Backend 3

[고급반] Step 5. Clean Architecture: 지속 가능한 소프트웨어를 위한 설계의 정석

로버트 C. 마틴(Uncle Bob)이 제안한 클린 아키텍처는 단순히 코드를 나누는 방법론이 아닙니다. 비즈니스 로직을 기술적인 세부 사항(DB, UI, 프레임워크)으로부터 독립시켜, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 전략입니다.1. ❓ [Clean Architecture] 아키텍처의 실체클린 아키텍처의 핵심은 **"의존성 규칙(Dependency Rule)"**입니다. 모든 의존성은 외부에서 내부로, 즉 고수준의 비즈니스 규칙(Entities, Use Cases)을 향해야 합니다. 이를 통해 데이터베이스를 바꾸거나 웹 프레임워크를 교체하더라도 가장 중요한 비즈니스 로직은 전혀 수정할 필요가 없는 상태를 만드는 것이 목표입니다.2. 🔍 주요 원인 분석 (체크리스트)프로젝트가 점점 비대해..

개발/Python 2026.01.05

[고급반] Step 4. Optimization & Memory: 효율적인 코드를 위한 자원 관리의 미학

프로그램이 "돌아가는 것"만으로는 부족합니다. 대규모 데이터를 처리하거나 제한된 환경에서 작동해야 할 때, 코드의 효율성은 서비스의 생존과 직결됩니다. 불필요한 자원 낭비를 줄이고 속도를 극대화하는 실무 전략을 알아봅니다.1. ❓ [Optimization & Memory] 자원 관리의 실체소프트웨어 개발에서 최적화는 실행 속도를 높이거나 메모리 사용량을 줄이는 과정을 말하며, 메모리 관리는 프로그램이 사용하는 메모리를 효율적으로 할당하고 해제하는 것을 의미합니다. 파이썬은 가비지 컬렉션(GC)이 자동으로 메모리를 관리해 주지만, 잘못된 설계는 여전히 **Memory Leak(메모리 누수)**과 성능 저하를 초래합니다.2. 🔍 주요 원인 분석 (체크리스트)프로그램이 느려지거나 메모리 점유율이 계속 높아진..

개발/Python 2026.01.05

[고급반] Step 3. Concurrency & Parallel: 멀티태스킹의 두 얼굴 완벽 이해하기

현대 소프트웨어 개발에서 "빠른 서비스"는 필수입니다. 하지만 무작정 스레드를 늘린다고 속도가 빨라지지는 않습니다. 내 프로그램이 왜 느린지, 어떤 방식의 병렬 처리가 필요한지 명확한 개념부터 실전 적용법까지 알아봅니다.1. ❓ [Concurrency vs Parallel] 개념의 실체많은 개발자가 이 둘을 혼용하지만, 핵심은 '동시'의 의미가 물리적인가 논리적인가에 있습니다.동시성 (Concurrency): 여러 작업을 번갈아 가며 처리하여 동시에 실행되는 것처럼 보이게 하는 논리적인 개념입니다. (싱글 코어에서도 가능)병렬성 (Parallelism): 여러 작업을 실제로 동시에 물리적인 여러 코어에서 처리하는 개념입니다. (멀티 코어 필수)"동시성은 한 번에 많은 것을 다루는(Dealing) 것이고,..

개발/Python 2026.01.05
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