Framework vs. Library

Framework vs. Library 프레임워크와 라이브러리는 소프트웨어 개발에서 필수적인 구성 요소로, 각각의 목적과 사용 방식이 다르다. 라이브러리는 특정 기능을 제공하는 코드 집합으로 개발자가 직접 호출해 사용한다. 반면, 프레임워크는 애플리케이션의 구조와 흐름을 정의하며, 개발자가 작성한 코드를 필요에 따라 호출하는 ’ 제어의 역전 ’ 원칙을 따른다. 이 차이는 시스템 설계의 핵심 원리와 실무 적용에 큰 영향을 미치며, 각 도구의 장단점, 적용 사례, 최적화 및 실무 적용 시 고려사항 등에서 뚜렷하게 드러난다. 핵심 개념 제어의 역전 (Inversion of Control, IoC): 프로그램의 제어 흐름이 전통적인 방식과 반대로 동작하는 설계 원칙 Hollywood Principle: “Don’t call us, we’ll call you” - 프레임워크가 개발자 코드를 호출 의존성 주입 (Dependency Injection): 객체의 의존성을 외부에서 주입하는 방식 애플리케이션 프레임워크 (Application Framework): 특정 도메인의 애플리케이션 개발을 위한 포괄적인 구조 코드 라이브러리 (Code Library): 재사용 가능한 함수와 클래스의 집합 Framework vs. Library 비교 구분 프레임워크 (Framework) 라이브러리 (Library) 정의 애플리케이션 개발을 위한 구조와 제어 흐름을 제공하는 소프트웨어 플랫폼 특정 기능을 수행하는 코드 집합으로, 필요 시 개발자가 직접 호출 제어 흐름 (Control Flow) 프레임워크가 전체 흐름을 제어하며, 개발자의 코드를 호출 (제어의 역전: IoC) 개발자가 라이브러리를 직접 호출하여 제어 흐름을 관리 사용 방식 프레임워크의 구조에 맞춰 코드를 작성하고, 확장 지점을 통해 기능 구현 필요한 기능만 선택적으로 가져와 호출 구조 제공 애플리케이션의 아키텍처 및 구성 방식을 정의 구조에 영향을 주지 않음 확장성 명확한 확장 포인트 제공 (예: Hook, 인터페이스 등) 함수 단위로 조합하여 사용 가능 유연성 프레임워크의 구조를 따르므로 상대적으로 유연성은 낮음 특정 기능 단위로 자유롭게 사용 가능 재사용성 특정 프레임워크에 종속적일 수 있음 다양한 프로젝트에서 재사용 가능함 예시 Spring, Angular, Django, React (의견 분분하지만 구조 제공 시 프레임워크로 분류되기도 함) Lodash, NumPy, jQuery, Requests 사용 시나리오 비교 구분 Framework Library 적합한 프로젝트 대규모, 복잡한 애플리케이션 특정 기능이 필요한 프로젝트 팀 규모 대규모 팀 (일관성 중요) 소규모 팀 (유연성 중요) 유지보수 프레임워크 업데이트에 의존 개별적으로 관리 가능 테스트 프레임워크 테스트 환경 사용 독립적인 단위 테스트 구조 및 아키텍처 Framework 아키텍처 graph TD A[Framework Core] --> B[Application Lifecycle] A --> C[Dependency Injection Container] A --> D[Configuration Management] A --> E[Plugin System] B --> F[Initialization] B --> G[Execution] B --> H[Cleanup] C --> I[Bean Factory] C --> J[Dependency Resolution] D --> K[XML/Annotation Config] D --> L[Environment Properties] E --> M[Extension Points] E --> N[Custom Components] F --> O[Developer Code] G --> O H --> O Framework 구성요소: ...

