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HTMX: 프런트엔드 재고 - React는 잊어라
HTMX는 프런트 엔드 엔지니어가 아닌 사람들을 위해 프런트 엔드 개발의 문을 다시 열었습니다. 스프레드시트 또는 Google Maps와 같이 상호 작용성이 매우 높은 애플리케이션을 개발하지 않는 경우 기본적으로 HTMX를 사용하여 기존 프런트 엔드 개발 프레임워크를 대체하고 HTML 중심의 가벼운 프런트 엔드 개발 모드로 돌아갈 수 있습니다. HTMX를 사용하면 클라이언트를 SPA로 구현할지 MPA로 구현할지 고민할 필요가 없습니다. 라우팅에 가장 적합한 방법을 선택하고, 데이터를 가장 자연스러운 방식으로 표시하고, 사용자가 데이터를 생성, 읽기, 업데이트, 삭제 또는 기타 작업)과 상호 작용하도록 할 수 있습니다.
Go에서 구조체를 예쁘게 출력하는 방법
더 나은 가독성을 위해 `fmt`, JSON 또는 `spew`로 Go 구조체의 형식을 빠르게 지정합니다.
Windows, macOS 및 Linux에서 Golang을 제거하는 방법
모든 OS에서 Go를 완전히 제거하는 단계별 가이드입니다.
Python에서 현재 작업 디렉터리를 얻는 방법
`os` 및 `pathlib`를 사용하여 Python에서 현재 작업 디렉터리를 가져오는 간단한 방법.
Redis 영속성 기구 심층 가이드
Redis 기반 지연 큐, 과제, 솔루션 및 고급 사용 패턴을 설명합니다.
Go의 sync 패키지: 동시성 동기화 기술 세트
`sync` 표준 라이브러리 패키지의 타입은 Go 언어의 동시성 프로그래밍에서 중요한 역할을 합니다. 개발자는 효율적이고 안정적이며 스레드 안전한 동시 프로그램을 작성할 수 있도록 특정 비즈니스 시나리오 및 요구 사항에 따라 이러한 동기화 타입을 합리적으로 선택하고 올바르게 사용해야 합니다. 동시에 동시 코드를 작성할 때는 데이터 경쟁, 교착 상태 등과 같은 동시 프로그래밍의 다양한 개념과 잠재적인 문제에 대한 심층적인 이해가 필요하며 충분한 테스트와 검증을 통해 동시 환경에서 프로그램의 정확성과 안정성을 보장해야 합니다.
Python에서 `defaultdict` 이해하기
기본값을 사용하여 Python 딕셔너리에서 키 처리를 단순화합니다.
Tenacity를 사용하여 Python 응용 프로그램 향상 강화: 강력한 재시도 기전 안내서
결함에 내성이 있는 애플리케이션을 구축하기 위한 유연한 Python 재시도 라이브러리입니다.
Python argparse를 사용하여 명령줄 인터페이스 마스터하기
`argparse`의 강력한 기능을 사용하여 Python에서 사용자 친화적인 CLI를 구축하세요.
Redis 지연된 큐의 간략화
Redis 기반 지연된 큐, 과제, 솔루션 및 고급 사용 패턴에 대해 설명합니다.
Next.js 대 PHP: 웹 비즈니스 개발의 곁접 코드 비교
Nextjs와 PHP 페이지에서 직접 비즈니스 코드를 작성하는 것은 각각 고유한 특성을 가지고 있습니다. Nextjs는 현대적이고 고도로 상호 작용적인 웹 애플리케이션을 구축하는 데 적합하며, 성능 최적화, 컴포넌트 재사용 및 개발 효율성이 뛰어납니다. 하지만 개발자에게 더 높은 수준의 프론트엔드 기술 스택이 필요합니다. PHP는 간단하고 직접적인 방식으로 동적 웹 페이지를 빠르게 구축하고 기존 비즈니스 로직을 처리하는 데 특정 이점이 있습니다. 그러나 개발자는 코드 유지 관리성 및 보안 측면에서 더 신중해야 합니다. 선택할 때 개발자는 프로젝트의 특정 요구 사항, 팀의 기술 역량 및 향후 확장성과 같은 요소를 종합적으로 고려하여 웹 비즈니스 개발에 가장 적합한 기술 솔루션을 선택해야 합니다.
