큐레이트의 기록

[nextjs] npx 설치 오류 해결법

큐레이트 — Wed, 14 Jan 2026 01:44:00 +0900

환경: windows 11

오류메세지

npx : 이 시스템에서 스크립트를 실행할 수 없으므로 C:\Program Files\nodejs\npx.ps1 파일을 로드할 수 없습니다.

해결 방법

powershell를 관리자 권한으로 실행후 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 입력후 엔터

변경하시겠습니까?는 Y를 입력

[Python] 파일 자동 정리 프로그램 만들기 – 확장자별 분류부터 이동, 삭제까지

큐레이트 — Wed, 9 Jul 2025 17:22:10 +0900

[Python] 파일 자동 정리 프로그램 만들기 – 확장자별 분류부터 이동, 삭제까지

다운로드 폴더가 온갖 파일로 가득한가요?

파이썬을 활용하면 파일을 확장자 기준으로 자동 정리하거나, 특정 조건에 맞는 파일만 이동/삭제하는 프로그램을 쉽게 만들 수 있습니다.
이번 글에서는 실제 작업에 바로 쓸 수 있는 파일 정리 자동화 스크립트를 소개합니다.

✅ 1. 기본 파일 정리 로직 – 확장자별로 폴더로 이동


import os
import shutil

# 정리할 폴더 경로
target_folder = "C:/Users/사용자/Downloads"

# 이동할 확장자별 폴더 매핑
extension_map = {
    '.jpg': '이미지',
    '.png': '이미지',
    '.pdf': '문서',
    '.xlsx': '엑셀',
    '.zip': '압축',
}

# 파일 정리 실행
for filename in os.listdir(target_folder):
    ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()
    folder_name = extension_map.get(ext)
    
    if folder_name:
        dest_folder = os.path.join(target_folder, folder_name)
        os.makedirs(dest_folder, exist_ok=True)
        
        src = os.path.join(target_folder, filename)
        dst = os.path.join(dest_folder, filename)
        shutil.move(src, dst)

실행하면? 이미지, 문서, 엑셀 등 폴더로 자동 정리됩니다.

✅ 2. 특정 패턴/날짜 기준으로 삭제하기


import time

now = time.time()
days = 30  # 30일 이상 지난 파일만 삭제

for filename in os.listdir(target_folder):
    file_path = os.path.join(target_folder, filename)
    if os.path.isfile(file_path):
        last_modified = os.path.getmtime(file_path)
        if now - last_modified > days * 86400:
            os.remove(file_path)

오래된 파일 정리에도 활용 가능! 백업된 로그나 다운로드 폴더 정리에 유용합니다.

✅ 3. 숨김파일, 특정 키워드 포함 파일 예외 처리


# 숨김 파일(.으로 시작) 또는 특정 키워드가 포함된 파일은 무시
skip_keywords = ['keep', 'README']

for filename in os.listdir(target_folder):
    if filename.startswith('.') or any(k in filename for k in skip_keywords):
        continue
    # 나머지는 정리 로직으로 진행

마무리

이제 더 이상 다운로드 폴더에서 파일 찾느라 고생하지 마세요!

이번 글에서 소개한 확장자 기준 정리 + 오래된 파일 삭제 + 예외 처리 로직만 적용해도 실무 환경을 훨씬 쾌적하게 만들 수 있습니다.

[Python] openpyxl로 엑셀 차트 자동화하기 – 라인 차트, 바 차트, 저장까지 실습 예제

큐레이트 — Wed, 9 Jul 2025 12:13:47 +0900

[Python] openpyxl로 엑셀 차트 자동화하기 – 라인 차트, 바 차트, 저장까지 실습 예제

엑셀 자동화에서 차트 생성은 빠질 수 없는 기능입니다.

이번 글에서는 openpyxl을 사용해 라인 차트(Line Chart), 막대 차트(Bar Chart)를 생성하고 엑셀 파일에 저장하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

✅ 1. 기본 데이터 생성


from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

# 헤더
ws.append(["월", "매출"])
# 데이터
data = [
    [1, 100],
    [2, 120],
    [3, 90],
    [4, 150],
    [5, 170],
]
for row in data:
    ws.append(row)

wb.save("chart_data.xlsx")

✅ 2. 라인 차트 추가하기


from openpyxl.chart import LineChart, Reference
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook("chart_data.xlsx")
ws = wb.active

# 라인 차트 생성
chart = LineChart()
chart.title = "월별 매출 추이"
chart.style = 13
chart.y_axis.title = "매출"
chart.x_axis.title = "월"

# 데이터 설정 (B열 데이터, 1행은 제목)
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=6)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=6)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)

# 시트에 차트 추가
ws.add_chart(chart, "D2")

wb.save("chart_line.xlsx")

✅ 3. 막대 차트 추가하기


from openpyxl.chart import BarChart

wb = load_workbook("chart_data.xlsx")
ws = wb.active

# 막대 차트 생성
bar_chart = BarChart()
bar_chart.title = "월별 매출 막대 그래프"
bar_chart.y_axis.title = "매출"
bar_chart.x_axis.title = "월"

# 데이터 및 범주 지정
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=6)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=6)
bar_chart.add_data(data, titles_from_data=True)
bar_chart.set_categories(cats)

# 시트에 추가
ws.add_chart(bar_chart, "D20")

wb.save("chart_bar.xlsx")

마무리

openpyxl을 활용하면 복잡한 보고서도 파이썬 코드로 자동화할 수 있습니다.

이번 글에서 소개한 라인 차트, 바 차트는 실무에서 자주 사용되는 시각화 기능입니다.
다음 글에서는 엑셀 시트 병합, 파일 병합 자동화에 대해 다뤄보겠습니다.

[Python] openpyxl로 엑셀 자동화하기 – 파일 생성부터 스타일, 조건부 서식까지 완전 정복

큐레이트 — Tue, 8 Jul 2025 13:16:52 +0900

[Python] openpyxl로 엑셀 자동화하기 – 파일 생성부터 스타일, 조건부 서식까지 완전 정복

엑셀은 데이터 관리, 보고서, 자동화 업무에서 빠질 수 없는 도구입니다.

파이썬의 openpyxl 라이브러리를 활용하면 반복적인 엑셀 작업을 자동화할 수 있습니다.
이번 글에서는 엑셀 파일 생성, 수정, 셀 서식 적용, 조건부 서식까지 단계별 실전 예제를 소개합니다.

✅ 1. openpyxl 설치하기


pip install openpyxl

✅ 2. 엑셀 파일 생성 및 데이터 입력


from openpyxl import Workbook

# 워크북 생성 및 시트 선택
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 헤더 및 데이터 작성
ws['A1'] = '이름'
ws['B1'] = '점수'
ws.append(['홍길동', 90])
ws.append(['김철수', 85])

# 파일 저장
wb.save("sample.xlsx")

✅ 3. 기존 엑셀 파일 열고 값 수정하기


from openpyxl import load_workbook

# 파일 열기
wb = load_workbook("sample.xlsx")
ws = wb.active

# 데이터 수정
ws['B2'] = 95  # 홍길동 점수 수정

# 다시 저장
wb.save("sample_modified.xlsx")

✅ 4. 셀 서식 지정 (폰트, 정렬, 배경색)


from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill

# 워크북 로드
wb = load_workbook("sample.xlsx")
ws = wb.active

# 스타일 정의
font = Font(bold=True, color="FFFFFF")
align = Alignment(horizontal="center")
fill = PatternFill(start_color="4F81BD", end_color="4F81BD", fill_type="solid")

# 헤더 셀에 스타일 적용
for cell in ws[1]:
    cell.font = font
    cell.alignment = align
    cell.fill = fill

wb.save("sample_styled.xlsx")

✅ 5. 조건부 서식 (90점 이상이면 녹색 배경)


from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule
from openpyxl.styles import PatternFill

# 워크북 로드
wb = load_workbook("sample.xlsx")
ws = wb.active

# 조건부 서식 정의
green_fill = PatternFill(start_color="C6EFCE", end_color="C6EFCE", fill_type="solid")
rule = CellIsRule(operator="greaterThanOrEqual", formula=["90"], fill=green_fill)

# 범위에 적용
ws.conditional_formatting.add("B2:B10", rule)

wb.save("sample_conditional.xlsx")

✅ 6. 자주 발생하는 오류 및 해결 팁

PermissionError → 엑셀 파일이 열려 있는지 확인 후 닫고 실행
한글 깨짐 방지 → Font(name="맑은 고딕") 등 한글 폰트 설정
ModuleNotFoundError → pip install openpyxl 설치 필요

마무리

openpyxl은 엑셀 자동화를 위한 강력한 도구입니다.

이번 글에서 다룬 기능만으로도 반복 업무를 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

[nextjs] getStaticProps vs getServerSideProps 완벽 비교

큐레이트 — Sun, 15 Jun 2025 10:00:50 +0900

[nextjs] getStaticProps vs getServerSideProps 완벽 비교

Next.js는 페이지 단위로 데이터 패칭 전략을 선택할 수 있습니다.
그중 가장 자주 쓰이는 함수는 getStaticProps와 getServerSideProps입니다.

이번 글에서는 두 함수의 차이점과 선택 기준을 예제와 함께 정리해봅니다.

✅ 1. getStaticProps - 정적 생성 (SSG)

getStaticProps는 빌드 타임에 데이터를 가져와 정적 HTML을 생성합니다.
한 번 빌드하면 그 내용은 CDN에 배포되며, 모든 유저가 동일한 HTML을 받습니다.

export async function getStaticProps() {
  const data = await fetchData(); // API 호출 등
  return {
    props: {
      data
    }
  };
}

페이지 속도가 매우 빠름 (정적 HTML)
변하지 않는 콘텐츠에 적합 (블로그, 마케팅 페이지 등)
배포 전 데이터가 준비되어 있어야 함

✅ 2. getServerSideProps - 서버 사이드 렌더링 (SSR)

getServerSideProps는 요청이 올 때마다 서버에서 HTML을 생성합니다.
항상 최신 데이터를 반영해야 할 때 유용합니다.

export async function getServerSideProps(context) {
  const data = await fetchData();
  return {
    props: {
      data
    }
  };
}

항상 최신 데이터 제공
로그인/세션 기반 페이지에 적합
매 요청마다 서버 로딩이 필요 → 성능 이슈 주의

✅ 3. 선택 기준 비교

항목	getStaticProps	getServerSideProps
렌더링 시점	빌드 타임	요청 시마다
페이지 속도	매우 빠름	느릴 수 있음
최신 데이터	불가능 (단, ISR 활용 가능)	가능
캐싱	CDN 활용 가능	불가능 (서버 요청 필요)
적합한 용도	정적인 블로그, 제품 소개	로그인, 실시간 대시보드

✅ 4. 예제 비교

// SSG
export async function getStaticProps() {
  const post = await getPostData();
  return { props: { post } };
}

// SSR
export async function getServerSideProps() {
  const user = await getUserData();
  return { props: { user } };
}

동일한 UI라도 데이터 성격에 따라 SSG or SSR 중 선택할 수 있습니다.

마무리

getStaticProps는 빠르고 캐싱에 유리하며, getServerSideProps는 실시간성에 강점이 있습니다.

프로젝트 요구사항에 따라 렌더링 전략을 고르면 퍼포먼스와 UX를 모두 잡을 수 있습니다.

