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[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.
[Python (AI)] 파이썬의 한계를 넘어서 : 속도와 안정성을 모두 잡으려는 차세대 언어들(Rust & Julia) 파이썬은 개발 생산성과 뛰어난 생태계 덕분에 가장 인기 있는 언어 중 하나지만, 실행 속도 면에서는 늘 아쉬움을 남깁니다. 파이썬 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성으로 인해 느린 이유에 대한 자세한 내용은 이전에 포스팅한 글을 참고해주세요2025.09.26 - [Dev/Python(AI)] - [Python (AI)] 파이썬은 왜 느릴까? : 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성 등 샅샅이 파헤치기 [Python (AI)] 파이썬은 왜 느릴까? : 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성 등 샅샅이 파헤치기파이썬(Python)은 배우기 쉽고, 간결한 문법, 방대한 라이브러리로 인해 전 세계적으로 가장 사랑 받는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 하지만 파이썬을 사용하면서 종종 느리다는 평가를 듣게www.esta.. 2025. 10. 2.
[NVIDIA] CUDA : NVIDIA GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼 개요CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다. 원래 GPU는 그래픽 처리를 위해 만들어졌지만, CUDA를 통해 과학 계산, 머신러닝, 빅데이터 등 일반적인 범용 연산에도 GPU의 병렬 처리 성능을 활용할 수 있게 되었습니다.주제 개념CUDA : Compute Unified Device Architecture의 약자Compute : 연산Unified : 통합된Device Architecture : 장치 구조즉, 연산을 위해 통합된 장치 구조라는 의미로, CPU와 GPU가 협력해 작업을 수행할 수 있는 통합 환경을 뜻합니다.IT 에서 쓰이는 개념IT 분야에서는 CUDA가 단순히 그래픽 처리를 넘어서.. 2025. 10. 1.
[데이터 분석] Python 데이터 분석의 핵심: Pandas 완벽 가이드 개요Pandas는 파이썬(Python) 기반의 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 정형 데이터를 다루는 데 있어 거의 필수적인 도구로 꼽힙니다. 마치 스프레드시트 프로그램 처럼 데이터를 행과 열로 구조화하여 효율적으로 처리하고 분석할 수 있게 돕습니다. 주제 개념 및 용어 정리용어단어 뜻IT에서 쓰이는 용어 개념PandasPanel + Data(다차원 정형 데이터를 나타내는 경제학 용어) + S (복수형)의 합성어에서 유래구조화된 데이터의 조작과 분석을 위한 데이터 프레임 및 시리즈 객체를 제공하는 파이썬 라이브러리데이터를 구조화하여 효과적으로 처리하고 분석할 수 있도록 사용됨DataFrameData(데이터) + Frame(틀,구조)Pandas의 핵심 자.. 2025. 9. 30.
[데이터 분석] 데이터 과학의 핵심, NumPy 마스터하기 개요Numpy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 대규모 다차원 배열과 행렬 연산은 효율적으로 처리하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 데이터 과학, 머신러닝, 과학 컴퓨팅 분야에서 필수적으로 사용되며, 파이썬의 기본 리스트보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.용어 정리Numerical(수치적인) : 숫자로 나타내거나, 데이터를 수학적 및 통계적 방법을 통해 분석하는 것을 의미합니다.Python(파이썬) : '구렁이'라는 뜻을 가지고 있지만, IT 분야에서는 간결하고 가독성 높은 범용 프로그래밍 언어를 의미합니다.Numpy : Numerical + Python 합성어 수치적인 파이썬을 뜻하며, 특히 고성능 수치 연산에 최적화된 라이브러리를 말함사용 사례 및 예시.. 2025. 9. 29.
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