Python에서 `__str__` 메서드 이해
`__str__`을 정의하여 Python 객체를 인쇄 친화적이고 읽기 쉽게 만드세요.
Python 패키지에서 `__init__.py` 이해
Python 패키지에서 `__init__.py`의 역할과 이점.
Python에서 행렬 곱셈 수행하는 방법
NumPy와 `@` 연산자를 사용하여 Python에서 행렬 곱셈을 수행하는 방법입니다.
MySQL INSERT 문의 라이프사이클
INSERT 쿼리를 처리할 때 MySQL의 내부 단계에 대한 자세한 분석입니다.
Under the Hood: FastAPI는 단지 Starlette + Pydantic일 뿐입니다.
Starlette와 Pydantic의 조합은 FastAPI의 캡슐화에 의존하지 않고도 고성능 및 기능이 풍부한 API를 구축할 수 있습니다. Starlette는 비동기 처리, 미들웨어 및 WebSocket과 같은 핵심 기능을 지원하는 유연한 ASGI 애플리케이션 기반을 제공합니다. Pydantic은 데이터 유효성 검사 및 직렬화에 중점을 둡니다. FastAPI는 개발 프로세스를 단순화하지만 Starlette와 Pydantic을 직접 사용하면 개발자는 기본 원칙에 대한 더 깊은 이해를 갖고 프로젝트 요구 사항에 따라 고도로 사용자 정의된 조정을 수행하며 복잡한 시나리오에서 더 강력한 적응력을 보여줄 수 있습니다.
Python에서 리스트 반복하는 방법
파이썬 리스트를 효율적으로 반복하는 실용적인 방법.
지수 연산에 Python: 실전 가이드
파이썬의 지수 연산 도구: `**`, `pow()`, 그리고 `math.pow()`를 단순화했습니다.
Python에서 "같지 않음"(`!=`) 이해하기
Python의 `!=` 연산자가 어떻게 작동하고 언제 사용하는지에 대한 설명입니다.
Python에서 임의의 난수 정수 생성 방법
Python에서 난수 정수를 생성하는 메서드 개요입니다.
Python에서 문자열 비교
Python에서 문자열을 비교하는 기본 및 고급 기술.
Python에서 값을 기준으로 딕셔너리 정렬하는 방법
`sorted()`와 람다를 사용하여 Python 딕셔너리를 값으로 정렬합니다.
Redis 클러스터 이해: 클라이언트가 올바른 샤드에 어떻게 접근하는지
Redis 클러스터 아키텍처, 샤딩 및 클라이언트가 올바른 노드를 찾는 방법 개요
Python에서 `None` 이해: `null`과 동등
`None`은 Python에서 "값이 없음"을 안전하고 명확하게 나타내는 방법입니다.
Python에서 숫자 반올림하는 방법
Python에서 반올림하기: 내장, 수학, 십진수 및 NumPy 메서드
Python에서 Floor Division 이해
Python의 `//` 연산자는 floor (정수) 나눗셈을 수행합니다.
Python에서 `or` 연산자 이해하기
Python의 `or` 연산자가 조건을 평가하고 결과를 반환하는 방법.
문자열 조작을 위한 Python `replace()` 메서드 이해
Python의 `replace()` 메서드의 기본 사용법과 동작입니다.
파이썬 시각화 도구에 대한 종합적인 안내: 학습 및 디버깅
더 나은 학습과 디버깅을 위해 파이썬 코드 실행을 시각화하세요.
Redis 분산 잠금: 10가지 공통적인 실수와 그 것을 피하는 방법
실제 응용 프로그램에서 흔히 발생하는 Redis 분산 잠금 문제점과 이를 방지하는 방법.
Python에서 하나의 리스트를 다른 리스트에 추가하는 방법
Python에서 리스트를 추가하는 다양한 방법과 사용 시기.
Python의 `.split()` 메서드 이해
Python `.split()`은 구문 분석 및 처리를 위해 문자열을 효율적으로 분할합니다.
Python 제거 방법: 종합적인 안내
시스템을 손상시키지 않고 안전하게 Python을 제거하십시오.