[nextjs] 라우팅 완전 정복 정적/동적 페이지부터 Link까지

큐레이트 — Sat, 14 Jun 2025 18:36:45 +0900

[nextjs] 라우팅 완전 정복 – 정적/동적 페이지부터 Link까지

Next.js는 파일 기반 라우팅을 제공합니다.
pages 폴더 안에 파일을 만들기만 해도 자동으로 URL이 생성되며, 정적, 동적, 중첩 라우팅까지 모두 처리할 수 있습니다.

이번 글에서는 Next.js 라우팅 시스템의 기본 개념과 실전 사용법을 정리합니다.

✅ 1. 정적 라우팅

pages/about.tsx 파일을 만들면 /about 경로가 자동 생성됩니다.
파일 구조 = URL 구조라는 점이 Next.js의 핵심입니다.


// pages/about.tsx
export default function About() {
  return <h1>About Page</h1>;
}

위 파일을 만들면 브라우저에서 /about 경로로 접근 가능합니다.

✅ 2. 중첩 라우팅

폴더를 이용해 중첩 페이지도 쉽게 만들 수 있습니다.


// pages/products/index.tsx
// pages/products/shoes.tsx

위 구조는 각각 /products, /products/shoes 경로로 연결됩니다.
폴더 구조 그대로 라우팅된다는 점이 직관적이죠.

✅ 3. 동적 라우팅 (Dynamic Routes)

대괄호 문법을 사용하면 동적인 경로도 쉽게 만들 수 있습니다.


// pages/post/[id].tsx
import { useRouter } from 'next/router';

export default function Post() {
  const router = useRouter();
  const { id } = router.query;

  return <h1>Post ID: {id}</h1>;
}

/post/1 또는 /post/abc처럼 다양한 URL을 처리할 수 있으며,
이 URL의 파라미터는 useRouter() 훅으로 받아옵니다.

✅ 4. Link 컴포넌트로 페이지 이동

Next.js의 Link 컴포넌트는 클라이언트 사이드 전환을 지원하여 페이지 이동 속도가 빠릅니다.


import Link from 'next/link';

export default function Home() {
  return (
    <nav>
      <Link href="/about">About으로 이동</Link>
    </nav>
  );
}

일반 <a> 태그 대신 <Link>를 쓰면
전체 페이지 새로고침 없이 이동하므로 성능에 유리합니다.

마무리

Next.js의 라우팅은 파일 기반 구조 덕분에 매우 직관적이고 유연합니다.

정적, 중첩, 동적 경로를 모두 지원하며, Link 컴포넌트를 활용하면 사용자 경험도 우수하죠.

[nextjs] 왜 써야 할까? – SSR, SSG, SEO에 강한 리액트 프레임워크

큐레이트 — Wed, 11 Jun 2025 12:47:54 +0900

[nextjs] 왜 써야 할까? – SSR, SSG, SEO에 강한 리액트 프레임워크

React 기반 프로젝트를 시작할 때 Next.js를 고려해본 적 있나요?

Next.js는 서버 사이드 렌더링(SSR), 정적 사이트 생성(SSG), SEO 최적화 기능을 갖춘 프레임워크로, 퍼포먼스와 사용자 경험을 동시에 잡을 수 있는 강력한 도구입니다.
이번 글에서는 실무에서 Next.js를 도입해야 하는 이유를 기능별로 정리해봅니다.

✅ 1. SSR – 서버 사이드 렌더링의 이점

Next.js는 페이지 요청 시 서버에서 HTML을 생성해주는 SSR 기능을 기본 지원합니다.
이 방식은 첫 페이지 로딩 속도를 빠르게 하고, 검색 엔진이 내용을 바로 인식할 수 있어 SEO에 유리합니다.

빠른 Time-to-First-Byte (TTFB)
로그인 상태에 따른 맞춤 페이지 제공
실시간 데이터 기반 콘텐츠 처리에 적합

✅ 2. SSG – 정적 페이지로 초고속 로딩

정적 사이트 생성(Static Site Generation)은 빌드 타임에 HTML을 미리 생성하는 방식입니다.
캐싱 및 CDN과의 궁합이 좋아 페이지 로딩 속도가 매우 빠릅니다.

변하지 않는 콘텐츠(예: 블로그, 제품 소개 페이지)에 최적
대규모 트래픽에서도 안정적인 서비스 제공

✅ 3. SEO에 강한 구조

React는 기본적으로 CSR(Client Side Rendering)이라 SEO가 어렵지만, Next.js는 SSR과 SSG로 이 문제를 해결합니다.
또한 메타태그, Open Graph, Twitter Card 같은 SEO 요소 설정도 매우 쉽습니다.


import Head from 'next/head';

export default function Home() {
  return (
    <>
      <Head>
        <title>나의 Next.js 블로그</title>
        <meta name="description" content="Next.js로 만든 SEO 최적화 블로그" />
      </Head>
      <main>...</main>
    </>
  );
}

✅ 4. 동적/정적 페이지의 유연한 조합

Next.js는 SSG와 SSR을 페이지 단위로 선택할 수 있습니다.
상품 상세는 SSR, 전체 상품 리스트는 SSG 등 실무 상황에 맞는 설계가 가능합니다.

✅ 5. 결론 – 실무 친화적 프레임워크

Next.js는 빠른 개발과 높은 생산성을 제공합니다.
Vercel과의 연동으로 배포도 간편하며, TypeScript, ESLint, 이미지 최적화까지 모던 프론트엔드 개발의 모든 것을 갖추고 있습니다.

마무리

Next.js는 단순히 React의 상위 프레임워크가 아니라, 웹 퍼포먼스, SEO, 확장성을 모두 고려한 강력한 툴입니다.

SSR, SSG를 동시에 지원하는 유연한 구조 덕분에 블로그, 쇼핑몰, SaaS 등 어떤 프로젝트에도 적합합니다.

이제 React 프로젝트를 시작한다면, Next.js는 가장 유력한 선택지입니다.

[다이어트일지] #68 - 2025년 4월 4주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Mon, 26 May 2025 14:52:44 +0900

[다이어트일지] #68 - 2025년 4월 4주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

이번 주는 지난주에 비해 다시 운동 루틴을 조금씩 회복하려고 노력한 주였습니다.
하지만 여전히 몸살 기운이 남아 있어 완전히 회복되었다고 보긴 어렵고, 주 후반엔 휴식을 병행하며 조절했습니다.

주간 체중 기록

4월 21일 ~ 4월 27일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위	유산소 운동
04.21 (월)	87.5	휴식	-
04.22 (화)	86.91	휴식	-
04.23 (수)	86.84	가슴, 삼두	마이마운틴 50분
04.24 (목)	85.95	등, 이두	마이마운틴 30분
04.25 (금)	86.02	휴식	-
04.26 (토)	84.9	휴식	-
04.27 (일)	86.03	어깨	-

지난주 마지막 체중: 88.03kg
이번주 마지막 체중: 86.03kg
주간 변화: -2.00kg 감소

느낀점

1. 회복 상황

지난주 감기 몸살 이후, 이번 주에도 완전히 회복되지 않은 상태였습니다. 여전히 피로감과 몸살 기운이 남아 있어, 운동 빈도는 제한적으로 유지했습니다.

2. 운동 루틴

총 3일(수, 목, 일) 동안 웨이트 트레이닝을 진행했고, 수·목 이틀은 유산소(마이마운틴)도 병행했습니다. 주말엔 휴식 위주로 몸 상태를 점검하면서 강도를 조절했습니다.

3. 체중 변화

지난주 대비 약 2kg 가까이 감소했으며, 이는 컨디션 회복과 식사량 조절의 결과로 해석됩니다. 체중은 다소 등락이 있었지만 큰 흐름에서는 안정화되는 모습입니다.

4. 다음 주 계획

컨디션이 점차 회복되는 만큼, 다음 주에는 운동 빈도와 유산소 시간을 조금씩 늘릴 예정입니다. 가벼운 아침 스트레칭이나 짧은 유산소부터 천천히 회복 페이스를 끌어올리는 것이 목표입니다.

이 포스트는 다이어트 체중 변화, 회복 상태 체크, 주간 운동 루틴 피드백을 기록한 일지입니다. 꾸준한 리듬과 자기관리를 바탕으로 건강하게 감량을 이어갑니다.

태그: 다이어트, 운동일지, 마이마운틴, 체중기록, 몸살, 컨디션관리, 회복기, 식단조절, 주간리뷰, 헬스기록, 유산소운동

[다이어트일지] #67 - 2025년 4월 3주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Mon, 26 May 2025 13:42:12 +0900

[다이어트일지] #67 - 2025년 4월 3주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

이번 주는 제주도 여행과 감기로 인해 컨디션이 저하되어 운동을 하지 못했습니다.
체중 변화는 후반부에 집중적으로 기록되었으며, 회복과 안정에 초점을 맞춘 한 주였습니다.

주간 체중 기록

4월 14일 ~ 4월 20일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위	유산소 운동
04.14 (월)	-	휴식	-
04.15 (화)	-	휴식	-
04.16 (수)	-	휴식	-
04.17 (목)	-	휴식	-
04.18 (금)	87.05	휴식	-
04.19 (토)	86.49	휴식	-
04.20 (일)	88.03	휴식	마이 마운틴 60분

지난주 마지막 체중: 86.25kg
이번주 마지막 체중: 88.03kg
주간 변화: +1.78kg 증가

느낀점

1. 컨디션 관리

4월 14일부터 18일까지는 제주도 일정으로 인해 운동과 체중 기록이 모두 중단되었습니다. 여행 후반부터는 감기 증상까지 겹쳐 운동을 지속하지 못했습니다.

2. 체중 변화

여행과 회복 기간을 거치며 식습관 및 활동량이 평소보다 낮았고, 후반부 체중은 평소보다 증가한 양상을 보였습니다. 다만 이는 일시적인 수분 증가 혹은 컨디션 영향일 수 있습니다.

3. 운동 루틴

이번 주는 운동 루틴을 전혀 소화하지 못했으며, 컨디션 회복이 최우선이었던 시기입니다. 다음 주부터는 가벼운 스트레칭이나 유산소부터 천천히 재개할 예정입니다.

4. 회복 전략

지속적인 피로 누적과 여행 후유증을 최소화하기 위해 충분한 수면, 수분 섭취, 점진적인 활동 복귀가 필요합니다.

이 포스트는 체중 변화 추이와 비운동 주간의 회복 패턴을 중심으로 정리된 기록입니다. 다음 주에는 다시 루틴 복귀를 목표로 계획을 세울 예정입니다.

태그: 다이어트, 운동쉼, 제주도여행, 감기, 컨디션관리, 회복중, 체중기록, 헬스블로그, 식단이탈, 피드백, 주간리뷰

[다이어트일지] #66 - 2025년 4월 2주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Mon, 26 May 2025 12:34:58 +0900

[다이어트일지] #66 - 2025년 4월 2주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

몸살과 야근 일정이 겹치면서 운동 루틴이 다소 흐트러졌던 한 주였습니다.
다만 초반에는 유산소와 함께 밀도 있게 운동을 진행했고, 후반에는 휴식을 취하며 컨디션 회복에 집중했습니다.

주간 체중 기록

4월 7일 ~ 4월 13일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위	유산소 운동
04.07 (월)	86.31	가슴, 삼두	마이마운틴 30분
04.08 (화)	86.16	휴식	-
04.09 (수)	85.03	등, 이두	마이마운틴 30분
04.10 (목)	85.56	휴식	-
04.11 (금)	84.96	휴식	-
04.12 (토)	84.67	휴식	-
04.13 (일)	86.25	휴식	-

지난주 시작 체중: 86.31kg
최저 체중: 84.67kg
주간 증가: +0.06kg

느낀점

1. 체중 변화

주 초반에는 비교적 급격한 체중 감소가 있었으나, 주말에는 다시 반등하며 86kg선으로 복귀했습니다. 다소 출렁이는 흐름이었으나, 전체적인 평균선은 유지되고 있습니다.

