Python * How to create a Python package? * Python의 패키지를 잘 만들고 싶으시다면 이 기사를 참고하세요. * The limits of Python vectorization as a performance technique * Python으로 대량 계산을 빠르게 하고 싶으신가요? 이 튜토리얼 형식의 기사를 읽어보세요. Javascript * How to Fix JavaScript Heap Out of Memory Error * Node.js를 사용하실 때 OOM을

Python * It’s Time to Say Goodbye to These Obsolete Python Libraries * 기존의 익숙한 라이브러리가 아니라 새로운 라이브러리가 궁금하시다면 이 기사를 참고해보세요. * map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python * ProcessPoolExecutor의 map()과 submit()의 차이점을 소개하는 기사 입니다. * Practical Deep Learning for Coders 2022 * 딥 러닝과 머신 러닝을 실제

Python * Pip constraints files * Pip를 사용해서 특정 버전으로 제한하셔야 된다면 이 기사를 참고해보세요. * 4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them * Pandas에서 자주 하는 4가지 실수를 소개하는 기사로 데이터 분석을 자주 하시다면 이 기사가 많은 도움이 될 것 입니다. Javascript * Applying SOLID principles in React * React 프로젝트에 SOLID

Python * Build a Progressive Web Application with Django and Angular Part 1: Backend API with Django * Django와 Angular 조합, 오랜만에 보는 신선한 조합이라 추천! * Dunder methods * Python의 __(dundun) 메소드에 대한 간략한 소개 입니다. Javascript * How To Set Up a GraphQL API Server in Node.js * Node.js에서 GraphQL을 활용하고 싶으시면

Python * A recipe recommendation system * Recipe 추천 시스템을 만드는 과정을 통해서 간단한 NLP와 머신러닝 시도해 볼 수 있는 기회를 제공하는 기사입니다. * 5 Levels of Handling Date and Time in Python * Python 뿐만 아니라 모든 프로그래밍 언어에서 잘 다루고, 확실하게 이해하고 있어야 하는 Date, Time을 차근차근 다루고 있습니다. * Plug-and-play Python development

Python * Don't let dicts spoil your code * Python에서 가장 즐겨사용하는 딕셔너리 구조에 대한 기사 입니다. 이 기사가 적절한 데이터 구조를 선택하는데 작은 도움이 되셨기를 바랍니다. * Six things I do every time I start a Django project * Django 프로젝트를 진행하면서 적용하는 6가지 작업을 소개하는 기사 입니다. * Django 프포젝트를 처음 시작하신다면 이

Python * Python logging: do’s and don’ts * 언제나 중요한 로깅에 관한 기사 입니다. * Getting the Stack Trace of a Running Python Program과 함께 읽어보세요! * How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? * Jupyter Notebook으로 간단한 대쉬보드를 만드는 방법을 소개하는 기사 입니다. * 좀 더 그럴싸한 대쉬보드가 필요하시면 'streamlit'을

Python * Design Patterns in Machine Learning Code and Systems * 머신러닝 코드와 시스템을 위한 디자인 패턴에 관한 소개 입니다. * Pandas vectorization: faster code, slower code, bloated memory * Pandas의 계산을 빠르게 하는 방법을 소개하는 기사입니다. Javascript * Two lines of CSS that boosts 7x rendering performance! * 2줄로 CSS를 빠르게 작동하는 방법을 소개하는 기사입니다.

Python * Django Static Files and Templates * Django를 사용하는 개발자들이 가장 많은 혼돈을 겪는 문제 중 하나인 정적 파일을 처리하는 내용을 정리한 기사입니다. * Oh Open Source Supply Chain Security, Where Art Thou? * 오픈 소스의 보안을 지키고, 향상시키기 위한 노력의 필요성을 강조하는 기사입니다. 몇가지 주장에 대해서 각기 다른 관점을 가질 수 있지만,

