성능 상태 관리를 위한 추가 오버헤드 존재 매우 가벼움 코드 가독성 구조화된 형태로 명확하나 장황할 수 있음 간결하고 직관적 양방향 통신 메서드를 통해 구현 가능 send() 메서드로 기본 제공 이러한 차이점들은 실제 사용에서 다음과 같은 의미를 가진다. ...

Generators 파이썬의 제너레이터(Generator)는 반복 가능한 객체를 생성하는 강력한 도구 제너레이터의 기능과 역할 메모리 효율성: 필요한 값만 생성하여 메모리를 절약합니다. 지연 평가: 필요할 때만 값을 생성하여 불필요한 연산을 피합니다. 무한 시퀀스 생성: 끝없는 데이터 스트림을 모델링할 수 있습니다. 복잡한 로직 간소화: 복잡한 반복 로직을 간단하게 표현할 수 있습니다. 제너레이터의 특징 yield 키워드 사용: 함수 내에서 yield를 사용하여 값을 반환합니다. 상태 유지: 함수의 로컬 변수를 통해 내부 상태를 유지합니다. 이터레이터 프로토콜 준수: next() 함수를 통해 값을 하나씩 가져올 수 있습니다. StopIteration 예외: 모든 값을 생성한 후 StopIteration 예외를 발생시킵니다. 제너레이터의 주요 장점 메모리 효율성: ...

연산자(Operators) 연산자는 프로그래밍의 기본적인 구성 요소로, 데이터를 조작하고 계산하는 데 사용된다. 산술 연산자 산술 연산자는 수학적 계산을 수행한다. 연산자 의미 예시 결과 + 덧셈 5 + 3 8 - 뺄셈 5 - 3 2 * 곱셈 5 * 3 15 / 나눗셈 5 / 3 1.6666… // 몫 5 // 3 1 % 나머지 5 % 3 2 ** 거듭제곱 5 ** 3 125 비교 연산자 비교 연산자는 값을 비교하고 불리언 결과를 반환한다. ...

Keyword 키워드들은 Java 언어의 기본 구성 요소이며, 각각이 특정한 프로그래밍 목적을 위해 설계되었다. 변수, 메서드, 클래스, 제어문 등 다양한 요소를 정의하고 제어하는 데 필수적인 역할을 한다. 이들을 올바르게 이해하고 사용하는 것이 효과적인 Java 프로그래밍의 기초가 된다. 각 키워드의 특징과 주의사항: 모든 키워드는 소문자로만 작성된다. 키워드는 식별자(변수명, 메서드명 등)로 사용할 수 없다. 일부 키워드는 특정 컨텍스트에서만 의미를 가진다. 예약어 중 일부는 현재 사용되지 않지만 향후 사용을 위해 예약되어 있다. 데이터 타입 키워드 키워드 설명 예시 byte 8비트 정수형 (-128 ~ 127) byte b = 100; short 16비트 정수형 (-32,768 ~ 32,767) short s = 1000; int 32비트 정수형 int i = 10000; long 64비트 정수형 long l = 100000L; float 32비트 단정도 실수형 float f = 3.14f; double 64비트 배정도 실수형 double d = 3.14159; boolean 논리형 (true/false) boolean flag = true; char 16비트 유니코드 문자 char c = 'A'; void 반환값이 없음을 나타냄 void method() {} 제어문 키워드 키워드 설명 예시 if 조건문 시작 if (x > 0) {} else if문의 대안 경로 else {} switch 다중 분기문 시작 switch(value) {} case switch문의 각 경우 case 1: default switch문의 기본 경우 default: for 반복문 for (int i = 0; i < n; i++) while 조건 기반 반복문 while (condition) do do-while 반복문 시작 do {} while(); break 반복문/switch문 탈출 break; continue 현재 반복 건너뛰기 continue; return 메소드에서 값 반환/종료 return value; 클래스 관련 키워드 키워드 설명 예시 class 클래스 정의 public class MyClass {} interface 인터페이스 정의 interface MyInterface {} extends 클래스/인터페이스 상속 class Child extends Parent {} implements 인터페이스 구현 class MyClass implements Interface {} enum 열거형 정의 enum Direction {NORTH, SOUTH} this 현재 인스턴스 참조 this.value = value; super 상위 클래스 참조 super.method(); new 객체 생성 new Object(); instanceof 객체 타입 검사 obj instanceof String 접근 제어 키워드 키워드 설명 예시 public 전체 접근 허용 public class Public {} private 클래스 내부만 접근 가능 private int value; protected 패키지와 자식 클래스 접근 가능 protected void method() {} default 패키지 내부만 접근 가능 int value; (키워드 생략) 제어자 키워드 키워드 설명 예시 static 클래스 레벨 멤버 정의 static int count; final 변경 불가 선언 final int MAX = 100; abstract 추상 클래스/메소드 선언 abstract class Abstract {} synchronized 스레드 동기화 synchronized void method() {} volatile 메모리 직접 접근 변수 volatile boolean flag; transient 직렬화 제외 필드 transient int temp; native 네이티브 메소드 선언 native void method(); strictfp 엄격한 부동소수점 연산 strictfp class Math {} 예외 처리 키워드 키워드 설명 예시 try 예외 발생 가능 블록 try {} catch 예외 처리 블록 catch (Exception e) {} finally 항상 실행되는 블록 finally {} throw 예외 발생 throw new Exception(); throws 예외 선언 void method() throws Exception {} assert 조건 검증 assert x > 0; 패키지 관련 키워드 키워드 설명 예시 package 패키지 선언 package com.example; import 클래스 임포트 import java.util.List; 리터럴 키워드 키워드 설명 예시 true 논리 참 값 boolean t = true; false 논리 거짓 값 boolean f = false; null 참조 없음 Object obj = null; 예약된 키워드 (미사용) 키워드 설명 const 상수 (사용되지 않음) goto 이동 (사용되지 않음) 참고 및 출처