November 20, 2024 · 16 min · Me

Greenlet and Gevent

Greenlet and Gevent Greenlet과 Gevent는 Python에서 동시성 프로그래밍을 위한 라이브러리이다. Greenlet Greenlet은 Python에서 경량 코루틴을 구현한 라이브러리이다. 추가적으로 이야기 하면, Greenlet은 Python의 경량 협력적 멀티태스킹(cooperative multitasking)을 위한 기본 단위이다. 이는 마치 매우 가벼운 스레드처럼 작동하지만, 운영체제 수준의 스레드가 아닌 사용자 공간에서 실행되는 마이크로스레드이다. 주요 특징: 경량성: 일반 스레드보다 생성 비용이 매우 적다. 협력적 멀티태스킹: 명시적으로 제어권을 양보할 때만 컨텍스트 스위칭이 일어난다. 단일 OS 스레드 내 실행: 모든 greenlet은 동일한 물리적 스레드에서 실행된다. 사용 예: ...

January 19, 2025 · 4 min · Me

Modin

Modin Modin은 pandas를 대체할 수 있는 고성능 데이터프레임 라이브러리. 주요 특징 Pandas API 호환성: pandas와 거의 동일한 API를 제공하여 기존 코드를 쉽게 마이그레이션할 수 있다. 병렬 처리: 다중 코어를 활용하여 데이터 처리 속도를 크게 향상시킨다. 분산 컴퓨팅: Ray, Dask, Unidist 등 다양한 백엔드를 지원하여 분산 환경에서 실행할 수 있다. 대용량 데이터 처리: 메모리 크기를 초과하는 대규모 데이터셋도 효율적으로 처리할 수 있다. 쉬운 사용법: pandas import 문을 modin으로 변경하는 것만으로 사용 가능하다. 성능 향상 4코어 노트북에서 최대 4배 속도 향상 대규모 데이터셋(~1TB+)에서도 효율적으로 작동 메모리 사용량 최적화로 pandas보다 2-4배 적은 RAM 사용 사용 예시 1 2 3 4 import modin.pandas as pd df = pd.read_csv("large_dataset.csv") result = df.groupby("column").mean() 장점 간편한 사용: pandas 코드를 그대로 사용 가능 확장성: 단일 머신에서 클러스터까지 확장 가능 메모리 효율성: 대용량 데이터 처리에 적합 다양한 백엔드 지원: Ray, Dask, MPI 등 선택 가능 제한사항 pandas API의 90% 정도만 지원 (지속적으로 확장 중) 일부 고급 기능에서는 pandas로 폴백되어 성능 저하 가능성 Modin은 대규모 데이터 분석, 머신러닝 파이프라인, 데이터 전처리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, pandas의 성능 한계를 극복하고자 하는 데이터 과학자들에게 유용한 도구이다. ...

January 17, 2025 · 1 min · Me

Dask

Dask Dask는 파이썬을 위한 유연한 병렬 컴퓨팅 라이브러리. 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 주요 특징 대규모 데이터셋 처리: Dask는 메모리에 들어가지 않는 매우 큰 데이터셋을 처리할 수 있다. 병렬 및 분산 컴퓨팅: 복잡한 병렬 알고리즘을 쉽게 작성할 수 있으며, 여러 머신에 걸쳐 작업을 분산시킬 수 있다. 지연 실행(lazy execution): 작업을 즉시 실행하지 않고, 계산 그래프를 구성하여 최적화하고 효율적으로 실행한다. NumPy, Pandas, Scikit-Learn과의 호환성: 이러한 라이브러리들의 대규모 데이터셋에 대한 확장된 버전을 제공한다. 동적 작업 스케줄링: 계산 작업을 동적으로 스케줄링하여 리소스 사용을 최적화한다. 장점 pandas와 유사한 API로 사용이 쉬움 대용량 데이터 처리에 효율적 병렬 처리를 통한 빠른 연산 속도 단점 복잡한 연산 시.compute() 함수 사용으로 인한 시간 소요 일부 고급 기능에서는 제한적일 수 있음 Dask의 구성 Dask는 크게 세 부분으로 구성되어 있다: ...