Python * Callables: Python's "functions" are sometimes classes * Python에서 함수와 클래스에 대한 조금 깊은 논의와 설명을 하는 기사 입니다. * All you need to know about Asterisks in Python * 외부에 공개되는 매개변수로 선호하지 않지만, 내부함수 작성시 밥먹듯이 사용하는 *args 와 **kwargs에 대한 간단한 설명입니다. * 배워두면 요긴하게 사용할 때가 많지만, 남용하면 외부에 노출되는

Python * Python Standard Library changes in recent years * Python 3.8 ~ 3.10 사이에 추가된 새로운 모듈(혹은 기능)에 대해서 짧고 간략하게 소개하는 기사입니다. * The overengineered Solution to my Pigeon Problem * OpenCV와 Python을 활용해서 비둘기를 쫓아내는 도구를 만드는 과정을 소개하는 기사입니다. * 읽어보시면 생각보다 많이 재미있고, 진지한 탐구의 결과를 느낄

Python * How to Code a Blockchain in 6 Steps [https://medium.com/@ari-cohen/how-to-code-a-blockchain-in-6-steps-27fabf5944af] * Python을 사용해서 간단한게 Blockchain을 설명하는 기사입니다. * Search PDFs with AI and Python [https://medium.com/jina-ai/building-an-ai-powered-pdf-search-engine-with-python-part-1-9102654e6ea1] * AI를 활용해서 PDF 파일 검색을 가능하게 하는 방법을 소개하는 기사입니다. * 읽다보면 이게 내가 해볼만 한데? 하면서 빠져들게 됩니다. Javascript

Python * PyCon US 2022 Highlights [https://ehmatthes.com/blog/pycon_2022_highlights/] * PyCon US 2022에서 소개된 세션 중에서 글쓴이(저자)가 뽑은 주요 내용입니다. * 내용이 조금 길지만, 위트있게 소개하고 있으니 이 기사를 시작으로 PyCon US 2022를 즐겨보세요. 국내 PyCon 행사도 10월 [https://2022.pycon.kr/]에 진행될 예정이니 많은 관심

Python * Python Type Hints - How to Split Types by Python Version [https://adamj.eu/tech/2022/01/15/python-type-hints-how-to-split-types-by-python-version/] * Python 버전에 따른 Hints를 사용하고 싶으시다면 이 기사를 참고하세요. * Use Python to Send Notifications to Your Phone During Model Training [https://towardsdatascience.com/use-python-to-send-notifications-to-your-phone-during-model-training-123a9aa257a2] * 학습 모델의 진행상황을 모니터링 하고 싶으시다면

Python * Threading in Python: The Complete Guide [https://superfastpython.com/threading-in-python/]\ * Python에서 Thread를 관리하고 활용하는 방법을 잘 모아둔 기사입니다. * Building a Panel Dashboard with Snowpark for Python [https://towardsdatascience.com/building-a-panel-dashboard-with-snowpark-for-python-fe1b16e7bd75] * Snowpark로 Dashboard를 구성하는 간단한 방법을 소개하는 튜토리얼 형식의 기사입니다. * 간단하지만, Python이 익숙하지 않으시면 생각보다 난이도가 있을 수 있으니 주의하세요!

Python * 10 must-know patterns for writing clean code with Python🐍 [https://dev.to/alexomeyer/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-python-56bf] * Python을 사용해서 좋은 코드를 작성하기 위한 10가지 방법을 짧게 소개하는 기사입니다. * 이런 기사를 많이 보셨겠지만 이런 주제는 언제나 리마인드 한다는 마음으로 계속해서 읽어보시면 좋습니다. 이렇게 많이 발행된다는 점은 이것이 중요하다는 뜻이기 때문이죠 :D Javascript * Plugin

Python * Understanding Decorators in Python [https://bas.codes/posts/python-decorators] * Python이 제공하는 기능 중에서 제가 가장 매력적이라 생각하는 데코레이션에 대해서 자세히 소개하는 기사입니다. * Python f-strings Are More Powerful Than You Might Think [https://martinheinz.dev/blog/70] * 유명하지만, 그렇다고 적극적으로 사용하지 않는다고 느껴지는 f-string의 강력한 기능을 소개하는 기사입니다. * string 처리가

