Programming-Languages

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. ...

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: ...

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. ...

Currying vs. Partial Application 자바스크립트의 함수형 프로그래밍에서 가장 중요한 개념 중 두 가지는 커링(Currying)과 부분 적용(Partial Application)이다. 이 두 기법은 콜백 함수를 다루는 강력한 패턴으로, 코드의 재사용성과 모듈성을 크게 향상시킨다. 커링과 부분 적용은 자바스크립트의 콜백 함수를 더 효과적으로 다루기 위한 강력한 기법이다. 두 패턴 모두 함수의 재사용성을 높이고 코드를 더 모듈화하는 데 도움이 된다. 두 기법의 핵심 차이는 인자 처리 방식과 최종 함수의 구조에 있다. 커링은 항상 단일 인자 함수의 체인을 만들고, 부분 적용은 일부 인자를 고정한 새로운 함수를 만든다. ...

Partial Application 함수형 프로그래밍에서 콜백 함수를 더 효과적으로 활용하는 핵심 기법 중 하나가 부분 적용(Partial Application)이다. 부분 적용은 함수형 프로그래밍의 강력한 도구로, 함수의 재사용성과 조합성을 크게 향상시킨다. 커링과는 다른 접근 방식을 취하지만, 둘 다 함수를 더 작고 재사용 가능한 단위로 분해하는 데 도움이 된다. 부분 적용의 주요 이점: 코드 중복 감소: 공통 인자를 가진 함수 호출을 단순화한다. 의도 명확화: 특화된 함수 이름을 통해 코드의 의도를 명확히 한다. 조합성 향상: 함수를 더 작고 조합 가능한 단위로 분해한다. 유연성: 필요에 따라 어떤 인자든 부분 적용할 수 있다. 자바스크립트의 콜백 패턴과 함께 부분 적용을 사용하면, 보다 선언적이고 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있다. 특히 이벤트 처리, API 호출, 데이터 변환 같은 영역에서 부분 적용은 코드 품질을 향상시키는 실용적인 도구가 된다. ...

Currying 커링(Currying)은 함수형 프로그래밍에서 유래한 중요한 개념으로, 여러 개의 인자를 받는 함수를 단일 인자를 받는 일련의 함수들로 변환하는 기법이다. 이 기법은 수학자이자 논리학자인 하스켈 커리(Haskell Curry)의 이름을 따서 명명되었다. 커링은 자바스크립트의 함수형 프로그래밍 패러다임에서 특히 유용하며, 함수 합성과 부분 적용을 가능하게 하는 강력한 도구이다. 커링은 자바스크립트에서 함수형 프로그래밍을 구현하는 데 중요한 기법 중 하나이다. 이 기법은 코드의 재사용성과 모듈성을 높이고, 함수 조합을 용이하게 하며, 복잡한 로직을 더 작고 관리하기 쉬운 단위로 분해하는 데 도움이 된다. ...

Tree Shaking 트리 쉐이킹은 현대 자바스크립트 애플리케이션의 번들 크기를 최적화하는 중요한 기술이다. 트리 쉐이킹은 현대 웹 애플리케이션 최적화의 필수 요소가 되었다. 최적의 결과를 얻기 위한 권장 사항은 다음과 같다: ES 모듈 사용: 모든 코드를 ESM 형식으로 작성하고 사용. 번들러 선택: Rollup 또는 Webpack과 같은 트리 쉐이킹을 지원하는 번들러를 사용. 명시적 가져오기: import * as보다 import { specificFunction }을 선호. 사이드 이펙트 관리: sideEffects 속성을 설정하고 사이드 이펙트를 최소화. 최신 라이브러리 선택: 트리 쉐이킹을 지원하는 라이브러리를 선택. 번들 분석: Bundle Analyzer를 사용하여 결과를 모니터링하고 개선. 순수 함수형 접근 방식: 가능한 한 순수 함수를 작성하고 사용. 자바스크립트 애플리케이션 최적화의 다른 측면과 마찬가지로, 트리 쉐이킹은 세심한 설계와 지속적인 개선이 필요한 분야이다. 적절하게 구현된다면 사용자 경험과 애플리케이션 성능에 상당한 개선을 가져올 수 있다. ...

일시적 사각지대(Temporal Dead Zone, TDZ) 일시적 사각지대(Temporal Dead Zone, TDZ)는 JavaScript에서 변수가 선언되었지만 아직 초기화되지 않은 상태로 존재하는 코드 영역을 의미한다. 이 개념은 ES6(ECMAScript 2015)에서 let과 const 키워드가 도입되면서 함께 등장했다. TDZ는 변수가 스코프에 들어가는 시점(코드 블록의 시작)부터 해당 변수의 선언문이 실행되는 시점까지의 구간을 가리킨다. 이 구간에서는 변수가 존재하지만 접근할 수 없는 상태이다. 1 2 3 4 5 6 { // TDZ 시작 (x에 대한) console.log(x); // ReferenceError: Cannot access 'x' before initialization let x = 10; // TDZ 종료 (x에 대한) console.log(x); // 10 (정상 작동) } 위 예제에서 x는 블록의 시작부터 존재하지만(호이스팅됨), let x = 10이 실행되기 전까지는 접근할 수 없다. 이 기간이 바로 TDZ이다. ...

Block JavaScript에서 블록 스코프(Block Scope) 는 중괄호({})로 감싸진 코드 블록 내에서 선언된 변수나 함수가 해당 블록 내부에서만 유효한 범위를 의미한다. 이는 코드의 구조와 가독성, 유지보수성에 큰 영향을 미치며, 변수의 생명 주기와 가시성을 결정짓는 중요한 개념이다. 블록 스코프는 JavaScript에서 변수의 가시성과 생명주기를 제어하는 강력한 개념이다: ES6에서 let과 const 키워드를 통해 도입되었다. 중괄호({})로 둘러싸인 코드 블록 내에서만 변수에 접근할 수 있다. 메모리 효율성, 코드 구조화, 버그 방지에 도움이 된다. 일시적 사각지대(TDZ)를 통해 더 예측 가능한 변수 동작을 제공한다. 클로저와 결합하여 강력한 패턴을 구현할 수 있다. JavaScript에서 블록은 다음과 같은 상황에서 생성된다: ...

Function JavaScript의 함수 스코프(Function Scope)는 함수 내에서 선언된 변수의 가시성과 접근성을 정의하는 중요한 개념이다. 이 스코프는 JavaScript의 변수 관리 및 코드 구조에 큰 영향을 미친다. 함수 스코프의 정의 함수 스코프란 함수 내부에 선언된 변수와 함수가 해당 함수 내부에서만 접근 가능하다는 JavaScript의 특성을 의미한다. 이는 함수가 자신만의 독립적인 변수 환경을 가지고 있음을 뜻한다. 함수가 실행될 때 생성되고, 함수가 종료되면 메모리에서 사라진다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 function exampleFunction() { // 이 변수는 함수 내부에서만 접근 가능 var functionScopedVar = "함수 스코프 내부 변수"; console.log(functionScopedVar); // "함수 스코프 내부 변수" } exampleFunction(); // console.log(functionScopedVar); // ReferenceError: functionScopedVar is not defined 위 예시에서 functionScopedVar는 exampleFunction 내부에서만 존재하며, 함수 외부에서는 접근할 수 없다. ...