Python에서 리스트의 리스트를 평탄화하는 방법
Python 리스트를 효율적으로 평탄화하는 일반적인 방법.
Python에서 세트에 요소를 추가하는 방법
`add()` 및 `update()`를 사용하여 Python 세트를 관리하는 방법.
Python에서 `try`와 `except`에 대한 이해
Python `try`-`except`는 오류를 깔끔하게 관리하고 처리하는 데 도움이 됩니다.
Deep Dive into JWT: 순수 Python으로 FastAPI 인증 구축
위의 단계를 통해 FastAPI에서 JWT를 사용하여 인증하는 방법을 배웠습니다. JWT는 사용자 ID를 관리하는 안전하고 편리한 방법을 제공하여 분산 시스템 간의 인증을 더욱 효율적으로 만듭니다. 실제 응용 프로그램에서는 만료 시간 추가, 클레임 사용자 정의 등 필요에 따라 JWT의 생성 및 검증 로직을 조정할 수 있습니다.
MySQL 테이블 잠금: 컬럼 또는 인덱스 추가 시 무슨 일이 벌어지나?
MySQL이 컬럼 또는 인덱스 추가 시 테이블 잠금을 처리하는 방법
Quicktemplate for Go: Python용 Jinja2처럼, 그러나 html/template은 절대 아님
최근 프로젝트 코드를 정리하면서 많은 활동에 대한 코드가 구조와 제공하는 기능 면에서 매우 유사하다는 것을 발견했습니다. 향후 개발을 용이하게 하기 위해 반복적인 작업을 최소화하는 코드 프레임워크 생성 도구를 작성하는 데 시간을 할애했습니다. 코드 자체는 복잡하지 않고 프로젝트 코드와 밀접한 관련이 있으므로 여기서는 자세히 다루지 않습니다. 이 과정에서 Go 표준 템플릿 라이브러리인 `text/template`과 `html/template`이 다소 제한적이고 사용하기 불편하다는 것을 알게 되었습니다. GitHub에서 강력하고 구문이 간단하며 사용하기 쉬운 타사 템플릿 라이브러리인 `quicktemplate`에 대해 알게 되었습니다. 오늘은 `quicktemplate`을 소개하겠습니다.
Python 모듈 관리: 실용적인 가이드
효율적인 도구와 구조는 Python 모듈 관리를 개선합니다.
Python에서 다른 디렉터리에서 모듈을 임포트하는 방법
외부 디렉터리에서 Python 모듈을 가져오는 방법.
Python 가상 환경: 실전 가이드, 비교 및 사용법
Python 가상 환경에 대한 비교 및 가이드.
Python을 업데이트하는 방법: 종합적 지침
OS 전반에 걸쳐 Python을 안전하게 업데이트하는 단계 및 도구입니다.
Python Regex를 사용하여 문자열 대체하는 방법
`re.sub()`를 사용하여 Python 정규 표현식을 사용하여 문자열을 대체하는 방법을 배웁니다.
Python에서 연산자 오버로딩 이해하기
Python 객체가 내장 연산자로 작동하는 방식을 사용자 정의합니다.
SQL at Scale: 최적화를 위한 최고의 실습
대규모 테이블에 대한 SQL 성능을 최적화하는 실용적인 기술입니다.
Python에서 Go 호출: Go로 Python 속도 향상
오늘날의 소프트웨어 개발 환경에서 Python과 Go는 각각 고유한 장점을 가진 매우 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. Python은 간결하고 우아한 구문과 풍부한 라이브러리로 유명하여 개발 효율성을 크게 향상시킵니다. 데이터 과학, 인공 지능, 웹 스크래핑과 같은 분야에서 널리 사용됩니다. 반면에 Go 언어는 정적으로 타입이 지정되고 컴파일된 언어입니다. 뛰어난 동시성 성능과 높은 실행 효율성을 자랑하며 고성능 네트워크 서비스, 분산 시스템 및 시스템 수준 프로그래밍 시나리오를 구축하는 데 자주 사용됩니다.
Python에서 나눗셈 연산자 이해하기
Python `/`는 true 나눗셈이고, `//`는 floor 나눗셈입니다.