January 17, 2025 · 2 min · Me

Polars

Polars Polars는 고성능 데이터 처리를 위해 설계된 파이썬 DataFrame 라이브러리. Rust로 작성된 핵심 엔진을 기반으로 하여 빠른 속도와 효율성을 제공한다. 주요 특징 높은 성능: Rust로 작성되어 메모리 최적화와 병렬 처리를 통해 대규모 데이터셋을 빠르게 처리한다. 직관적인 API: 사용자 친화적인 문법으로 데이터 조작 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 지연 평가(Lazy Evaluation): 쿼리 최적화를 통해 효율적인 실행 계획을 수립한다. Apache Arrow 기반: 컬럼 기반 데이터 형식을 사용하여 벡터화된 쿼리 처리가 가능하다. GPU 지원: NVIDIA GPU를 활용한 고성능 in-memory 작업을 지원한다. 장점 속도: pandas보다 10-100배 빠른 성능을 보여준다. 메모리 효율성: pandas에 비해 2-4배 적은 RAM을 사용한다. 확장성: 대규모 데이터셋 처리에 적합하다. 병렬 처리: 여러 CPU 코어를 자동으로 활용한다. 유연한 실행 모드: 즉시 실행(eager execution)과 지연 실행(lazy execution)을 모두 지원한다. 사용 예시 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import polars as pl # DataFrame 생성 df = pl.DataFrame({ "A": [1, 2, 3, 4, 5], "B": ["a", "b", "c", "d", "e"] }) # 데이터 필터링 filtered_df = df.filter(pl.col("A") > 2) # 그룹화 및 집계 result = df.groupby("B").agg(pl.col("A").sum()) Polars는 대규모 데이터 처리, 고성능 분석 작업, 그리고 실시간 데이터 처리가 필요한 프로젝트에 특히 적합하다. pandas와 유사한 문법을 제공하면서도 더 나은 성능을 제공하여, 데이터 과학자들과 분석가들 사이에서 인기를 얻고 있다. ...

January 17, 2025 · 1 min · Me

SQLAlchemy

SQLAlchemy 파이썬에서 사용되는 강력하고 유연한 SQL 툴킷 및 객체 관계 매핑(ORM) 라이브러리 데이터베이스와의 상호작용을 간소화하고 SQL과 객체 지향 프로그래밍 사이의 간격을 줄여준다. 주요 특징: ORM 레이어: 파이썬 클래스를 데이터베이스 테이블에 매핑하여 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않고도 데이터베이스 작업을 수행할 수 있다. SQL 표현 언어: 복잡한 SQL 쿼리를 파이썬 코드로 작성할 수 있는 선언적 방식을 제공한다. 데이터베이스 독립성: SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server 등 다양한 데이터베이스 엔진을 지원한다. 트랜잭션 관리: 세션 기반의 작업을 통해 트랜잭션을 효율적으로 관리한다. SQLAlchemy의 구조: SQLAlchemy는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다: ...

November 30, 2024 · 3 min · Me

daphne

Daphne Daphne는 Django Channels를 위해 개발된 HTTP, HTTP2 및 WebSocket 프로토콜 서버이다. Django 프로젝트 팀에 의해 유지 관리되며 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 서버의 참조 구현으로 작동한다. Django Channels와 함께 사용할 때, Redis나 다른 백엔드를 channel layer로 사용하여 실시간 통신을 구현할 수 있다. 이는 MongoDB의 Change Streams이나 MySQL의 CDC(Change Data Capture)와 같은 실시간 데이터 동기화 기능을 구현할 때 유용하다. Daphne의 주요 특징 프로토콜 지원: Daphne는 HTTP, HTTP2, WebSocket 프로토콜을 모두 지원한다. 자동 프로토콜 협상: Daphne는 들어오는 요청을 자동으로 분석하여 적절한 프로토콜로 처리한다. ASGI 호환성: ASGI 애플리케이션과 호환되며, 특히 Django Channels를 위해 설계되었다. 개발 및 프로덕션 사용: Daphne는 개발 환경과 프로덕션 환경 모두에서 사용할 수 있다. Daphne 설치 pip를 사용하여 Daphne를 설치한다: ...

November 30, 2024 · 5 min · Me

uvicorn

Uvicorn Uvicorn은 Python용 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 웹 서버 구현체이다. Uvicorn은 비동기 Python 웹 애플리케이션을 위한 고성능 서버이다. ASGI 프로토콜을 지원하여 HTTP, HTTP2, WebSocket 등의 프로토콜을 처리할 수 있다. 주요 특징 비동기 처리: asyncio를 기반으로 하여 비동기 코드를 효율적으로 실행한다. 고성능: uvloop와 httptools를 사용하여 빠른 속도를 제공한다. 경량화: 최소한의 의존성으로 설치 가능하다. 개발 편의성: 자동 리로드 기능을 제공하여 개발 시 편리하다. ASGI 호환성: ASGI 표준을 준수하여 다양한 ASGI 프레임워크와 호환된다. FastAPI와의 통합 Uvicorn은 FastAPI의 기본 웹 서버로 사용된다. FastAPI는 Uvicorn의 비동기 처리 능력을 활용하여 고성능 API를 구현할 수 있다. ...