2. 운동 루틴

이번 주는 월, 수요일에 웨이트와 유산소를 병행했으며, 나머지 날은 모두 휴식으로 마무리되었습니다. 특히 주중 중반 이후로는 몸살 기운과 야근 일정으로 인해 운동을 지속하지 못한 점이 아쉽습니다.

3. 유산소 운동

마이마운틴 30분씩 2회를 진행했으며, 강도 있는 유산소로 컨디션 조절에 효과가 있었습니다. 주 후반에 유산소를 병행하지 못한 것은 회복에 초점을 두었습니다.

4. 식단 관리

전체적으로는 식단 통제가 유지되었지만, 컨디션 난조로 인해 일부 끼니에서 불규칙한 식습관이 발생했을 수 있습니다. 다음 주에는 기본 루틴 회복에 집중할 예정입니다.

이 포스트는 다이어트 체중 기록, 운동 루틴 정리, 유산소 활동 기록, 식단 관리 피드백을 기반으로 한 주간 일지입니다. 꾸준한 추적과 피드백을 통해 건강한 감량 루틴을 이어가고 있습니다.

[Python] pandas로 CSV, JSON, Excel 완전 정복 파일 불러오기부터 저장까지 실전 예제

큐레이트 — Wed, 21 May 2025 15:45:00 +0900

[Python] pandas로 CSV, JSON, Excel 완전 정복 – 파일 불러오기부터 저장까지 실전 예제

파이썬으로 데이터 분석을 시작한다면 CSV, JSON, Excel 파일을 다루는 법은 필수입니다.

이 글에서는 pandas 라이브러리를 활용해 세 가지 주요 파일 형식을 불러오고 가공한 뒤 저장하는 방법을 실제 코드와 함께 소개합니다.
업무 자동화나 데이터 전처리에 필요한 기본기를 정리해봤습니다.

✅ 1. pandas로 다양한 파일 불러오기


import pandas as pd

# CSV 불러오기
df_csv = pd.read_csv("data.csv")

# JSON 불러오기
df_json = pd.read_json("data.json")

# Excel 불러오기 (sheet 지정 가능)
df_excel = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 데이터 미리보기
print(df_csv.head())

✅ 2. 가공한 데이터 저장하기 (to_*)


# CSV로 저장
df_csv.to_csv("output.csv", index=False)

# JSON으로 저장 (한글 깨짐 방지)
df_json.to_json("output.json", orient="records", force_ascii=False, indent=2)

# Excel로 저장
df_excel.to_excel("output.xlsx", index=False)

✅ 3. 실전 예제 – 웹 JSON 데이터를 엑셀로 저장


import requests

# API로 JSON 데이터 받아오기
url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/users"
response = requests.get(url)
data = response.json()

# pandas로 변환 후 저장
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel("users.xlsx", index=False)

✅ 4. 자주 발생하는 오류 해결 팁

UnicodeDecodeError 발생 시 → encoding='utf-8-sig' 또는 'cp949'로 인코딩 지정
Excel 저장 시 오류 발생 → pip install openpyxl 설치 필요
JSON 한글 깨짐 방지 → force_ascii=False 옵션 사용

마무리

pandas를 활용하면 파일 형식에 관계없이 데이터를 유연하게 다룰 수 있습니다.

기초적인 입출력 기능을 익혀두면 분석, 리포트 자동화, 외부 시스템 연동 작업에서도 확실한 기반이 됩니다.

데이터를 다루는 모든 작업의 시작은 파일 입출력입니다. 필요할 때 참고할 수 있도록 저장해두시면 좋습니다.

[다이어트일지] #65 - 2025년 3월 5주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Fri, 9 May 2025 11:07:26 +0900

[다이어트일지] #65 - 2025년 3월 5주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

3월의 마지막 주와 4월 첫 주가 겹친 이번 주! 체중 기록과 운동 루틴을 정리하면서 한 주를 돌아보는 다이어트 주간 리뷰입니다. 이번 주는 주말에 체중 기록이 빠졌고, 주중엔 비교적 안정적인 흐름이었습니다.

주간 체중 기록

3월 31일 ~ 4월 6일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위
03.31 (월)	85.84	휴식
04.01 (화)	85.47	가슴, 삼두
04.02 (수)	84.46	등, 이두
04.03 (목)	84.62	휴식
04.04 (금)	85.05	휴식
04.05 (토)	-	하체, 어깨
04.06 (일)	-	휴식 (여행)

지난주 최종 체중: 85.84kg
변화: -

느낀점

1. 체중 변화

이번 주는 주말 체중 기록이 빠진 관계로 전체적인 패턴 분석이 다소 어려웠습니다. 주중엔 체중이 하락세였고, 4월 초반까지 비교적 안정적인 흐름을 보였습니다.

2. 운동 루틴

이번 주 운동은 총 3회 진행되었습니다. 가슴/삼두, 등/이두, 하체/어깨 루틴으로 구성되었고, 주말엔 여행으로 인해 운동을 건너뛰었습니다. 다음 주부터는 주말 운동 루틴을 다시 점검할 예정입니다.

3. 식단 관리

주중엔 식단 관리가 비교적 잘 이루어졌지만, 주말에 여행으로 인해 식단 통제가 어려웠던 점이 아쉬웠습니다. 다음 주엔 여행 영향에서 벗어나 다시 규칙적인 식단으로 복귀할 계획입니다.

이 포스트는 다이어트 체중 기록, 운동 루틴 정리, 식단 관리 피드백을 바탕으로 한 주간 일지입니다. 체중 감량을 위한 패턴 분석과 꾸준한 운동 기록이 포함되어 있습니다.

[다이어트일지] #64 - 2025년 3월 4주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Fri, 9 May 2025 00:50:57 +0900

[다이어트일지] #64 - 2025년 3월 4주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

3월의 마지막 주! 이번 주도 체중 변화와 운동 루틴을 정리하면서 한 주를 돌아보는 다이어트 주간 리뷰입니다. 이번 주는 체중이 비교적 큰 변동 없이 유지되었고, 운동 루틴은 상체와 하체 중심으로 나눠서 진행했습니다.

주간 체중 기록

3월 24일 ~ 3월 30일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위
03.24 (월)	85.80	휴식
03.25 (화)	85.20	가슴, 삼두
03.26 (수)	85.03	등, 이두
03.27 (목)	84.89	휴식
03.28 (금)	85.15	휴식
03.29 (토)	84.85	하체, 어깨
03.30 (일)	85.89	휴식

지난주 최종 체중: 85.80kg
변화: +0.49kg

느낀점

1. 체중 변화

전반적으로 큰 급등락 없이 유지되긴 했지만, 일요일에 다시 수치가 크게 오르며 마무리되었습니다. 주중엔 조금씩 내려가던 흐름이었으나, 금~일 컨디션이나 식사의 영향이 있었던 듯합니다.

2. 운동 루틴

이번 주는 총 3회 운동했습니다. 가슴/삼두, 등/이두, 하체/어깨 루틴으로 구성했고, 요일 간 분산도 나쁘지 않았습니다. 휴식일은 무리 없이 조절했으나, 주말에 유산소가 빠진 점은 아쉽네요.

3. 식단 관리

주중엔 식단이 안정적이었고, 평소보다 음식 섭취량 조절이 잘 됐던 한 주였습니다. 하지만 주말에 다시 외식이나 배달 영향을 받으며 체중이 반영되었고, 일요일엔 특히 수치 증가가 두드러졌습니다. 다음 주엔 주말 식단 흐름을 더 신경 써보려고 합니다.

[다이어트일지] #63 - 2025년 3월 3주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Mon, 21 Apr 2025 15:26:04 +0900

[다이어트일지] #63 - 2025년 3월 3주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

3월의 세 번째 주! 이번 주도 평일과 주말 모두 체중 변화와 운동 루틴을 정리하면서 한 주를 돌아보는 다이어트 주간 리뷰입니다. 체중은 주 중반부부터 다시 조금씩 오르기 시작했고, 일요일엔 다소 큰 폭의 증가가 있었던 한 주였습니다.

주간 체중 기록

3월 17일 ~ 3월 23일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위
03.17 (월)	84.26	휴식
03.18 (화)	84.79	휴식
03.19 (수)	85.31	휴식
03.20 (목)	85.20	가슴, 삼두
03.21 (금)	84.88	휴식
03.22 (토)	84.52	등, 이두
03.23 (일)	85.80	하체, 어깨

지난주 최종 체중: 85.31kg
변화: +0.49kg

느낀점

1. 체중 변화

이번 주는 초반엔 비교적 안정적으로 시작했는데, 수요일쯤부터 체중이 조금씩 올라가는 흐름이었어요. 금요일과 토요일엔 다시 살짝 내려갔다가, 일요일에 체중이 꽤 많이 오른 게 확 느껴졌습니다. 주말 컨디션이나 식사 영향이 좀 컸던 것 같고, 일요일 운동했는데도 수치가 올라간 걸 보니 수분이나 음식 무게 영향도 있을 듯해요.

2. 운동 루틴

이번 주는 총 3회 운동했어요. 목요일엔 가슴/삼두, 토요일엔 등/이두, 일요일엔 하체/어깨 루틴. 요일별로 분산도 괜찮았고, 오히려 운동한 날들은 컨디션이 나쁘지 않아서 만족스럽게 마무리한 느낌이에요. 주초엔 운동을 쉬었지만, 후반에 몰아서 잘 챙긴 편이라 밸런스는 괜찮았던 한 주.

3. 식단 관리

식단은 전반적으로 평일엔 무리 없었는데, 주말에 약간 흐트러진 감이 있어요. 특히 일요일에는 외식 또는 배달 영향이 좀 있었던 것 같고, 체중 수치에도 바로 반영된 느낌이에요. 다음 주엔 주말 리듬을 조금 더 신경 쓰면서, 유산소를 가볍게라도 꼭 챙겨보려고요.

[다이어트일지] #62 - 2025년 3월 2주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Mon, 21 Apr 2025 12:22:07 +0900

[다이어트일지] #62 - 2025년 3월 2주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

3월의 두 번째 주! 다시 한번 지난 일주일간의 체중 변화와 운동, 식단을 돌아보는 다이어트 주간 리뷰입니다. 이번 주는 전체적으로 체중이 고르게 유지되다가 마지막 날 급격한 증가가 있었던 흐름이 특징이었습니다.

주간 체중 기록

3월 10일 ~ 3월 16일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위
03.10 (월)	84.97	휴식
03.11 (화)	84.34	휴식
03.12 (수)	84.02	가슴, 삼두
03.13 (목)	84.17	휴식
03.14 (금)	84.27	휴식
03.15 (토)	84.49	등, 이두
03.16 (일)	85.31	어깨, 하체

지난주 최종 체중: 83.92kg
변화: +1.39kg

느낀점

1. 체중 변화

이번 주는 초반에 84kg 중반대에서 시작해서 주말쯤 되면서 서서히 올라가는 흐름이었어요. 일요일엔 85kg을 넘기기도 했는데, 아무래도 주말 컨디션이나 식단 영향이 좀 있었던 것 같아요. 전반적으로 보면 큰 변화는 없지만, 그래도 최근 몇 주 중에서는 오름세가 눈에 띄는 주였던 것 같아요. 다음 주엔 다시 리듬 한번 잡아볼 생각입니다.

