Python 코드는 어떻게 실행될까
CPython이 소스 코드를 AST와 code object·bytecode로 컴파일해 실행하는 흐름과 .pyc 캐시의 정확한 역할을 설명합니다.
Python
문법, 라이브러리, 데이터 처리, 환경 관리
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asyncio와 httpx
async·await·asyncio.gather와 httpx.AsyncClient로 여러 공공 API를 동시에 호출하고, 일부 요청이 실패해도 나머지 결과는 살리는 수집기를 만듭니다.
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Python collections
deque, defaultdict, Counter, OrderedDict, heapq, bisect를 큐·그룹핑·빈도·우선순위·정렬 경계 작업에 맞게 선택합니다.
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Python 컴프리헨션
list·dict·set comprehension으로 변환과 필터를 표현하고, 일반 반복문이 더 읽기 좋은 경계를 데이터 예제로 설명합니다.
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동시성·병렬성·GIL
I/O-bound와 CPU-bound 작업을 구분하고, CPython GIL이 threading과 multiprocessing에 미치는 영향을 실측 코드로 비교해 도구 선택 기준을 정리합니다.
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Python 조건문과 참·거짓
if·elif·else와 Truthy·Falsy, and·or 단락 평가, ==·is·in을 데이터 검증 예제로 정확히 구분합니다.
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Python 데이터 분석 환경
macOS와 Windows에서 프로젝트별 가상환경을 만들고 pip·requirements·VS Code 인터프리터를 일치시키는 방법을 설명합니다.
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데이터 필터링과 집계
직원·판매 데이터를 검증하고 컴프리헨션, sorted, Counter, defaultdict, 제너레이터로 필터링·집계하는 재현 가능한 종합 실습입니다.
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데코레이터와 클로저
클로저가 외부 변수를 기억하는 원리와 nonlocal, 데코레이터로 실행 시간 측정·재시도를 분리하는 방법, functools.wraps의 필요성을 정리합니다.
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환경변수와 .env
API 키·DB 비밀번호를 코드에서 분리해 .env로 관리하고, python-dotenv·os.getenv와 타입 변환 함정, Git 노출 방지 방법을 정리합니다.
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예외 처리와 사용자 정의 예외
try·except·else·finally의 실행 시점을 구분하고, raise와 raise from, 파이프라인에 맞는 사용자 정의 예외로 실패 경계를 설계합니다.
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CSV·JSON·Parquet
pathlib로 경로를 다루고 csv·json 표준 모듈과 pandas+pyarrow로 세 파일 형식을 안전하게 읽고 저장합니다.
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Python 함수
함수 정의와 반환부터 다섯 가지 매개변수, 언패킹, 기본 인자 함정, 일급 객체와 partial까지 데이터 분석 예제로 익힙니다.
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Python 제너레이터
iterable·iterator·generator의 차이와 yield의 중단·재개, 일회성 지연 평가, itertools와 안전한 CSV 스트리밍 파이프라인을 설명합니다.
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리스트·튜플·집합·딕셔너리 비교
순서·중복·변경 가능성·접근 방식으로 list, tuple, set, dict를 비교하고 데이터에 맞는 구조를 고르는 기준을 설명합니다.
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Python logging
로그 레벨 5단계와 Logger·Handler·Formatter 구조로 콘솔·파일에 서로 다른 형식의 기록을 남기고, logger.exception으로 예외 추적성을 확보합니다.
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모듈과 표준 라이브러리
모듈·패키지·import의 동작과 main guard, 캐시·순환 import 주의점을 익히고 데이터 분석에 맞는 표준 라이브러리를 고릅니다.
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Python 객체와 메모리
Python의 이름·객체·바인딩 모델과 CPython의 참조 횟수·순환 가비지 컬렉션을 입문자 관점에서 설명합니다.
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Pydantic 데이터 검증
Pydantic v2 BaseModel과 Field로 CSV·API 입력을 실행 시점에 검증·변환하고, ValidationError로 실패 행을 구조화해 다루는 방법을 익힙니다.
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pytest 함수 테스트
분석 파이프라인의 정제 함수를 pytest fixture·예외 테스트·매개변수화로 검증하고 pytest-cov로 커버리지 빈틈을 찾는 방법을 정리합니다.
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Ruff와 pre-commit
Ruff로 린트·import 정렬·포맷을 하나로 합치고, pre-commit과 GitHub Actions로 커밋·CI 단계에서 자동으로 검사하는 흐름을 만듭니다.
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문자열 슬라이싱과 포매팅
Python 문자열의 불변성과 Unicode 모델부터 인덱싱·슬라이싱, 정제 메서드, f-string 포맷 지정과 외부 입력의 보안 경계까지 설명합니다.
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Python 타입 힌트
list·dict 컬렉션 타입부터 Optional·Union·Literal·Any·Callable·Protocol까지 정적 타입 표현을 정리하고 mypy로 실행 전 오류를 찾는 방법을 익힙니다.
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Python 반복문
for·while 선택부터 enumerate, break·continue·else, zip과 zip_longest의 안전한 사용법까지 데이터 예제로 설명합니다.
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데이터 분석과 Python
데이터를 읽고 정리하고 분석해 전달하는 전 과정에서 Python이 유용한 이유와 다른 도구를 선택할 기준을 설명합니다.