Back Pressure 1. 주제의 분류 적합성 “Back Pressure(배압)” 는 시스템 설계 (System Design) 에서 비동기 (Asynchronism) 및 흐름 제어 (Flow Control) 의 핵심 개념으로, “Computer Science and Engineering > System Design > Fundamentals > Asynchronism” 분류가 매우 적절합니다. 실제로 네트워크, 분산 시스템, 리액티브 프로그래밍 등 다양한 IT 인프라와 소프트웨어 아키텍처에서 필수적으로 다루는 기본 원리입니다 [1][2][3][15]. 1. 주제 분류 검토 현재 분류: “Computer Science and Engineering” > “System Design” > “Fundamentals” > “Asynchronism” ...

Black-box Test and White-box Test Black-box Testing(블랙박스 테스팅)은 소프트웨어의 내부 구조나 동작 원리를 모르는 상태에서 진행하는 테스트 방식이다. 마치 불투명한 상자 안을 들여다볼 수 없는 것처럼, 테스터는 입력값을 넣고 그에 따른 출력값만을 확인한다. 예를 들어, 계산기 애플리케이션을 테스트할 때 “2+2"를 입력했을 때 “4"가 출력되는지만 확인하고, 그 계산 과정이 어떤 알고리즘으로 이루어지는지는 고려하지 않는다. Black-box Testing의 주요 특징은 다음과 같다: 사용자 관점에서의 테스트가 가능하다. 실제 사용자들이 소프트웨어를 사용하는 방식과 유사하게 테스트할 수 있다. 테스터가 코드에 대한 지식이 없어도 테스트를 수행할 수 있다. 경계값 분석, 동등 분할, 결정 테이블 등의 기법을 활용할 수 있다. 반면 White-box Testing(화이트박스 테스팅)은 소프트웨어의 내부 로직을 알고 있는 상태에서 진행하는 테스트이다. 투명한 상자처럼 내부 구조를 모두 볼 수 있어, 코드의 특정 부분이 어떻게 작동하는지 세세하게 테스트할 수 있다. 예를 들어, 로그인 기능을 테스트할 때 비밀번호 암호화 과정, 데이터베이스 접근 방식, 예외 처리 등의 내부 로직을 모두 확인한다. ...