2. 운동 루틴

이번 주는 수, 토, 일 이렇게 총 3회 운동했는데, 부위별로 잘 나눠서 진행한 편이에요. 수요일엔 가슴/삼두, 토요일엔 등/이두, 일요일엔 어깨/하체 루틴으로. 중간중간 휴식이 좀 많긴 했지만, 컨디션 생각하면 나쁘지 않았던 한 주였던 것 같아요. 일요일 운동할 땐 좀 무겁게 느껴졌지만 그래도 루틴대로 챙긴 건 만족스러웠어요.

3. 식단 관리

식단은 평일엔 큰 무리 없이 잘 유지했어요. 특별히 과식하거나 간식을 챙겨 먹은 날은 없었고, 전체적으로 밸런스가 괜찮았던 한 주. 주말에는 약간 흐트러졌던 것 같긴 한데, 그래도 완전히 무너진 건 아니라 그나마 다행이랄까요. 일요일 체중이 좀 올라서 확 체감되긴 했지만, 다음 주엔 주말에도 좀 더 신경 써볼 생각입니다.

C# 단위 테스트를 위한 NuGet 패키지 추천 – 테스트 코드 품질 높이는 필수 도구 6가지

큐레이트 — Wed, 2 Apr 2025 10:35:24 +0900

C# 단위 테스트를 보다 효율적으로 작성하고 싶다면, 검증된 NuGet 테스트 라이브러리를 사용하는 것이 핵심입니다. 이 글에서는 테스트 생산성을 높이고, 유지보수를 쉽게 만들어주는 대표적인 NuGet 패키지를 소개합니다.

1. xUnit – 널리 쓰이는 테스트 프레임워크

xUnit은 Microsoft가 공식으로 권장하는 테스트 프레임워크 중 하나로, 경량이고 확장성이 뛰어납니다.

[Fact]
public void Add_ReturnsCorrectSum()
{
    var result = calculator.Add(2, 3);
    Assert.Equal(5, result);
}

✔ 추천 이유: 깔끔한 구문, 다양한 테스트 유형 지원, .NET Core/6.0 완벽 호환

2. Moq – 객체 목(Mocking) 생성의 표준

Moq은 인터페이스나 가상 클래스의 동작을 시뮬레이션하여 테스트하는 데 유용한 라이브러리입니다.

var mock = new Mock<IMailService>();
mock.Setup(m => m.SendEmail(It.IsAny<string>())).Returns(true);

✔ 추천 이유: 단위 테스트에서 외부 의존성 제거에 효과적

3. FluentAssertions – 더 읽기 쉬운 Assertion

FluentAssertions는 테스트 결과 검증(Assertion)을 사람 친화적인 문장처럼 표현할 수 있게 해줍니다.

result.Should().Be(42);

✔ 추천 이유: 테스트 실패 시 메시지가 더 명확하고 디버깅이 쉬움

4. NSubstitute – Moq 대안으로 인기

NSubstitute는 Moq와 비슷하지만 더 간결한 문법으로 목 객체를 생성할 수 있어 선호되는 경우가 많습니다.

var service = Substitute.For<IUserService>();
service.GetUser(1).Returns(new User { Name = "홍길동" });

✔ 추천 이유: 간단한 문법, 직관적인 설정

5. Coverlet – 코드 커버리지 측정 도구

Coverlet은 테스트 커버리지를 측정하고 리포트를 생성해주는 도구로, Visual Studio 또는 CI 도구와 연동이 잘 됩니다.

dotnet test /p:CollectCoverage=true

✔ 추천 이유: 테스트 품질을 수치로 확인 가능

6. Bogus – 테스트용 더미 데이터 생성

Bogus는 가짜 이름, 이메일, 주소 등 다양한 테스트 데이터를 빠르게 생성해줍니다.

var faker = new Faker<User>()
    .RuleFor(u => u.Email, f => f.Internet.Email());

✔ 추천 이유: 시나리오 기반 테스트를 쉽게 준비 가능

마무리하며

테스트 코드도 결국은 ‘코드’입니다. 생산성과 유지보수성을 고려한다면, 위에서 소개한 NuGet 패키지들을 적극 활용해보세요. xUnit + Moq + FluentAssertions 조합만으로도 상당한 테스트 효율을 누릴 수 있습니다.

여러분이 애용하는 테스트용 NuGet 패키지가 있다면 댓글로 알려주세요!

NuGet 패키지 추천 – C# 개발 생산성 극대화하는 라이브러리 7선

큐레이트 — Mon, 31 Mar 2025 12:41:12 +0900

C# 개발 생산성을 높이고 싶은가요? 이 글에서는 실무에서 자주 쓰이는 NuGet 패키지 추천 리스트를 소개합니다. 코드 품질 향상, 유지보수 편의성, 디버깅 효율까지 한 번에 챙겨보세요!

1. FluentValidation – 유효성 검사의 정석

FluentValidation은 모델의 유효성 검사를 깔끔하고 선언적으로 작성할 수 있게 도와줍니다. 특히 MVC, WinForms, WPF 등 어디서나 잘 작동합니다.

RuleFor(x => x.Email).NotEmpty().EmailAddress();

✔ 추천 이유: 로직 분리로 코드 가독성이 좋아지고, 테스트 작성이 쉬워집니다.

2. Serilog – 강력한 구조적 로깅 시스템

Serilog은 다양한 출력 대상(콘솔, 파일, DB 등)에 대응하는 로깅 프레임워크입니다.

Log.Information("User {User} logged in at {Time}", userName, DateTime.Now);

✔ 추천 이유: 구조화된 로그로 디버깅과 모니터링이 쉬워집니다.

3. Polly – 재시도 로직을 우아하게

Polly는 실패한 작업을 자동으로 재시도하거나 회로 차단(Circuit Breaker)을 구현할 수 있는 라이브러리입니다.

Policy.Handle<HttpRequestException>()
    .Retry(3)
    .Execute(() => CallApi());

✔ 추천 이유: 외부 API나 네트워크 오류에 탄력적인 코드 작성 가능

4. AutoMapper – 반복적인 매핑을 줄이자

AutoMapper는 DTO ↔ Entity 간의 매핑 코드를 자동화해줍니다.

var userDto = mapper.Map<UserDto>(user);

✔ 추천 이유: 반복 작업 최소화, 유지보수 효율 상승

5. MediatR – 깔끔한 CQRS 패턴 구현

MediatR은 메시지 기반 요청/응답 패턴을 구현할 수 있는 패키지입니다. CQRS나 Clean Architecture 구현 시 유용합니다.

✔ 추천 이유: 의존성 분리와 테스트 용이성 증가

6. Newtonsoft.Json – JSON 처리의 대표주자

Newtonsoft.Json은 JSON 직렬화/역직렬화에 가장 널리 사용되는 패키지입니다.

var obj = JsonConvert.DeserializeObject<MyClass>(json);

✔ 추천 이유: 복잡한 JSON 구조 처리와 커스터마이징에 강력함

7. Humanizer – 사람 친화적인 출력 만들기

Humanizer는 날짜, 시간, 숫자 등을 사람이 이해하기 쉬운 표현으로 바꿔줍니다.

DateTime.Now.AddHours(-3).Humanize(); // "3 hours ago"

✔ 추천 이유: 사용자 친화적인 메시지를 쉽게 구현 가능

마무리하며

위에서 소개한 NuGet 패키지들은 모두 실무에서 유용하게 쓰이는 도구들입니다. 몇 줄의 코드로 개발 효율성을 크게 향상시킬 수 있다는 점에서 적극적으로 도입해볼 만합니다.

혹시 추가로 소개하고 싶은 NuGet 패키지가 있다면 댓글로 공유해주세요!

[Python] 내 컴퓨터 중복 파일 찾기 – 해시값 비교로 이미지/문서 정리하기

큐레이트 — Fri, 28 Mar 2025 13:26:29 +0900

[Python] 내 컴퓨터 중복 파일 찾기 – 해시값 비교로 이미지/문서 정리하기

컴퓨터에 파일이 많다 보면 중복된 파일이 생기기 쉽습니다.

이 글에서는 Python을 사용해 폴더 내 중복 파일을 자동으로 찾아내는 방법을 소개합니다.
`hashlib`으로 MD5 해시값을 비교하여 이름이 달라도 내용이 같은 파일을 식별할 수 있습니다.

✅ 1. Python 코드 – 중복 파일 탐색기


import os
import hashlib
from collections import defaultdict

def get_file_hash(filepath):
    hasher = hashlib.md5()
    with open(filepath, 'rb') as f:
        while chunk := f.read(8192):
            hasher.update(chunk)
    return hasher.hexdigest()

def find_duplicate_files(folder_path):
    hash_map = defaultdict(list)

    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for filename in files:
            full_path = os.path.join(root, filename)
            try:
                file_hash = get_file_hash(full_path)
                hash_map[file_hash].append(full_path)
            except Exception as e:
                print(f"❌ 오류 발생: {full_path} → {e}")

    # 중복만 추려서 리턴
    duplicates = {h: paths for h, paths in hash_map.items() if len(paths) > 1}
    return duplicates

# ▶ 사용 예시
target_folder = "D:/Working/2025/2025.03.28"
duplicates = find_duplicate_files(target_folder)

print(f"  중복 파일 검색 결과 ({len(duplicates)} 그룹):")
for hash_val, files in duplicates.items():
    print(f"\n  해시: {hash_val}")
    for file in files:
        print(f"  - {file}")

✅ 2. 실행 결과 예시


  중복 파일 검색 결과 (1 그룹):

  해시: 57203fe4526a8dd1a26f59e4ef209162
  - D:/Working/2025/2025.03.28\1.dll
  - D:/Working/2025/2025.03.28\2.dll
  - D:/Working/2025/2025.03.28\Google.Protobuf.dll

✅ 3. 어떤 파일이 중복인지 어떻게 판단하나요?

파일을 1줄씩 비교하면 느리기 때문에 파일의 MD5 해시값을 구해 서로 비교합니다.

- 이름이 달라도, 내용이 같으면 → 해시값 같음 - 내용이 다르면 → 해시값 다름

마무리

이 스크립트를 사용하면 중복 이미지 / 문서 / 백업파일 등을 손쉽게 찾고 정리할 수 있습니다.

필요시 자동 삭제, 로그 저장, 확장자 필터링까지 확장 가능하니 간단한 정리 스크립트가 필요할 때 꼭 활용해보세요

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다!

[Python] 나만의 명언 봇 만들기 – JSON으로 랜덤 출력하기

큐레이트 — Fri, 28 Mar 2025 12:57:07 +0900

[Python] 나만의 명언 봇 만들기 – JSON으로 랜덤 출력하기

하루의 시작을 짧고 강렬한 명언으로 시작하면 동기부여도 되고 기분도 좋아지죠

이번 글에서는 Python을 이용해 나만의 명언 랜덤 출력기를 만드는 방법을 소개합니다.
JSON 파일을 활용하여 명언을 관리하고, 매 실행마다 다른 명언이 출력되도록 만들 수 있습니다.

✅ 1. 명언 데이터 (quotes.json)


[
  { "quote": "지금 이 순간을 살아라", "author": "괴테" },
  { "quote": "성공은 준비된 자에게 온다", "author": "루이 파스퇴르" },
  { "quote": "행동은 말보다 강하다", "author": "세르반테스" }
]

JSON 파일은 quotes.json 같은 이름으로 저장하면 됩니다.

