If Dev Then ?

파이썬 데코레이터? 처음엔 좀 막막했는데, 쓰다 보니 정말 매력적인 기능이더라고요. 이 글에선 제가 데코레이터를 이해하고 활용하게 된 과정을, 마치 옆에서 이야기하듯 풀어볼게요. 어려운 용어는 최대한 쉽게 설명해 드릴 테니, 걱정 마세요! 처음 데코레이터를 만났을 때 솔직히 말씀드리면, 처음 파이썬 데코레이터를 접했을 땐 좀 겁먹었어요. @ 기호는 뭐고, 고차 함수는 또 뭔가 싶었죠. 마치 암호 같은 코드에 압도되는 느낌이랄까요? 그런데 막상 써보니, 코드를 깔끔하게 정리하고 재활용성을 높이는 데 정말 유용하다는 걸 깨달았습니다. 말하자면, 함수에 기능을 추가하는 마법 같은 장치라고나 할까요? 복잡한 코드를 훨씬 간결하게 만들어 주거든요. 예를 들어, 로그를 남기는 기능이나, 인증을 처리하는 기능 같은 걸 함수마다 일일이 작성할 필요 없이, 데코레이터 하나로 간단하게 추가할 수 있답니다. 핵심 개념: 함수를 감싸는 함수 데코레이터의 핵심은 '함수를 인자로 받아서, 기능을 추가한 새로운 함수를 반환하는 고차 함수'라는 거예요. 어렵게 들리지만, 쉽게 생각하면 함수를 래핑(wrapping)하는 거라고 보시면 됩니다. 붕어빵 틀에 붕어빵 반죽을 넣어 굽는 것처럼, 기존 함수를 데코레이터라는 틀에 넣어서 새로운 기능을 추가하는 거죠. 실제 코드를 보면 이해가 훨씬 쉬울 거예요. 아래 코드는 간단한 데코레이터 예시입니다. def my_decorator(func): def wrapper(): print("함수 실행 전!") func() print("함수 실행 후!") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("안녕하세요!") say_hello() @my_decorator 부분이 바로 데코레이터를 적용...

개요 Python에서 멀티프로세싱을 활용하면 CPU 바운드 작업의 처리 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 단일 코어만 사용하는 싱글 스레드 방식과 달리, 멀티프로세싱은 여러 코어를 활용하여 병렬 처리를 가능하게 하므로, 특히 CPU 사용률이 높은 작업에 효과적입니다. 이 포스트에서는 실제 코드 예제를 통해 Python의 multiprocessing 모듈을 사용하는 방법과 주의사항을 알아보겠습니다. 핵심 개념 정리 Python의 multiprocessing 모듈은 프로세스 생성 및 관리를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 핵심 클래스는 Process 이며, 이를 이용해 새로운 프로세스를 생성하고, target 인자로 실행할 함수를 지정합니다. args 와 kwargs 인자를 통해 함수에 인자를 전달할 수 있습니다. Pool 클래스는 여러 프로세스를 효율적으로 관리하는 데 유용하며, map , apply_async 등의 메서드를 통해 병렬 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 실전 코드 예제 다음은 CPU 바운드 작업인 소수 판별을 멀티프로세싱으로 구현한 예제입니다. is_prime 함수가 소수 판별 로직을 담고 있으며, multiprocessing.Pool 을 사용하여 여러 프로세스에서 병렬적으로 실행합니다. import multiprocessing import time def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True if __name__ == '__main__': numbers = list(range(100000)) # 판별할 숫자 리스트 start_time = time.time() # 싱글 스레드 방식 si...