Fakes Fakes는 Test Double 기법 중 하나로, 실제 객체의 간단한 구현을 제공하는 테스트용 객체. 목적 실제 구현체를 단순화하여 테스트 환경에서 사용한다. 외부 의존성을 제거하고 테스트 속도를 향상시킨다. 실제 객체와 유사한 동작을 제공하여 현실적인 테스트 환경을 구성한다. 장점 테스트 실행 속도가 빠르다. 실제 구현체보다 구성이 간단하다. 테스트 간 재사용이 용이하다. 실제 객체와 유사한 동작으로 신뢰성 있는 테스트가 가능하다. 단점 실제 구현체와 동작이 완전히 일치하지 않을 수 있다. Fake 객체 구현에 추가적인 시간과 노력이 필요하다. Fake 객체 자체의 유지보수가 필요할 수 있다. 예시 Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 class RealDatabase: def connect(self): # 실제 데이터베이스 연결 로직 pass def fetch_data(self): # 실제 데이터 조회 로직 return "Real data" class FakeDatabase: def connect(self): # 연결 시뮬레이션 pass def fetch_data(self): # 가짜 데이터 반환 return "Fake data" class DataService: def __init__(self, database): self.database = database def get_data(self): self.database.connect() return self.database.fetch_data() # 테스트 fake_db = FakeDatabase() data_service = DataService(fake_db) result = data_service.get_data() assert result == "Fake data" JavaScript 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 class RealDatabase { connect() { // 실제 데이터베이스 연결 로직 } fetchData() { // 실제 데이터 조회 로직 return "Real data"; } } class FakeDatabase { connect() { // 연결 시뮬레이션 } fetchData() { // 가짜 데이터 반환 return "Fake data"; } } class DataService { constructor(database) { this.database = database; } getData() { this.database.connect(); return this.database.fetchData(); } } // 테스트 const fakeDb = new FakeDatabase(); const dataService = new DataService(fakeDb); const result = dataService.getData(); console.assert(result === "Fake data"); 참고 및 출처

Dummy Objects 테스트 과정에서 실제로는 사용되지 않지만 메서드의 파라미터를 채우기 위해 전달되는 객체 Dummy Objects는 Test Double 기법 중 하나로, 테스트에 필요하지만 실제로 사용되지 않는 객체를 의미합니다. 목적 테스트 대상 코드의 인터페이스 요구사항을 충족시키기 위해 사용된다. 테스트 실행을 위해 필요하지만 테스트 자체와는 관련이 없는 객체를 대체한다. 장점 테스트 코드를 단순화하고 가독성을 높인다. 불필요한 객체 생성을 피해 테스트 성능을 향상시킨다. 테스트 대상 코드를 외부 의존성으로부터 격리시킨다. 단점 실제 객체의 동작을 정확히 반영하지 않을 수 있다. 과도한 사용 시 테스트의 현실성이 떨어질 수 있다. 예시 Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 # 실제 이메일 서비스 클래스 class EmailService: def __init__(self, smtp_server, port): self.smtp_server = smtp_server self.port = port def send_notification(self, user, message): # 실제로는 이메일을 보내는 복잡한 로직이 있을 것입니다 print(f"Sending email to {user.email}: {message}") # 사용자 클래스 class User: def __init__(self, name, email, notification_service): self.name = name self.email = email self.notification_service = notification_service def notify_login(self): self.notification_service.send_notification( self, f"New login detected for {self.name}" ) # Dummy 객체 class DummyEmailService: def __init__(self, smtp_server=None, port=None): pass # 아무것도 하지 않음 def send_notification(self, user, message): pass # 아무것도 하지 않음 # 테스트 코드 def test_user_creation(): # Dummy 이메일 서비스 사용 dummy_email_service = DummyEmailService() # 실제로 테스트하고 싶은 것은 사용자 생성 로직입니다 user = User("John Doe", "john@example.com", dummy_email_service) assert user.name == "John Doe" assert user.email == "john@example.com" JavaScript 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 // 실제 로깅 서비스 클래스 class LoggerService { constructor(logLevel) { this.logLevel = logLevel; } log(message) { // 실제로는 로그를 저장하는 복잡한 로직이 있을 것입니다 console.log(`[${this.logLevel}] ${message}`); } } // 사용자 관리 클래스 class UserManager { constructor(logger) { this.logger = logger; this.users = []; } addUser(user) { this.users.push(user); this.logger.log(`User ${user.name} added`); return this.users.length; } } // Dummy 로거 class DummyLogger { constructor(logLevel) { // 아무것도 저장하지 않음 } log(message) { // 아무것도 하지 않음 } } // 테스트 코드 describe('UserManager', () => { it('should add a new user correctly', () => { // Dummy 로거 사용 const dummyLogger = new DummyLogger(); const userManager = new UserManager(dummyLogger); // 실제로 테스트하고 싶은 것은 사용자 추가 로직입니다 const userCount = userManager.addUser({ name: 'John' }); expect(userCount).toBe(1); expect(userManager.users.length).toBe(1); }); }); 참고 및 출처