✅ 2. Python 코드 – JSON 명언 랜덤 출력기


import json
import random

with open("quotes.json", encoding="utf-8") as f:
    quotes = json.load(f)

quote = random.choice(quotes)
print(f"  \"{quote['quote']}\" - {quote['author']}")

✅ 3. 실행 결과 예시


  "행동은 말보다 강하다" - 세르반테스

마무리

단 몇 줄의 코드로 나만의 명언 봇을 만들 수 있습니다.

매일 동기부여가 되는 문장을 출력하면서 하루의 시작을 조금 더 멋지게 바꿔보세요

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다!

[다이어트일지] #61 - 2025년 3월 1주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

큐레이트 — Thu, 27 Mar 2025 13:18:57 +0900

[다이어트일지] #61 - 2025년 3월 1주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

3월의 첫 주! 식단과 운동을 어떻게 유지했는지 되돌아보는 다이어트 주간 리뷰입니다. 이번 주는 평일에는 비교적 안정적인 흐름을 보였지만, 주말에 체중이 다시 증가하면서 조금 아쉬움이 남는 한 주였습니다.

주간 체중 기록

3월 3일 ~ 3월 9일 체중 변화 기록
날짜	체중(kg)	운동 부위
03.03 (월)	84.22	휴식
03.04 (화)	84.64	휴식
03.05 (수)	83.66	가슴, 삼두
03.06 (목)	83.09	등, 이두
03.07 (금)	82.86	휴식
03.08 (토)	82.76	하체, 어깨
03.09 (일)	83.92	휴식

지난주 최종 체중: 83.96kg
변화: -0.04kg

느낀점

1. 체중 변화

이번 주는 주 초반에 체중이 다소 높게 시작되었지만, 수요일부터 꾸준히 감소하는 흐름을 보이다가, 일요일에 다시 급격하게 체중이 증가하는 패턴을 보였습니다. 이전 주와 마찬가지로 주말 식단과 활동 패턴이 체중 변화에 큰 영향을 주고 있다는 것을 다시 한번 체감한 한 주였어요. 꾸준히 관리해온 평일의 노력들이 주말에 무너지지 않도록, 앞으로는 주말에도 최소한의 규칙과 절제를 지키는 것이 중요하겠다는 생각이 들었습니다.

2. 운동 루틴

이번 주는 휴식일이 많았고, 전체적으로 운동에 대한 집중력이나 에너지가 조금 떨어진 느낌이었습니다. 살이 살짝 올라서 그런지 평소보다 몸이 무겁게 느껴졌고, 특히 수요일부터 운동을 시작했지만 힘이 덜 실린다는 느낌이 있었어요. 그래도 하체와 어깨 운동은 계획대로 진행했고, 루틴 자체는 여전히 잘 맞는 구조라고 생각됩니다. 다만, 다시 다이어트에 각을 제대로 잡고 운동 강도와 집중도를 조금 더 높여야 할 시점인 것 같아요.

3. 식단 관리

평일 식단은 전체적으로 잘 유지되었고, 간식이나 외식 없이 깔끔하게 진행할 수 있었습니다. 문제는 역시 주말 식단이었어요. 배달 음식이나 간단한 군것질이 반복되다 보니, 일요일 체중에 그대로 반영된 것 같습니다. 체중 감량을 위해선 주중뿐 아니라 주말까지도 일관된 식사 습관과 활동량이 필요하다는 걸 다시 느꼈습니다. 다음 주부터는 주말에 가벼운 유산소 운동을 추가하고, 배달 음식 섭취도 의식적으로 줄이면서 주말 리듬을 잘 잡는 걸 목표로 삼아야겠습니다.

[Python] 파이썬으로 PDF 내용 추출하는 방법 – PyMuPDF(fitz) 활용

큐레이트 — Wed, 26 Mar 2025 16:55:28 +0900

[Python] 파이썬으로 PDF 내용 추출하는 방법 – PyMuPDF(fitz) 활용

Python으로 PDF 파일을 자동 처리하고 싶을 때, PyMuPDF(fitz)는 가장 강력하고 빠른 라이브러리 중 하나입니다.

텍스트 추출, 이미지 추출, 페이지 분리 등 문서 자동화 업무에 바로 활용할 수 있는 실용적인 기능을 제공합니다.

이 글에서는 PyMuPDF(fitz)를 이용해 PDF에서 텍스트를 추출하는 방법과 이미지 저장, 특정 페이지 추출 등 실무 예제를 함께 정리해드립니다.

✅ 1. PyMuPDF 설치 방법

pip install pymupdf

→ 설치하면 fitz라는 이름으로 import해서 사용합니다.

✅ 2. PDF 전체 텍스트 추출하기


import fitz  # PyMuPDF

doc = fitz.open("sample.pdf")  # PDF 열기

for page in doc:
    text = page.get_text()
    print(text)

doc.close()

→ 페이지별로 반복하면서 텍스트 추출 가능
줄바꿈, 문단 유지도 비교적 잘 되는 편입니다.

✅ 3. 특정 페이지 텍스트 추출하기


page = doc.load_page(2)  # 3번째 페이지 (0부터 시작)
text = page.get_text()
print(text)

→ 페이지 수가 많을 경우 필요한 페이지만 추출해서 성능 최적화 가능

✅ 4. PDF에서 이미지 추출하기


for page_number in range(len(doc)):
    page = doc.load_page(page_number)
    images = page.get_images(full=True)

    for img_index, img in enumerate(images):
        xref = img[0]
        pix = fitz.Pixmap(doc, xref)
        if pix.n < 5:  # RGB
            pix.save(f"page{page_number+1}_img{img_index+1}.png")
        else:  # CMYK → RGB 변환
            pix = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix)
            pix.save(f"page{page_number+1}_img{img_index+1}.png")

→ 이미지가 포함된 PDF에서 내장 이미지 추출이 가능합니다.
스크린샷이 아닌 원본 이미지 그대로 추출됩니다.

✅ 5. 특정 페이지 추출해서 새로운 PDF 만들기


new_doc = fitz.open()
new_doc.insert_pdf(doc, from_page=2, to_page=4)  # 3~5페이지 복사
new_doc.save("extracted_pages.pdf")
new_doc.close()

→ 기존 PDF에서 특정 구간만 추출

✅ 6. 텍스트 위치 기반 추출 (고급 기능)

page = doc.load_page(0) blocks = page.get_text("blocks") # (x0, y0, x1, y1, "text", block_no) for block in blocks: x0, y0, x1, y1, text, *_ = block print(f"[{x0:.0f}, {y0:.0f}] - {text}")

→ 좌표 기반 텍스트 분석이 가능하므로 표 추출, 영역 지정 추출 등의 커스텀 처리가 가능합니다.

마무리

PyMuPDF(fitz)는 단순한 PDF 읽기를 넘어서 텍스트 추출, 이미지 저장, 페이지 조작까지 지원하는 강력한 도구입니다.

보고서 자동화, 문서 검수, 데이터 수집 등에 바로 활용할 수 있는 실무 유틸리티로 추천드립니다

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다!

[HTML] <form> 안에서 <section>과 <fieldset> 병행 사용하는 법

큐레이트 — Wed, 26 Mar 2025 13:13:52 +0900

[HTML] <form> 안에서 <section>과 <fieldset> 병행 사용하는 법

HTML에서 <form>을 구성할 때, 입력 항목이 많아지면 <fieldset>과 <section>을 병행해 사용하면 구조가 훨씬 깔끔해집니다.

이 글에서는 두 태그의 차이점과 실무 예제를 통해 폼 구조를 더 명확하게 설계하는 방법을 소개합니다.

✅ 1. fieldset vs section – 뭐가 다를까?

항목 <fieldset> <section>

의미 입력 항목 그룹 (form control grouping) 독립적인 콘텐츠 블록 (document section)

사용 목적 폼 내 입력 그룹 구분 논리적 구간 구분 (헤더/푸터 등 포함 가능)

접근성 legend와 함께 스크린리더 지원↑ heading(h1~h6)과 함께 의미 부여

시각적 테두리 O (기본 테두리 있음) X (스타일 없음)

→ fieldset은 입력 그룹을 묶고, section은 문서 의미를 나누는 구조입니다.

✅ 2. 병행 사용하는 실무 예제

<form> <section aria-labelledby="account-heading"> <h2 id="account-heading">계정 정보</h2> <fieldset> <legend>로그인 정보</legend> <label for="email">이메일</label> <input id="email" type="email"> <label for="password">비밀번호</label> <input id="password" type="password"> </fieldset> </section> <section aria-labelledby="profile-heading"> <h2 id="profile-heading">프로필 정보</h2> <fieldset> <legend>기본 정보</legend> <label for="name">이름</label> <input id="name" type="text"> <label for="birth">생일</label> <input id="birth" type="date"> </fieldset> </section> <button type="submit">가입하기</button> </form>

✔ <section>은 문서 의미 구조를 나누는 용도로 사용되고,
✔ <fieldset>은 입력 항목 그룹을 묶는 데 쓰입니다.

✅ 3. 접근성(A11y) 향상 방법

<section>에는 aria-labelledby 또는 aria-label 추가

<legend>는 해당 입력 그룹의 제목으로 읽힘

스크린리더는 heading(h2~h3)과 legend를 구분해서 처리

→ 두 태그를 적절히 함께 쓰면 시각적/논리적/접근성 구조가 모두 완성됩니다.

✅ 4. 시각적 스타일링 팁

form { max-width: 600px; margin: auto; } section { margin-bottom: 2rem; } fieldset { border: 1px solid #ccc; padding: 1rem; border-radius: 6px; } legend { font-weight: bold; padding: 0 0.5rem; color: #333; }

→ form 전체 레이아웃도 함께 잡아주면 UI가 더 깔끔해집니다.

마무리

<form> 안에서 <section>과 <fieldset>을 병행하면 시맨틱 구조 + UX + 접근성을 동시에 챙길 수 있습니다.

대규모 입력 폼, 멀티 스텝 회원가입, 설문 페이지 등에 꼭 적용해보시길 추천드립니다

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다!

[HTML] <fieldset>과 <legend>로 폼 그룹화하기

큐레이트 — Wed, 26 Mar 2025 11:29:38 +0900

[HTML] <fieldset>과 <legend>로 폼 그룹화하기

HTML에서 <fieldset>과 <legend>는 폼 입력 항목을 그룹화하고, 제목을 붙여주는 기능을 합니다.

접근성을 높이고, 시각적으로도 그룹을 구분할 수 있게 해주는 매우 중요한 태그입니다.
이 글에서는 fieldset과 legend의 사용법과 함께, 실제 로그인, 회원가입 폼 예제를 통해 설명해드립니다.

✅ 1. <fieldset>이란?

<fieldset>은 폼 안에서 입력 그룹을 묶는 컨테이너입니다.
해당 그룹은 테두리로 구분되어 표시되며, 관련 입력 요소들을 시각적으로 구분할 수 있습니다.

✅ 2. <legend>란?

<legend>는 fieldset의 제목 역할을 합니다.
보통 그룹의 용도(예: 기본 정보, 연락처 정보 등)를 나타냅니다.

✅ 3. 기본 예제

<form> <fieldset> <legend>로그인 정보</legend> <label for="email">이메일:</label> <input type="email" id="email" name="email"><br><br> <label for="password">비밀번호:</label> <input type="password" id="password" name="password"> </fieldset> </form>

→ 위 예제는 이메일과 비밀번호를 fieldset으로 묶고, legend로 그룹 제목을 지정한 구조입니다.

