파이썬 공부
들어가며 지난 글에서는 리스트(List)를 통해 여러 개의 데이터를 하나의 묶음으로 관리하는 방법을 배웠습니다. 이제 우리는 변수, 조건문, 반복문, 그리고 리스트를 조합하여 꽤 유용한 프로그램을 만들 수 있게 되었습니다. 하지만 프로그램의 규모가 커지고 코드가 길어지다 보면, 비슷한 코드를 여러 곳에 반복해서 작성하는 자신을 발견하게 될 것입니다...
들어가며 지난 글에서는 리스트(List)를 통해 여러 개의 데이터를 하나의 묶음으로 관리하는 방법을 배웠습니다. 이제 우리는 변수, 조건문, 반복문, 그리고 리스트를 조합하여 꽤 유용한 프로그램을 만들 수 있게 되었습니다. 하지만 프로그램의 규모가 커지고 코드가 길어지다 보면, 비슷한 코드를 여러 곳에 반복해서 작성하는 자신을 발견하게 될 것입니다...
들어가며 지금까지 우리는 변수, 연산자, 조건문, 반복문을 배우며 프로그래밍의 기초를 다졌습니다. 변수를 이용해 데이터를 저장하고, 반복문을 통해 여러 번의 작업을 자동화할 수 있게 되었죠. 하지만 만약 우리 반 학생 30명의 시험 점수를 다뤄야 한다면 어떨까요? score1, score2, score3, … 와 같이 30개의 변수를 만드는 것은 ...
들어가며 지난 글에서는 if 조건문을 통해 프로그램이 특정 조건에 따라 다른 경로로 실행되도록 제어하는 방법을 배웠습니다. 이를 통해 우리는 컴퓨터가 상황을 ‘판단’하도록 만들 수 있었습니다. 하지만 프로그래밍의 진정한 힘은 인간이 하기 지루하고 귀찮은 반복적인 작업을 빠르고 정확하게 처리하는 데 있습니다. 예를 들어, 1부터 1000까지 더하거나...
들어가며 지난 글에서 우리는 변수를 만들어 숫자나 문자 같은 데이터를 저장하고, 그 데이터의 종류를 나타내는 자료형에 대해 배웠습니다. 이제 컴퓨터의 메모리에 데이터를 보관할 수 있게 되었으니, 다음 단계는 그 데이터들을 가공하는 방법을 배우는 것입니다. 이번 글에서는 변수에 저장된 값들을 가지고 덧셈, 뺄셈과 같은 계산을 하거나 값들을 비교하는 ...
들어가며 지난 글에서 우리는 변수를 만들어 숫자나 문자 같은 데이터를 저장하고, 그 데이터의 종류를 나타내는 자료형에 대해 배웠습니다. 이제 컴퓨터의 메모리에 데이터를 보관할 수 있게 되었으니, 다음 단계는 그 데이터들을 가공하는 방법을 배우는 것입니다. 이번 글에서는 변수에 저장된 값들을 가지고 덧셈, 뺄셈과 같은 계산을 하거나 값들을 비교하는 ...
들어가며 지난 글에서는 파이썬 개발 환경을 설정하고 화면에 “Hello, World!”를 출력하는 첫 프로그램을 만들어 보았습니다. 아주 간단한 작업이었지만, 컴퓨터에게 우리가 원하는 일을 시키는 첫걸음이었습니다. 이제 컴퓨터와 조금 더 의미 있는 소통을 할 차례입니다. 프로그래밍이란 결국 ‘데이터’를 다루는 과정입니다. 이번 글에서는 데이터를 컴...
서론 프로그래밍을 처음 시작하는 것은 누구에게나 낯설고 어려운 일일 수 있습니다. 수많은 프로그래밍 언어 중에서 어떤 것을 선택해야 할지, 무엇부터 공부해야 할지 막막하게 느껴지기도 합니다. 이 글은 프로그래밍에 첫발을 내딛는 입문자, 특히 파이썬(Python)을 시작하려는 분들을 위한 첫 번째 안내서입니다. 파이썬은 문법이 간결하고 읽기 쉬워 프...
Ⅰ. 캐싱 전략을 통한 데이터 일관성 보장 분산 서비스 환경에서 애플리케이션 수준의 메모리 캐시를 사용할 경우, 요청이 서로 다른 서버 인스턴스에 분배될 때 서버 간 데이터 불일치 문제가 발생하여 사용자 경험에 악영향을 끼칠 수 있습니다. 이를 해결하고 일관성을 보장하기 위한 핵심 전략은 외부 캐시 서비스(External Level Cache Ser...
대규모 트래픽 환경에서 발생하는 기술적 문제(DB 부하, 분산 환경의 동시성 및 일관성 문제 등)를 해결하기 위해 Redis와 Message Queue (Kafka)는 핵심적인 시스템 구성 요소로 활용됩니다. 이번 포스트의 목표는 Redis와 Message Queue(Kafka)의 역할과 특징을 이해하여, 실시간 데이터 처리, 캐싱, 분산락, 이벤트...
대규모 트래픽 환경의 주요 기술적 문제 데이터베이스(DB) 부하와 성능 저하 대규모 트래픽 환경에서 가장 큰 난관 중 하나는 데이터베이스 연결과 입출력(I/O)에 갑자기 몰리는 부하입니다. 폭발적인 부하 증가: 트래픽이 늘어나면 DB 커넥션과 I/O에 들어가는 비용이 급격히 커집니다. 이 때문에 서버는 금세 한계에 부딪힐 수 있습니다. ...