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PYTHON76

Python - Log Decorator 활용 이글을 통해 Python에서 제공하는 중요 기능중 하나인 Decorator를 활용한 Log Decorator관련해서 정리해보고자 한다. Decorator 활용이 Log에 적절한 이유는 Decorator는 Python 설명을 보면 잘 나와 있듯이 함수를 감싸는 기능을 제공하기 때문에 실행전, 실행후에 일관성있게 정의하여 적용하고자 할때 Decorator만 한 것이 없다. 즉 log 입장으로 보면, 함수 실행전과 실행후에 대한 로그를 한번에 구성할 수 있어서 매우 유용하다고 할 수 있겠다. 그리고 개발한 프로그램을 서비스할 때 문제 분석을 위해 로그를 기록해야 하는 경우 log를 위한 코드를 추가를 해야하기 때문에 Decorator를 활용하기가 제격이라고 할 수 있다. 가장 간단하게 만들수 있는 log De.. 2024. 3. 25.
Python - 왜 f-string을 쓰라는 걸까 "Formatting a regular string which could be a f-string" Vusual Studio Code를 작성하다보면 기존 format 습관에 다음과 같은 경고문구를 자주 접하게 된다. Formatting a regular string which could be a f-string 필자도 본 경고가 눈에 띄어서 찾아본 결과 Python 3.6 버전부터 만들어진 새로운 문자열 작성 방법으로 f-string 사용을 권장하는 것이다. 이유는 보다 간결히 작성이 가능하다는 것. 그리고 코드 실행상의 성능 이점도 있다고 한다. 다만 %-formatting 이 가장 속도상 이점이 있지만, 기존 format 을 사용하는 방식보다 속도 개선과 코드 가독성이 좋은 f-string이 가장 효율적일 것으로 판단된다. %-formatting >>> timeit.timeit("""test = ".. 2024. 3. 25.
Python - Class, self 메모리 할당과 관리 Reference counting Python는 개발 편의성을 위해서 메모리 관리를 별도로 하지 않아도 사용이 가능한 프로그램 언어이다. 그리고 최근에 나오는 언어들은 GC(Garbage Collection)라고 하는 메모리 청소 도구 통해 자동으로 메모리에서 불필요한 데이터를 청소해 준다. 하지만 개발자라면 서비스를 위해 개발을 진행하게 되고, 이는 운영체제에서 장시간 사용되는 프로그램을 작성해야 한다는 의미이다. 이때 메모리 관리를 잘못한다면 안정성에 큰 문제가 생기게 된다. 즉 큰 장애를 만날 수 있다는 의미이다. 여기에서는 메모리 관리가 어떻게 되는지 이해하여, Python 코드를 보다 효과적으로 사용할 수 있을 것이라는 생각에, 관련 자료를 찾아서 정리해본다. Python에서 메모리 관리에 사용하는 방식은 Reference co.. 2024. 3. 25.
Python - List 에서 문자열 포함 유무를 확인 Python에서 List 의 문자열 포함 유무를 확인할 수 있는 3가지 방법에 대해서 정리해 보겠다. 가장 쉽게는 for문을 이용하는 것이다. 이는 익히 사용을 많이 하기 때문에 여기에 정리하지 않겠다. 여기에서는 Pandas 및 지능형 리스트 활용하는 방법에 대해서 정리해 본다. 먼저 Pandas에서 제공하는 str.contains를 통해서 리스트에서 검색이 가능하다. 여기에서 특히 강점은 contains 조건을 다중으로 설정 할 수 있다는 것이다. 아래 코드를 보면 a|b라는 문장을 만들어 a또는b가 포함된 리스트를 확인하는 것이 가능하다. Pandas >>> import pandas as pd >>> >>> abc_list ={'name':['aaaa', 'bcd', 'xyz', 'y']} >>> .. 2024. 3. 25.