✅ 4. 실무 회원가입 폼 예제

<form> <fieldset> <legend>기본 정보</legend> <label for="name">이름:</label> <input type="text" id="name"> <label for="birth">생년월일:</label> <input type="date" id="birth"> </fieldset> <fieldset> <legend>연락처 정보</legend> <label for="email">이메일:</label> <input type="email" id="email"> <label for="phone">전화번호:</label> <input type="tel" id="phone"> </fieldset> <button type="submit">가입하기</button> </form>

→ 실무에서는 입력 항목을 논리적 묶음 단위로 그룹화해서 가독성과 접근성을 함께 챙길 수 있습니다.

✅ 5. 스타일 커스터마이징 팁

fieldset { border: 1px solid #ccc; padding: 1rem; margin-bottom: 1.5rem; } legend { font-weight: bold; color: #333; padding: 0 8px; }

→ 기본 스타일은 브라우저마다 다르므로 fieldset과 legend는 CSS로 커스터마이징하는 것이 일반적입니다.

✅ 6. 접근성과 사용자 경험(UX)

스크린 리더는 legend를 통해 그룹 이름을 읽어줍니다.

시각적으로도 구분되기 때문에 폼이 복잡해질수록 유용합니다.

단순 시각 구분이 아니라, 의미 있는 HTML 구조가 된다는 점에서 중요합니다.

마무리

<fieldset>과 <legend>는 HTML 폼의 구조를 명확하게 하고 접근성을 높이며, 사용자 경험을 개선할 수 있는 중요한 태그입니다.

특히 회원가입, 설정화면, 긴 입력폼 등에서는 반드시 사용하는 것을 추천드립니다.

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[HTML] placeholder vs label – 언제 어떤 걸 써야 할까?

큐레이트 — Wed, 26 Mar 2025 09:05:39 +0900

[HTML] placeholder vs label – 언제 어떤 걸 써야 할까?

HTML에서 placeholder와 label은 모두 입력 필드에 대한 힌트를 제공하는 요소지만, 사용 목적과 사용자 경험(UX), 접근성 측면에서 큰 차이가 있습니다.

이 글에서는 두 태그의 차이점과 언제 어떤 상황에서 써야 하는지, 실무 기준 예제와 함께 정리해보겠습니다.

✅ 1. placeholder란?

<input type="text" placeholder="이메일 주소를 입력하세요">

placeholder는 입력 전 임시로 표시되는 안내 텍스트입니다.
입력값을 입력하면 해당 텍스트는 사라집니다.

✔ 간단한 힌트를 줄 수 있다

✘ 입력 후에는 사라지므로 정보가 유지되지 않는다

✘ 화면 낭독기(Screen reader)에서 읽히지 않을 수 있다 (접근성 ↓)

✅ 2. label이란?

<label for="email">이메일 주소</label> <input id="email" type="text">

label은 해당 입력 필드의 이름, 설명을 명확하게 전달합니다.
클릭 시 입력창으로 포커스를 이동시킬 수 있으며, 접근성을 위한 필수 요소입니다.

✔ 입력값의 의미를 항상 보여줌

✔ 시각장애인을 위한 스크린 리더 호환

✔ form 구조에서의 사용성 향상

✅ 3. 실무 기준 – 언제 무엇을 써야 하나?

상황 placeholder label

간단한 예시나 힌트 ✅ 적합 –

필수 입력 정보 ✘ 불완전 ✅ 꼭 필요

접근성 (A11y) ✘ 지원 약함 ✅ 스크린리더 호환

UX 일관성 ✘ 텍스트 사라짐 ✅ 항상 표시됨

✅ 4. placeholder + label 같이 쓰는 예시

<label for="username">사용자 이름</label> <input id="username" type="text" placeholder="홍길동">

→ label은 필수 정보로 유지하고, placeholder는 입력 예시로 활용하면 사용성과 접근성 모두 챙길 수 있습니다.

잘못된 예시 – placeholder만 사용하는 경우

<input type="email" placeholder="이메일 주소">

→ 입력한 후에는 어떤 정보를 입력해야 했는지 알 수 없습니다.
→ 스크린 리더가 안내하지 못하므로 접근성 점수에서 감점됩니다.

마무리

placeholder는 입력 예시를 보여주는 용도로, label은 입력 필드의 이름과 설명을 명확히 하기 위한 필수 요소입니다.

따라서 placeholder만 사용하는 것은 피하고, label은 항상 포함UX + 웹 접근성 + 표준 코딩
도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[Flutter] CachedNetworkImage 캐시 초기화 / 수동 리프레시 방법

큐레이트 — Tue, 25 Mar 2025 21:04:51 +0900

[Flutter] CachedNetworkImage 캐시 초기화 / 수동 리프레시 방법

CachedNetworkImage는 네트워크 이미지를 로컬에 저장(캐시)해두고 다음에 같은 URL을 불러오면 빠르게 보여주는 Flutter 이미지 최적화 패키지입니다.

하지만 가끔은 이미지 캐시를 초기화하거나 강제로 새로고침(refresh)하고 싶을 때가 있습니다.
이 글에서는 실무에서 자주 사용하는 캐시 초기화 & 수동 리프레시 방법을 소개합니다.

✅ 1. 캐시 전체 초기화 (비우기)

전체 이미지 캐시를 비우고 싶을 땐 DefaultCacheManager의 emptyCache()를 사용합니다.

import 'package:flutter_cache_manager/flutter_cache_manager.dart'; await DefaultCacheManager().emptyCache();

→ 이 메서드는 모든 캐시된 이미지 파일을 삭제합니다.
앱 설정 초기화, 로그아웃 시 함께 사용하면 좋습니다.

✅ 2. 특정 URL 캐시 삭제

await DefaultCacheManager().removeFile('https://example.com/image.jpg');

→ 특정 이미지만 새로 받아야 할 때 유용합니다.
예: 사용자가 프로필 사진을 바꿨을 때

✅ 3. 수동 리프레시 구현 (버튼 클릭 시 이미지 다시 로드)

String imageUrl = 'https://example.com/profile.jpg'; int version = 0; CachedNetworkImage( key: ValueKey(version), imageUrl: '$imageUrl?v=$version', // 버전 파라미터로 강제 갱신 placeholder: (context, url) => CircularProgressIndicator(), errorWidget: (context, url, error) => Icon(Icons.error), ),

// 버튼 클릭 시 버전 증가 ElevatedButton( onPressed: () { setState(() { version++; }); }, child: Text("이미지 새로고침"), )

→ 쿼리 파라미터나 key 변경으로 CachedNetworkImage가 새로 로드되도록 유도할 수 있습니다.

✅ 4. 커스텀 CacheManager로 유효기간 설정하기

class CustomCacheManager extends CacheManager { static const key = "customCache"; CustomCacheManager() : super( Config( key, stalePeriod: const Duration(hours: 6), // 6시간 후 자동 새로고침 maxNrOfCacheObjects: 100, ), ); }

CachedNetworkImage( imageUrl: 'https://example.com/image.jpg', cacheManager: CustomCacheManager(), )

→ stalePeriod를 설정하면 자동으로 갱신 주기를 관리할 수 있습니다.

마무리

CachedNetworkImage는 이미지 최적화에 탁월하지만, 수동 캐시 제어 기능까지 함께 익혀두면 앱 사용자 경험(UX)을 훨씬 더 매끄럽게 만들 수 있습니다.

이미지 변경이 자주 발생하는 앱이라면 버전 파라미터 + 캐시 삭제 + 커스텀 CacheManager 조합을 적극 활용해보세요!

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[Flutter] 이미지 로딩 최적화 – CachedNetworkImage 사용법

큐레이트 — Tue, 25 Mar 2025 20:02:33 +0900

[Flutter] 이미지 로딩 최적화 – CachedNetworkImage 사용법

Flutter에서 Image.network()만 사용하면 이미지가 스크롤할 때마다 재요청되거나 깜빡거림(플리커링) 현상이 발생할 수 있습니다.

이럴 땐 CachedNetworkImage를 사용하면 이미지를 로컬에 캐싱해서 불필요한 재로딩을 줄일 수 있어 성능이 훨씬 좋아집니다.

✅ 1. CachedNetworkImage란?

cached_network_image는 이미지를 다운로드한 뒤 로컬에 캐싱해서 다음번에 같은 URL을 요청할 때 네트워크를 사용하지 않고 빠르게 표시해주는 라이브러리입니다.

✅ 2. 설치 방법

# pubspec.yaml dependencies: cached_network_image: ^3.3.1

flutter pub get

→ 최신 버전은 pub.dev에서 확인하세요: https://pub.dev/packages/cached_network_image

✅ 3. 기본 사용법

import 'package:cached_network_image/cached_network_image.dart'; CachedNetworkImage( imageUrl: 'https://example.com/image.jpg', placeholder: (context, url) => CircularProgressIndicator(), errorWidget: (context, url, error) => Icon(Icons.error), )

imageUrl: 불러올 이미지 주소

placeholder: 로딩 중 보여줄 위젯

errorWidget: 이미지 로드 실패 시 대체 위젯

✅ 4. BoxFit, height, width 등 커스텀 속성

CachedNetworkImage( imageUrl: 'https://example.com/profile.jpg', width: 120, height: 120, fit: BoxFit.cover, placeholder: (context, url) => Container( width: 120, height: 120, color: Colors.grey[200], ), )

→ BoxFit.cover와 함께 사용하면 프로필 사진, 썸네일 등에 딱 맞게 표시할 수 있습니다.

✅ 5. ListView에서 사용 시 성능 이점

ListView.builder( itemCount: 10, itemBuilder: (context, index) { return ListTile( leading: CachedNetworkImage( imageUrl: 'https://picsum.photos/100?image=$index', width: 60, height: 60, fit: BoxFit.cover, placeholder: (context, url) => CircularProgressIndicator(), errorWidget: (context, url, error) => Icon(Icons.error), ), title: Text('Item $index'), ); }, )

→ 일반 Image.network는 스크롤할 때마다 재요청하지만, CachedNetworkImage는 한 번 로딩된 이미지를 캐시에서 재사용합니다.

실무 팁

GIF도 지원하지만 크기 제한이 있으니 주의

캐시 만료/초기화는 DefaultCacheManager().emptyCache() 등으로 가능

shimmer 효과나 skeleton UI와 함께 쓰면 UX 향상

마무리

Flutter 앱의 이미지 성능을 높이고 싶다면 CachedNetworkImage는 거의 필수적인 도구입니다.

로딩 시간 단축, UX 향상, 데이터 절약까지 가능하니 ListView, GridView, 프로필 화면 등에 적극 활용해보세요

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다!

[Flutter] 상태관리 뭐 써야 할까? Provider vs Riverpod vs BLoC 비교

큐레이트 — Tue, 25 Mar 2025 19:38:06 +0900

[Flutter] 상태관리 뭐 써야 할까? Provider vs Riverpod vs BLoC 비교

Flutter로 앱을 개발하다 보면 상태관리에 대해 반드시 고민하게 됩니다.
처음에는 setState()로 간단히 처리하지만, 규모가 커지면 전역 상태 관리, 비동기 처리, 모듈화가 필요해지죠.

이 글에서는 대표적인 Flutter 상태관리 방식인 Provider, Riverpod, BLoC을 비교하고 언제 어떤 걸 선택하면 좋은지도 함께 정리해드립니다.

✅ 1. Provider – 공식이 인정한 기본 상태관리

provider는 Google에서 만든 공식 추천 패키지입니다.
간단한 구조 + 낮은 학습 난이도로 입문자가 쓰기 좋습니다.

