오늘은 파이썬 클린 코드 작성에 대한 중고급자 버전의 팁을 소개해드릴게요. 초급자 팁보다 더 심화된 내용을 다루며, 여러분의 코드 품질을 한 단계 업그레이드할 수 있는 방법들을 알아보겠습니다. 😊1. 함수 시그니처 개선하기함수의 매개변수와 반환 타입을 명시하면 코드의 가독성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이를 위해 타입 힌트를 사용해보세요.# 나쁜 예def calculate_area(length, width): return length * width# 좋은 예def calculate_area(length: float, width: float) -> float: return length * width 2. 컨텍스트 매니저 사용하기리소스를 관리할 때 컨텍스트 매니저를 사용하면 더 안전하고 간결..

오늘은 파이썬 개발을 할 때 클린 코드를 작성하는 방법에 대해 알아보려고 해요. 클린 코드는 가독성이 좋고 유지보수가 쉬운 코드를 의미한답니다. 지금부터 몇 가지 유용한 팁을 소개할게요! 😊1. 명확하고 의미 있는 변수명 사용하기변수명은 코드의 가독성을 크게 좌우해요. 변수명은 그 목적을 분명하게 나타내야 합니다. 예를 들어, a보다는 age, n보다는 number_of_items와 같이 구체적인 이름을 사용해 보세요.# 나쁜 예a = 10b = 20# 좋은 예width = 10height = 20  2. 함수는 하나의 작업만 수행하게 하기하나의 함수가 여러 작업을 수행하면 이해하기 어렵고, 유지보수가 힘들어져요. 함수는 가능한 한 하나의 작업만 수행하도록 작성하는 것이 좋습니다.# 나쁜 예def pr..

joblib은 파이썬에서 병렬 처리를 간편하게 수행할 수 있도록 도와주는 라이브러리이다. Parallel 클래스 Parallel 클래스는 병렬로 함수를 실행하거나 반복 가능한 작업을 처리할 때 사용 - n_jobs n_jobs 매개변수를 사용하여 동시에 실행할 작업의 수를 조절할 수 있으며 일반적으로 CPU의 코어 수를 사용하면 효과적이다. n_jobs=-1은 시스템에서 사용 가능한 모든 코어를 활용하여 최대한 병렬로 실행하라는 의미 - backend 백엔드는 어떻게 병렬 작업을 처리할지를 결정하는 핵심 역할을 하며, loky 백엔드가 기본적으로 사용된다. loky (기본 백엔드) loky는 파이썬의 concurrent.futures를 기반으로 하는 백엔드로, 멀티프로세싱을 활용 프로세스 풀링을 통해 효..

[python] 멀티프로세싱 Pool 사용법 및 코드 예시 | multiprocessing.Pool | python 속도 향상멀티프로세싱은 여러 개의 독립적인 프로세스를 생성하여 각각의 프로세스가 병렬로 작업하도록 하는 방식이다. 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지며, 프로세스 간 통신 (Inter-Process Comvje.tistory.com 파이썬에서 멀티프로세싱을 구현하기 위해 multiprocessing 모듈을 사용할 수 있으며, 이 중 대표적인 방식으로 multiprocessing.Pool과 multiprocessing.Process가 있다. 이전 포스팅에서는 Pool을 중심으로 사용하는 방법을 살펴보았고, 이번에는 Process를 직접 사용하는 방식과 함께 두 방식의 차이점을 비교해보..

반복문을 사용하다 보면 예기치 않은 에러가 발생하여 프로그램이 중단되는 경우가 많아요. 이러한 상황에서 Python의 try-except 블록을 활용하면 에러를 효과적으로 처리하고 프로그램의 안정성을 높일 수 있는데요. 이 포스트에서는 try-except 블록을 사용하여 반복문 내부에서 발생하는 에러를 처리하는 방법에 대해 알아볼게요 !왜 try-except 블록을 사용할까요?반복문 내에서 예외가 발생하면 프로그램이 중단되기 때문에, 나머지 반복문을 실행하지 못해요. 예외 처리를 통해 이러한 문제를 방지하고, 예외 상황을 적절히 처리할 수 있습니다.  try-except 블록 사용 예제for i in range(10): try: # 에러가 발생할 가능성이 있는 코드 resu..

이미지에서 무언가 검출하고 표시할 때 가장 많이 사용하는 line, rectangle, circle 세 가지 간단 정리. cv2.line(이미지, (시작좌표), (끝 좌표), 컬러, 두께) cv2.rectangle(이미지, (좌상단 좌표), (우하단 좌표), 컬러, 두께) cv2.circle(이미지, (중심 좌표), 반지름, 컬러, 두께) import numpy as np import cv2 black_canvas = np.zeros((500,500,3)) R, G, B = (0,0,255), (0,255,0), (255,0,0) cv2.line(black_canvas, (10,100),(500,300), R, thickness=10) cv2.rectangle(black_canvas, (10, 10), ..