728x90 반응형 Dev25 [Python(AI)] Matplotlib 한글 깨짐? 이제는 2초 만에 해결! (feat. Colab 최적화) Python으로 데이터 시각화를 할 때 가장 짜증나는 순간 중 하나는 바로 한글 깨짐 현상일 겁니다. 분명 멋진 그래프를 그렸는데, 제목과 레이블이 아래 이미지처럼 네모(□□□)로 보이는 현상이죠.이 문제는 Matplotlib이 기본적으로 영어권 폰트만 지원하기 때문에 발생합니다. 기존에는 폰트를 설치하고, 캐시를 삭제하고, 런타임을 재시작하는 복잡한 3단계를 거쳐야 했지만, 이제는 이 모든 과정을 단 두 줄의 코드로 끝낼 수 있는 혁신적인 방법이 있습니다. 핵심 해결책: koreanize-matplotlib 라이브러리가장 빠르고 확실한 해결책은 koreanize-matplotlib 라이브러리를 사용하는 것입니다. 특히 Google Colab이나 Linux 기반 환경에서 이 방법이 가장 강력합니다. 설치.. 2025. 10. 20. [Python] 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallelism) 개요프로그래밍에서 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parrallelism)은 시스템의 효율성과 성능을 높이는 데 필수적인 개념입니다. 두 용어는 종종 혼용되지만, 실제로는 근본적인 차이가 있습니다. 주제 개념 및 용어 정리구분동시성(Concurrency)병렬성(Parallelism)실제 단어 뜻동시 + 성 : 여러 일이 함께 진행될 수 있는 성질병렬 + 성 : 여러 일이 실제로 나란히 수행되는 성질IT 용어 개념단일 코어에서도 여러 작업을 동시에 진행되는 것처럼 보이게 처리하는 논리적인 기술(시간을 짧게 쪼개 번갈아 가며 작업)멀티 코어 환경에서 여러 작업을 진짜로 동시에 실행하는 물리적 기술(하드웨어적 다중 처리)핵심관리(Dealing) : 여러 작업을 동시에 처리하는 방법을 구조화하고 관리하는.. 2025. 10. 12. [Python] 이벤트 루프 (Event Loop): 비동기 작업들의 실행 순서를 관리하고 제어하는 핵심 엔진 파이썬은 전통적으로 동기적인 프로그래밍 언어였지만, asyncio 모듈의 등장과 함께 이벤트 루프(Event Loop)를 핵심으로 하는 비동기 프로그래밍의 강력한 플레이어로 자기매김했습니다. Node.js의 이벤트 루프가 자바스크립트의 싱글 스레드 한계를 극복하기 위해 태어났다면, 파이썬의 이벤트 루프는 고성능 네트워크 I/O 작업을 효율적으로 처리하기 위한 해답입니다.개요 : 왜 파이썬에 이벤트 루프가 필요한가?파이썬의 이벤트 루프는 싱글 스레드 내에서 여러 코루틴(Coroutine)의 실행을 관리하여 논블로킹(Non-blocking) 방식으로 동시성(Concurrency)을 구현하는 핵심 메커니즘입니다. 일반적인 동기 파이썬 코드는 파일 읽기, 웹 요청 등 I/O 작업이 발생하면 해당 작업이 완료될 .. 2025. 10. 11. [Python(AI)] Python 개발자를 위한 GPU 가속 : nvmath-python과 cuda.core 파이썬은 AI, 데이터 과학 분야에서 독보적인 언어지만, 복잡한 수치 연산을 빠르게 처리하는 데는 GPU(그래픽 처리 장치)의 도움이 필수적입니다. 과거에는 GPU를 활용하려면 C/C++ 바인딩이라는 복잡한 과정을 거쳐야 했지만, 이제 NVIDIA가 직접 제공하는 두 가지 강력한 라이브러리 nvmath-python 과 cuda.core 덕분에 파이썬으로도 GPU의 성능을 100% 활용할 수 있게 되었습니다. 개요 : 두 라이브러리의 역할 분담NVIDIA는 CUDA Python 이라는 메타 패키지를 통해 파이썬에서 CUDA 플랫폼에 접근할 수 있는 여러 컴포넌트를 제공합니다. nvmath-python 과 cuda-core는 이 중 핵심 역할을 담당합니다.nvmath-python : 고도로 최적화된 수학 함.. 2025. 10. 10. [Python] 튜플(Tuple) & 딕셔너리(Dictionary) 개요파이썬에는 다양한 자료구조가 있습니다. 그중에서도 튜플(Tuple)과 딕셔너리(Dictionary)는 실무에서 자주 사용되는 핵심 자료형입니다. 이 둘의 특징과 활용법을 제대로 이해하고 사용하면 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있습니다. 지금부터 튜플과 딕셔너리의 정의, 사용 이유, 그리고 실제 활용 예시까지 함께 살펴보겠습니다.튜플(Tuple)튜플의 정의튜플은 여러 개의 데이터를 순서대로 나열하는 자료형입니다. 괄호()를 사용하여 데이터를 묶습니다. 리스트와 비슷하지만, 가장 큰 차이점은 불변성(Immutable)에 있습니다. 한 번 생성된 튜플은 요소를 수정, 추가, 삭제할 수 없습니다. 튜플의 각 요소는 고유한 위치인 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다.튜플을 사용하는 이유데이터의 안전성 보장 :.. 2025. 10. 4. [Python] 빛과 그림자 : GIL(Global Interpreter Lock) 파헤치기 개요Python은 배우기 쉽고 강력한 언어로 많은 사랑을 받고 있지만, 때로는 성능상의 논쟁에 휩싸이기도 합니다. 그 중심에 바로 GIL(Global Interpreter Lock, 전역 인터프리터 잠금)이 있습니다. GIL은 CPython(가장 일반적인 Python 구현체)의 설계상 제약으로, 단일 프로세스 내에서 한 번에 오직 하나의 스레드만이 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 강제하는 메커니즘입니다. 즉 Python이 멀티코어 CPU를 효율적으로 활용하는 것을 방해하는 병목현상의 주범으로 여겨지기도 합니다. 이 글에서는 이 미스터리한 GIL의 정체, 작동 원리, 그리고 Python 개발에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보겠습니다.GIL : 주제 개념 및 용어 정리주제 개념 : GIL(Glo.. 2025. 10. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