Python * How to run uWSGI [https://blog.ionelmc.ro/2022/03/14/how-to-run-uwsgi/] * Python으로 만든 서비스를 배포하실 때 한번쯤은 보시게 될 uWSGI의 세부적인 사항을 소개하는 기사 입니다. * uWSGI에 대해서 궁금하셨다면 이 기사를 참고하시고, WSGI가 궁금하시다면 약간 힘들긴 하지만 PEP 3333 [https://peps.python.org/pep-3333/]을 꼭 읽어보세요. * Processing large

Python * The Right Way To Compare Floats in Python [https://davidamos.dev/the-right-way-to-compare-floats-in-python/] * Float을 다루신다면 이 기사를 꼭 참고하세요. * 2022년 1분기 읽은 기사 중에서 가장 값진 기사입니다. Javascript * How to Use Props in React [https://www.robinwieruch.de/react-pass-props-to-component/] * React에서 Props를 잘 활용하는 방법을 짧은 코드로 소개하는 기사입니다. * 2020년부터 계속해서

Python * 3 Tips For Writing Pythonic Code [https://davidamos.dev/3-tips-for-writing-pythonic-code/] * Pythonic한 코드를 작성하고 싶으시다면 한 번 도전해 보세요. Javascript * HTML and CSS in Emails: What Works in 2022? [https://designmodo.com/html-css-emails/] * Email을 힙하게 작성하고 싶으시다면 이 기사를 참고하세요! * Next.js Learn [https://nextjs.org/learn/foundations/about-nextjs] * Next.

Python * Processing large JSON files in Python without running out of memory [https://pythonspeed.com/articles/json-memory-streaming/] * 대용량 JSON 파일을 처리에 관한 짧은 기사 입니다. * 데이터 분석에서 대량의 JSON을 만날 때가 거의 없긴 하지만, 그래도 알아두시면 나중에 도움이 될지도 모를 일이죠 :D * Pass-by-value, reference, and assignment | Pydon't 🐍 [https://mathspp.com/

Python * Code Review Guidelines for Data Science Teams [https://tdhopper.com/blog/code-review-guidelines] * 모든 과정에서 각별한 관심을 기울여야 하지만, 그 중에서도 특별히 많은 노력을 들여야 하는 '코드 리뷰'를 데이터 분석팀에서 어떤 형태로 진행해야 하는지 자세히 소개하는 기사이다. * Optimizing Memory Usage in Python Applications [https://martinheinz.dev/blog/68] * 메모리 관점에서

Python * A Gentle Introduction to Serialization for Python [https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/] * 대용량 데이터 분석 및 머신러닝에서 자주 활용되는 데이터 직렬화(HDFS, pickle)에 관련된 내용을 다루는 기사입니다. * HDF5를 사용할 일이 많으시다면 이 기사로 긴 여행을 시작해보시면 좋을 듯 합니다. * Interactive Visualizations with Pandas, Seaborn and Ipywidgets [https://python.plainenglish.

Python * How we optimized Python API server code 100x [https://towardsdatascience.com/how-we-optimized-python-api-server-code-100x-9da94aa883c5] * Python의 API 호출 속도를 빠르게 방법을 소개하는 기사입니다. * Web 애플리케이션을 활용하고 계시다면 참고해보시면 좋을 듯 합니다. * 10 Tools I Wish I Knew When I Started Working with Python [https://python.plainenglish.io/10-tools-to-help-claw-your-way-back-to-sanity-while-coding-python-df0af160c33e] * Python 개발을 도와주는 10가지

Python * Ways I Use Testing as a Data Scientist [https://www.peterbaumgartner.com/blog/testing-for-data-science/] * 데이터 분석가들이 유닛 테스트를 활용하는 방법을 소개하는 기사입니다. * 유닛 테스트와 문서화 관련된 기사 중에서 Documentation unit tests [https://simonwillison.net/2018/Jul/28/documentation-unit-tests/]도 함께 참고하시면 좋을 듯 하네요. * How to write better scientific