// provider 예제: ChangeNotifier 사용 class Counter extends ChangeNotifier { int value = 0; void increment() { value++; notifyListeners(); } }

// 사용 ChangeNotifierProvider( create: (_) => Counter(), child: Consumer<Counter>( builder: (_, counter, __) => Text('${counter.value}'), ), )

→ 위 구조는 단순한 로직에서는 충분히 강력합니다.

✅ 2. Riverpod – Provider의 진화형

riverpod은 Provider의 단점을 개선한 최신 상태관리 방식입니다.
전역 사용 가능, BuildContext 없이도 접근 가능, 더 강력한 타입 안전성이 특징입니다.

// Riverpod 예제 (flutter_riverpod) final counterProvider = StateProvider((ref) => 0); // 사용 Consumer( builder: (context, ref, _) { final count = ref.watch(counterProvider); return Text('$count'); }, );

→ 모듈화, 테스트, 리팩토링에 강한 구조를 원한다면 Riverpod이 더 적합합니다.

✅ 3. BLoC – 복잡한 앱에 강한 구조화된 방식

bloc은 이벤트 기반의 구조로 동작하며, Stream과 Sink를 이용해 데이터 흐름을 제어합니다.
기업용 앱, 복잡한 상태 변화가 많은 앱에 적합합니다.

class CounterBloc extends Bloc<CounterEvent, int> { CounterBloc() : super(0) { on<Increment>((event, emit) => emit(state + 1)); } }

// UI에서 Bloc 사용 BlocBuilder<CounterBloc, int>( builder: (context, state) { return Text('$state'); }, );

→ 구조가 무겁지만 대규모 협업, 테스트 자동화에 유리합니다.

상태관리 방식 비교 요약

방식 장점 단점 추천 대상

Provider 간단하고 익히기 쉬움 대규모 앱에서는 관리 어려움 입문자, 간단한 앱

Riverpod 모듈화, 테스트 용이, 타입 안전 학습 곡선 약간 있음 중급 이상, 장기 운영 앱

BLoC 명확한 이벤트 흐름, 테스트 강점 초기 셋업 복잡 대규모 앱, 협업

마무리

Flutter 상태관리는 앱 규모, 개발자 경험, 유지보수 계획에 따라 선택해야 합니다.
처음에는 Provider → 점점 Riverpod or BLoC으로 옮겨가는 것도 좋은 방법입니다.

✅ 실무에서 가장 많이 쓰는 조합은 Riverpod + Freezed입니다.

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[TypeScript] 제네릭(Generic) 기초부터 실무까지 정리

큐레이트 — Tue, 25 Mar 2025 18:53:01 +0900

[TypeScript] 제네릭(Generic) 기초부터 실무까지 정리

TypeScript의 제네릭(Generic)은 코드의 유연성과 재사용성을 높여주는 강력한 기능입니다.
함수, 클래스, 인터페이스에서 다양한 타입을 다뤄야 할 때, 제네릭을 사용하면 코드 중복 없이 타입 안정성을 유지할 수 있습니다.

이 글에서는 제네릭의 기초 문법부터, 실무에서 자주 쓰이는 활용 예제까지 정리해드리겠습니다.

✅ 제네릭이란?

제네릭은 타입을 고정하지 않고, 사용할 때 지정할 수 있게 만드는 기능입니다.
기본 문법은 <T>를 사용하는 형태입니다.

// 제네릭 함수 예시 function identity<T>(value: T): T { return value; } // 사용 예 identity<string>("hello"); // "hello" identity<number>(123); // 123

→ 위 함수는 string, number, boolean 등 다양한 타입에 유연하게 대응할 수 있습니다.

✅ 제네릭 인터페이스

interface ApiResponse<T> { data: T; success: boolean; message?: string; } const userResponse: ApiResponse<{ name: string; age: number }> = { data: { name: "홍길동", age: 30 }, success: true, };

→ 제네릭 인터페이스는 API 응답, Form 구조 등 유형이 다양한 객체 정의에 유용합니다.

✅ 제네릭 클래스

class StorageBox<T> { private items: T[] = []; add(item: T) { this.items.push(item); } getAll(): T[] { return this.items; } } const stringBox = new StorageBox<string>(); stringBox.add("Hello"); stringBox.add("World"); const numbers = new StorageBox<number>(); numbers.add(10); numbers.add(20);

→ StorageBox<T>는 문자열, 숫자 등 타입에 따라 다른 저장소를 만들 수 있습니다.

✅ 제네릭에 타입 제약 추가하기 (extends)

function getLength<T extends { length: number }>(value: T): number { return value.length; } getLength("hello"); // ✅ getLength([1, 2, 3]); // ✅ getLength(123); // ❌ 에러: number는 length 속성이 없음

→ extends를 사용하면 제네릭 타입이 어떤 속성을 반드시 가지고 있어야 한다는 제약을 줄 수 있습니다.

✅ 실무에서 많이 쓰는 제네릭 패턴

1. 유연한 유틸리티 함수 만들기

function getFirstItem<T>(arr: T[]): T | undefined { return arr[0]; }

2. 특정 키만 추출하기 (keyof 활용)

function getValue<T, K extends keyof T>(obj: T, key: K): T[K] { return obj[key]; } const user = { name: "홍길동", age: 25 }; getValue(user, "name"); // "홍길동"

✅ 제네릭이 중요한 이유

타입 안정성과 유연성을 동시에 확보할 수 있음

코드 중복 없이 다양한 타입에 대응 가능

실무에서 API 응답, Form 처리, 상태관리 등에 광범위하게 활용됨

마무리

TypeScript의 제네릭은 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 한 번 익혀두면 다양한 상황에서 코드를 깔끔하고 안정적으로 작성할 수 있게 됩니다.

앞으로 유틸리티 타입(Partial, Pick 등)과 함께 사용하는 패턴도 소개할 예정입니다!
도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[HTML] 특수 문자( , <, ©) 정리 – HTML Entities 모음

큐레이트 — Tue, 25 Mar 2025 12:57:52 +0900

[HTML] 특수 문자( , <, ©) 정리 – HTML Entities 모음

HTML에서 특수 문자(HTML Entities)는 코드 상으로 직접 입력이 불가능하거나, 입력 시 문제가 생길 수 있는 문자를 &코드; 형태로 작성하는 방식입니다.

예를 들어, <는 “작다(<)” 기호를 의미하고, ©는 저작권 표시인 “©”로 표시됩니다.

이 글에서는 자주 사용되는 특수 문자와 엔티티 코드를 정리해드릴게요.

✅ 기본 특수 문자 모음

문자 Entity 코드 의미

& & 앰퍼샌드 (&)

< < 작다 (<)

> > 크다 (>)

" " 큰따옴표 (")

' ' 작은따옴표 (')

공백 (Non-breaking space)

✅ 기호/문자 관련 Entity 코드

문자 Entity 코드 의미

© © 저작권 (©)

® ® 등록상표 (®)

€ € 유로 화폐 (€)

¥ ¥ 엔 화폐 (¥)

¢ ¢ 센트 기호 (¢)

© © 숫자 코드로 표현한 저작권 기호

✅ 이모지 & 유니코드 특수문자 (참고)

😀 😊

→ 😊 형태는 유니코드 16진수 표현입니다.
HTML에서도 이모지 사용 가능하지만, 폰트 호환성을 고려해야 합니다.

✅ 실무에서 자주 쓰이는 케이스

HTML 코드 그대로 보여주고 싶을 때: <div>Hello</div>

문장 중간에 공백 유지: Hello World!

텍스트에 기호 삽입: © 2025 Bok Corp.

마무리

HTML 특수 문자는 웹에서 코드 충돌 없이 특수 기호를 표현할 수 있게 도와주는 기능입니다.
특히 HTML/CSS/JS를 블로그나 포트폴리오에 보여줄 때 꼭 필요한 요소이기도 하죠.

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[Tomcat] 메모리 설정 방법 – JAVA_OPTS / Heap Size 튜닝 완벽 정리

큐레이트 — Tue, 25 Mar 2025 12:53:44 +0900

[Tomcat] 메모리 설정 방법 – JAVA_OPTS / Heap Size 튜닝 완벽 정리

톰캣(Tomcat)을 운영하다 보면 OutOfMemoryError나 서버 느림 현상을 겪을 수 있습니다.
이럴 때 가장 먼저 확인해야 할 부분은 JVM 메모리 설정
이 글에서는 JAVA_OPTS를 이용한 메모리 설정, -Xms, -Xmx 옵션 의미, 그리고 실무에서 추천하는 힙 사이즈 조정 팁까지 모두 정리해드립니다.

✅ JAVA_OPTS vs CATALINA_OPTS 차이

톰캣에서 JVM 옵션을 설정할 때는 JAVA_OPTS나 CATALINA_OPTS 환경변수를 사용할 수 있습니다.

JAVA_OPTS: 톰캣 실행 시 항상 적용됨 (start, stop 등 모두)

CATALINA_OPTS: 톰캣 구동 시에만 적용 (start 시에만)

→ 보통 메모리 관련 설정은 JAVA_OPTS 또는 CATALINA_OPTS 둘 중 하나에만 설정하면 됩니다.

✅ setenv.sh (또는 setenv.bat)로 설정

톰캣 홈 경로의 bin 폴더에 setenv.sh (리눅스) 또는 setenv.bat (윈도우)을 만들어 설정합니다.

# setenv.sh (리눅스/macOS) export JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m"

:: setenv.bat (Windows) set JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m

톰캣이 실행될 때 이 파일이 자동으로 불려옵니다. 없으면 직접 만들어도 무방합니다.

✅ 주요 JVM 메모리 옵션 설명

옵션 설명

-Xms JVM 시작 시 할당할 최소 힙 크기

-Xmx JVM이 사용할 수 있는 최대 힙 크기

-XX:PermSize 클래스 메타데이터 저장 영역 초기 크기 (Java 7 이하)

-XX:MaxPermSize PermGen 최대 크기 (Java 7 이하)

-XX:MaxMetaspaceSize (Java 8 이상) PermGen 대신 Metaspace 영역 최대 크기

TIP: Java 8 이상에서는 PermSize 대신 Metaspace 옵션을 사용해야 합니다.

✅ 실무에서 추천하는 힙 설정 예시

운영 환경에서 메모리 사용량이 많지 않다면 아래와 같이 설정합니다:

export JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:MaxMetaspaceSize=256m"

메모리 많이 쓰는 WAS라면:

export JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxMetaspaceSize=512m"

주의: 서버 메모리(RAM) 크기를 초과하지 않도록 설정하세요.

✅ 적용 후 확인 방법

톰캣 구동 후 아래 명령어로 메모리 설정이 제대로 반영됐는지 확인할 수 있습니다.

ps aux | grep tomcat

또는 jcmd, jvisualvm, jconsole 등 툴로도 확인 가능

마무리

톰캣이 느리거나 OutOfMemory 에러가 발생한다면 가장 먼저 JVM 메모리 설정을 점검해보세요.

setenv.sh 파일을 통해 -Xms / -Xmx를 명확하게 설정하면 서버 안정성도 높아지고 성능도 개선됩니다.

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[C#] Quartz.NET 스케줄링 작업 자동화 – 기본 사용법부터 실무 적용까지

큐레이트 — Mon, 24 Mar 2025 14:59:37 +0900

[C# Quartz.NET] 스케줄링 작업 자동화 – 기본 사용법부터 실무 적용까지

C#에서 반복 작업이나 예약된 작업을 실행하려면 Quartz.NET을 사용하는 것이 가장 일반적입니다.