November 30, 2024 · 10 min · Me

gunicorn

Gunicorn Gunicorn(Green Unicorn)은 Python WSGI(Web Server Gateway Interface) HTTP 서버로, 파이썬 웹 애플리케이션을 위한 강력하고 효율적인 서버 솔루션이다. Gunicorn은 웹 서버(예: Nginx)와 파이썬 웹 애플리케이션(예: Django, Flask) 사이에서 중개자 역할을 한다. 주요 기능은 다음과 같다: 웹 서버로부터 받은 HTTP 요청을 파이썬 애플리케이션이 이해할 수 있는 형태로 변환 파이썬 애플리케이션의 응답을 웹 서버에 전달 다중 프로세스를 통한 요청 처리로 성능 향상 Gunicorn의 특징 멀티 프로세싱: Gunicorn은 여러 워커 프로세스를 생성하여 동시에 많은 요청을 처리할 수 있다. 다양한 웹 프레임워크 지원: Django, Flask 등 대부분의 파이썬 웹 프레임워크와 호환된다. 자동 프로세스 관리: 서버 부하에 따라 워커 프로세스를 자동으로 관리한다. 유연한 설정: 다양한 설정 옵션을 통해 성능을 최적화할 수 있다. Gunicorn의 작동 방식 Gunicorn은 pre-fork 모델을 기반으로 작동한다: ...

November 30, 2024 · 7 min · Me

UWSGI

UWSGI uWSGI는 파이썬 웹 애플리케이션을 위한 강력하고 유연한 애플리케이션 서버이다. WSGI(Web Server Gateway Interface) 프로토콜을 구현하여 웹 서버와 파이썬 웹 애플리케이션 간의 표준화된 인터페이스를 제공한다. 적절한 설정과 튜닝을 통해 고성능, 안정성, 확장성을 제공하여 프로덕션 환경에서 파이썬 웹 애플리케이션을 효과적으로 운영할 수 있게 해준다. uWSGI의 주요 특징 다양한 프로토콜 지원: HTTP, FastCGI, SCGI 등 여러 프로토콜을 지원한다. 고성능: 멀티 프로세싱과 멀티스레딩을 지원하여 높은 동시성과 성능을 제공한다. 유연성: 다양한 설정 옵션을 통해 세밀한 성능 튜닝이 가능한다. 플러그인 아키텍처: C, C++, Python 등 다양한 언어로 플러그인을 개발할 수 있어 확장성이 뛰어나다. 프로세스 관리: 마스터 프로세스가 워커 프로세스를 효율적으로 관리한다. uWSGI의 장점 높은 성능: 효율적인 리소스 관리로 높은 처리량을 제공한다. 안정성: 마스터 프로세스가 워커 프로세스를 관리하여 안정적인 운영이 가능하다. 유연성: 다양한 설정 옵션으로 다양한 환경에 적응할 수 있다. 확장성: 플러그인 아키텍처를 통해 기능을 확장할 수 있다. uWSGI의 작동 방식 웹 서버(예: Nginx)가 클라이언트로부터 요청을 받는다. 웹 서버는 이 요청을 uWSGI 서버로 전달한다. uWSGI는 요청을 파이썬 애플리케이션(예: Django, Flask)에 전달한다. 파이썬 애플리케이션이 요청을 처리하고 응답을 생성한다. uWSGI는 이 응답을 웹 서버로 반환하고, 웹 서버는 최종적으로 클라이언트에게 응답을 전송한다. uWSGI의 로드밸런싱 uWSGI는 내장된 로드 밸런싱 기능을 제공하여 여러 워커 프로세스 간에 요청을 효율적으로 분산시킬 수 있다. ...

November 30, 2024 · 8 min · Me