Python - sys.exit(0) 과 sys.exit(1)의 차이 exit code OS에서는 해당 프로그램이 HTTP와 유사하게 처리 결과에 따른 오류로 종료되었는지 정상적으로 종료되었는지를 확인하는 Status Code가 있다. 이를 Exit Code라고 하면 1과 0으로 구분된다. exit 0 EXIT_SUCCESS, 작업 성공 exit 1 EXIT_FAILURE, 작업 실패 exit 1로 종료를 하게 되면, 시스템에 존재하는 Error Handler가 동작하게 된다. 프로그램 적으로 보면 Try/Catch 처럼 Catch로 보내게 된다. Python에서도 만약 import sys를 이용해서 종료를 할 수 있는데 이때 코드를 지정하여 종료가 가능하다. 만약 아래와 같이 1로 프로그램을 종료하게 되면, 오류로 인식하여 Error Handler가 동작한다. 다만 시스템 레벨이기 때문에.. 2024. 3. 25.
Python - Zombie Process 처리 timeout Python 프로그램을 하다보면 보통 서브 프로세스를 생성하는 경우가 발새한다. 이때 프로그램의 로직을 잘 작성하였다면, 좀비 프로세스가 생성되지 않는다. 하지만 복잡한 프로그램, 특히 다중 실행이 가능한 멀티 프로세스로 구사하다보면, 종종 문제를 만나게 되는 부분이 종료가 되지 않는 좀비 프로세스들이다. 이를 효과적으로 관리할 수 있는 방안이 무엇일까 고민해보면서 사용할 수 있는 timeout과 필자의 생각에 대해서 정리해본다. timeout Python에서 process를 생성하는 subprocess 라이브러리에서 wait 함수를 이용하여 아래와 같이 timeout을 지정할 수 있다. >>> import subprocess >>> from subprocess import TimeoutExpired >.. 2024. 3. 25.
Python - asyncio 코루틴 await 이해하기 asyncio란 파이썬 3.5 버전부터 지원하기 시작한 코루틴을 사용할 수 있도록 지원해주는 라이브러리이다. asyncio를 사용하기 위해선 함수 앞에 async를 붙여서, 코루틴으로 만들 수 있다. 그리고 코루틴을 사용하고자 한다면, 해당 로직 앞에 await을 붙이면 된다. 즉 await를 붙인 코드에 대해 I/O 대기 등이 있을 경우 다른 코드 라인을 실행하는 구조 이다. 이때 await 뒤에 오는 코드는 코루틴으로 작성된 코드여야 한다. 예를 들어 await 뒤에 time.sleep과 같이 사용한다면 스레드가 중단된다, 코루틴으로 동작하려면, asyncio.sleep을 사용해야 한다. 특정 모듈의 경우 await을 붙여도 코루틴으로 동작하지 않으므로 await 호환성 체크를 해보기 바란다.(Dja.. 2024. 3. 25.
Django 4.x 주요 기능 정리(4.0, 4.1, 4.2) Django 버전이 3.2 에서 4.x으로 올린지 거희 1년이 다되어 가고 있다. 곧 4.2가 나오면 LTS로 변경되므로 (Django의 경우 각 메이저 버전에서 x.2가 LTS 버전이다) 현재 3.x버전을 사용하고 있는 입장에서 4.x버전이 어떤 부분들이 좋아졌는지 중요한 부분들을 요약해 본다. 1. 타임존 관련된 기본 라이브러리 zoneinfo 사용 기존 Django의 기본 Timezone 라이브러리는 pytz 였다. 이를 Python 기본 라이브러리인 zoneinfo로 변경되었다고 한다. 이로써 zoneinfo의 다양한 기능을 기본적으로 사용할 수 있게되었다. pytz 은 Django 4.x까지는 같이 쓰이다가 5.0 부터는 제거된다고 하니 zoneinfo에 대해 의존성이 있는지 확인해보는게 좋갰다.. 2024. 3. 25.
Python - argument after * must be an iterable, not int Python에서 Thread를 활용할 경우 인자가 하나인데 INT로 값을 던져줄때 발생하는 문제이다. 원인은 인자를 리스트 형태로 건내줘야 하는데, 값이 하나인 경우 int를 받아주지 못해서 발생한다. 해결 할 수 있는 방법은 두가지로 리스트로 만들거나, 콤마를 마지막에 추가해주는것이다. 아래 다음과 같은 예제코드에서 수정하는 방법은 다음과 같다. from threading import Thread import time def thread_task(number): print('thread start', number) for x in range(1, 10): Thread(target = thread_task, args = (x,)).start() 콤마를 추가 Thread(target = thread_tas.. 2024. 3. 25.
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