Spies Spies는 Test Double 기법 중 하나로, 실제 객체의 메서드 호출을 추적하고 기록하는 데 사용된다. 목적 메서드 호출 여부, 횟수, 전달된 인자 등을 검증한다. 실제 구현을 변경하지 않고 메서드의 동작을 관찰한다. 코드의 상호작용을 분석하고 테스트한다. 장점 비침투적: 실제 객체의 동작을 변경하지 않고 관찰할 수 있다. 유연성: 다양한 정보를 수집하고 검증할 수 있다. 상세한 검증: 메서드 호출의 세부 사항을 정확히 확인할 수 있다. 단점 복잡성: 과도한 사용 시 테스트 코드가 복잡해질 수 있다. 오버스펙: 구현 세부사항에 너무 의존적인 테스트를 작성할 위험이 있다. 성능: 많은 spy를 사용할 경우 테스트 실행 속도가 느려질 수 있다. 예시 예시 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 from typing import Dict, Optional from datetime import datetime # 실제 데이터베이스 리포지토리 class UserRepository: def __init__(self, database_connection): self.db = database_connection def save(self, user_id: str, user_data: Dict): # 실제로는 데이터베이스에 SQL 쿼리를 실행할 것입니다 self.db.execute( "INSERT INTO users (id, data, created_at) VALUES (?, ?, ?)", [user_id, user_data, datetime.now()] ) def find_by_id(self, user_id: str) -> Optional[Dict]: # 실제로는 데이터베이스에서 조회할 것입니다 result = self.db.execute( "SELECT * FROM users WHERE id = ?", [user_id] ) return result.fetchone() # Fake 리포지토리 class FakeUserRepository: def __init__(self): # 데이터베이스 대신 딕셔너리를 사용 self.users: Dict[str, Dict] = {} def save(self, user_id: str, user_data: Dict): # 메모리에 직접 저장 self.users[user_id] = { 'data': user_data, 'created_at': datetime.now() } def find_by_id(self, user_id: str) -> Optional[Dict]: # 메모리에서 직접 조회 return self.users.get(user_id) # 사용자 서비스 class UserService: def __init__(self, user_repository): self.repository = user_repository def create_user(self, user_id: str, name: str, email: str): user_data = {'name': name, 'email': email} self.repository.save(user_id, user_data) def get_user(self, user_id: str): return self.repository.find_by_id(user_id) # 테스트 코드 def test_user_service(): # Fake 리포지토리 사용 fake_repository = FakeUserRepository() user_service = UserService(fake_repository) # 사용자 생성 테스트 user_service.create_user('user1', 'John Doe', 'john@example.com') # 사용자 조회 테스트 user = user_service.get_user('user1') assert user['data']['name'] == 'John Doe' assert user['data']['email'] == 'john@example.com' JavaScript 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 // 실제 외부 API 서비스 class WeatherService { async getTemperature(city) { // 실제로는 외부 API를 호출할 것입니다 const response = await fetch( `https://api.weather.com/${city}/temperature` ); return response.json(); } } // Fake 날씨 서비스 class FakeWeatherService { constructor() { // 미리 정의된 도시별 온도 데이터 this.temperatureData = { 'Seoul': { temperature: 25 }, 'New York': { temperature: 20 }, 'London': { temperature: 15 } }; } async getTemperature(city) { // 실제 API 호출 대신 저장된 데이터 반환 return Promise.resolve(this.temperatureData[city] || { temperature: 0 }); } } // 날씨 알림 서비스 class WeatherAlertService { constructor(weatherService) { this.weatherService = weatherService; } async shouldSendAlert(city) { const data = await this.weatherService.getTemperature(city); return data.temperature > 30; } } // 테스트 코드 describe('WeatherAlertService', () => { it('should not send alert for normal temperature', async () => { // Fake 날씨 서비스 사용 const fakeWeatherService = new FakeWeatherService(); const alertService = new WeatherAlertService(fakeWeatherService); const shouldAlert = await alertService.shouldSendAlert('Seoul'); expect(shouldAlert).toBe(false); }); }); 참고 및 출처