Quartz는 정해진 시간마다 특정 작업을 실행하거나, 복잡한 크론 표현식(Cron Expression)을 설정하여 정교한 스케줄링을 구현할 수 있는 라이브러리입니다.

✅ Quartz.NET 설치하기

// NuGet으로 설치 Install-Package Quartz

✅ 1. 기본 Job 클래스 만들기

// IJob을 상속한 작업 클래스 public class HelloJob : IJob { public Task Execute(IJobExecutionContext context) { Console.WriteLine($"[{DateTime.Now}] Hello Quartz!"); return Task.CompletedTask; } }

Quartz는 실행할 작업을 IJob 인터페이스를 통해 정의합니다.

✅ 2. Scheduler 설정 및 Job 등록

IScheduler scheduler = await StdSchedulerFactory.GetDefaultScheduler(); await scheduler.Start(); // Job 생성 IJobDetail job = JobBuilder.Create<HelloJob>() .WithIdentity("helloJob", "group1") .Build(); // 트리거 설정 (5초마다 실행) ITrigger trigger = TriggerBuilder.Create() .WithIdentity("helloTrigger", "group1") .StartNow() .WithSimpleSchedule(x => x .WithIntervalInSeconds(5) .RepeatForever()) .Build(); // 스케줄러에 Job과 Trigger 등록 await scheduler.ScheduleJob(job, trigger);

→ 위 예제는 프로그램이 실행되자마자 5초 간격으로 HelloJob을 반복 실행하는 구조입니다.

✅ 3. Cron 표현식으로 특정 시간에 실행

// 매일 오전 9시에 실행 ITrigger cronTrigger = TriggerBuilder.Create() .WithIdentity("dailyTrigger", "group1") .WithCronSchedule("0 0 9 ? * *") // 초 분 시 일 월 요일 .Build();

Cron 표현식을 사용하면 매주 특정 요일, 특정 시간에만 실행되도록 정밀하게 제어할 수 있습니다.

✅ 4. 실무 적용 팁

로그 파일 정리, 백업 작업, 메일 전송 등에 활용 가능

JobDataMap을 통해 Job에 매개변수 전달 가능

윈도우 서비스로 등록하면 항상 백그라운드에서 작동

// JobDataMap 사용 예시 IJobDetail job = JobBuilder.Create<EmailJob>() .UsingJobData("recipient", "admin@example.com") .Build();

✅ 5. ASP.NET Core에서 Quartz 사용하기

.NET Core에서는 Quartz.Extensions.Hosting 패키지를 사용하면 DI 기반으로 Quartz를 쉽게 등록하고 관리할 수 있습니다.

// 패키지 설치 Install-Package Quartz.Extensions.Hosting

// Program.cs builder.Services.AddQuartz(q => { q.UseMicrosoftDependencyInjectionJobFactory(); var jobKey = new JobKey("HelloJob"); q.AddJob<HelloJob>(opts => opts.WithIdentity(jobKey)); q.AddTrigger(opts => opts .ForJob(jobKey) .WithSimpleSchedule(x => x.WithIntervalInSeconds(10).RepeatForever())); }); builder.Services.AddQuartzHostedService(q => q.WaitForJobsToComplete = true);

마무리

Quartz.NET은 단순 반복 작업부터 복잡한 일정 작업까지 다양한 스케줄링을 안정적으로 처리할 수 있는 강력한 도구입니다.
C# 실무에서 백그라운드 작업 자동화, 주기적 로직 실행, 예약 시스템 등을 구성할 때 Quartz는 매우 유용하게 사용될 수 있습니다.

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[DevExpress] SplashScreenManager로 로딩 화면 만들기 – GridView 데이터 바인딩 UX 개선

큐레이트 — Mon, 24 Mar 2025 13:30:31 +0900

[DevExpress] SplashScreenManager로 로딩 화면 만들기 – GridView 데이터 바인딩 UX 개선

대용량 데이터를 로딩할 때 화면이 멈추거나, 사용자에게 아무런 반응이 없으면 UX가 매우 떨어집니다. 이럴 때는 DevExpress에서 제공하는 SplashScreenManager를 사용하여 로딩 화면을 구성하면 좋습니다.

이 글에서는 GridView에 데이터를 지연 로딩하면서 SplashScreen을 띄우는 실제 코드 예제를 정리해보겠습니다.

✅ 1. Splash 화면이란?

DevExpress의 SplashScreenManager는 로딩 중일 때 ProgressBar, 텍스트 등을 보여주는 비동기 UI 컴포넌트입니다.
단순한 "잠시 기다려 주세요" 메시지부터, 동적인 애니메이션 로딩 화면까지 만들 수 있습니다.

✅ 2. 설치 전 준비

DevExpress WinForms 라이브러리 설치되어 있어야 함

프로젝트에 SplashScreen Form 추가 (DevExpress 메뉴 → "Add New Item" → "SplashScreen")

✅ 3. GridControl + SplashScreen 연동 예제

private async void MainForm_Load(object sender, EventArgs e) { // 1. SplashScreen 표시 SplashScreenManager.ShowForm(this, typeof(MyWaitForm), true, true, false); try { // 2. 백그라운드에서 데이터 로딩 var data = await Task.Run(() => GetDataFromDatabase()); // 3. Grid에 바인딩 (렌더링 최적화) gridView.BeginUpdate(); gridControl.DataSource = data; gridView.EndUpdate(); } finally { // 4. SplashScreen 닫기 SplashScreenManager.CloseForm(); } }

주의: ShowForm()은 UI 스레드에서 호출해야 하고, Task.Run은 백그라운드 스레드에서 데이터 로딩을 담당합니다.

✅ 4. 커스텀 Splash 화면 만들기

기본 Splash 화면 외에도 커스텀 화면을 디자인할 수 있습니다.

Solution Explorer → Add → New Item → DevExpress SplashScreen

ProgressBar, Label, PictureBox 등을 자유롭게 배치

MyWaitForm.cs가 생성됨

Splash 화면 클래스명은 예제처럼 MyWaitForm으로 설정해 주세요.
이 폼은 ShowForm()에서 사용됩니다.

팁 – 비동기 로딩 + UX 둘 다 잡기

폼은 먼저 표시되고, 데이터는 비동기로 로딩

로딩 중이라는 것을 SplashScreen으로 시각적으로 안내

BeginUpdate / EndUpdate로 렌더링 최적화

Task.Run과 await로 UI 멈춤 없이 처리

마무리

사용자 경험을 고려한 로딩 화면은 작은 차이지만 프로그램 완성도에 큰 차이를 만듭니다.
DevExpress의 SplashScreenManager는 이를 쉽고 깔끔하게 구현할 수 있는 좋은 도구입니다.

실무에서 GridView나 TreeList 등에 대용량 데이터를 처리하신다면 꼭 Splash 적용을 검토해보세요!

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[C#] Devexpress GridControl DataSource 지연 로딩으로 속도 최적화하기

큐레이트 — Mon, 24 Mar 2025 13:16:50 +0900

[DevExpress] GridControl DataSource 지연 로딩으로 속도 최적화하기

DevExpress의 GridControl / GridView에 데이터를 바인딩할 때, 바로 DataSource를 설정하면 폼 로딩 시 렉이 생기거나 UI가 멈추는 현상이 발생할 수 있습니다.

이 글에서는 지연 로딩(Delayed Binding)으로 GridView를 빠르게 보여주고, 데이터는 백그라운드에서 로딩하는 방법을 소개합니다.

✅ 1. 왜 DataSource를 바로 바인딩하면 느려질까?

GridControl은 DataSource를 설정하는 순간 데이터를 분석하고 렌더링을 시작합니다.
데이터가 많을수록 로딩 시간이 길어지며, 그 사이 UI가 멈추게 됩니다.
→ 이 현상은 특히 WinForms에서 폼 로드시 바로 바인딩할 때 자주 발생합니다.

✅ 2. Task.Run으로 백그라운드에서 데이터 로딩

폼은 먼저 뜨고, 데이터는 백그라운드에서 로딩한 후 GridView에 바인딩하는 방식이 사용자 경험(UX)을 훨씬 개선시킵니다.

private async void MainForm_Load(object sender, EventArgs e) { gridView.BeginUpdate(); gridControl.DataSource = null; gridView.EndUpdate(); loadingLabel.Visible = true; // "로딩 중..." 표시 var data = await Task.Run(() => GetDataFromDatabase()); gridControl.DataSource = data; loadingLabel.Visible = false; }

→ GetDataFromDatabase()는 시간이 오래 걸리는 DB 쿼리 또는 리스트 생성 함수입니다.

✅ 3. 로딩 중 표시 UI 간단 구현

폼에 Label 또는 ProgressPanel 등을 배치하여 로딩 중임을 사용자에게 안내하세요.

// 로딩 텍스트 설정 loadingLabel.Text = "데이터 로딩 중입니다..."; loadingLabel.Visible = true;

→ DevExpress라면 SplashScreenManager도 좋은 대안입니다.

✅ 4. BeginUpdate / EndUpdate 반드시 사용

GridView 바인딩 시에도 BeginUpdate(), EndUpdate()를 사용하면 불필요한 렌더링을 막고 성능이 향상됩니다.

gridView.BeginUpdate(); gridControl.DataSource = data; gridView.EndUpdate();

마무리 팁

폼 로드시 GridControl의 DataSource = null로 초기화

데이터는 Task.Run으로 백그라운드에서 가져오기

로딩 중임을 알려주는 UI 요소 표시

BeginUpdate / EndUpdate로 렌더링 성능 최적화

위 방법을 적용하면 대용량 데이터를 바인딩해도 화면 멈춤 없이 자연스럽게 로딩할 수 있습니다.
사용자 경험도 좋아지고, 개발자도 속이 편해지는 구조입니다

도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다!

[C#] DevExpress WinForms GridView 속도 개선 팁 – 렌더링 최적화 & 클릭 지연 해결

큐레이트 — Mon, 24 Mar 2025 12:26:11 +0900

[WinForms] DevExpress GridView 속도 개선 팁 – 렌더링 최적화 & 클릭 지연 해결

DevExpress의 GridView는 강력한 기능을 제공하지만, 데이터가 많아지면 속도 저하나 렌더링 지연, Row 클릭 시 딜레이 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

이 글에서는 실무에서 직접 적용했던 GridView 성능 최적화 팁을 구체적인 코드와 함께 소개하겠습니다.

✅ 1. BeginUpdate / EndUpdate로 렌더링 최소화

여러 UI 변경을 한꺼번에 적용할 때는 반드시 BeginUpdate()와 EndUpdate()로 감싸서 중간 렌더링을 막아야 성능이 좋아집니다.

gridView.BeginUpdate(); try { gridControl.DataSource = GetData(); // 데이터 바인딩 } finally { gridView.EndUpdate(); }

→ 주의: EndUpdate()는 finally 블록에서 반드시 호출하세요.

✅ 2. RowCellClick 안에서 데이터 접근 최소화

RowCellClick 또는 FocusedRowChanged 이벤트에서 GetRowCellValue를 반복 호출하면 성능이 저하될 수 있습니다.

// 성능 저하 예시 var val1 = gridView.GetRowCellValue(e.RowHandle, "ColumnA"); var val2 = gridView.GetRowCellValue(e.RowHandle, "ColumnB");

→ 개선 방법: GetRow로 한 번에 캐스팅한 후 필드 접근

// 최적화 예시 var row = gridView.GetRow(e.RowHandle) as MyModel; if (row != null) { var val1 = row.ColumnA; var val2 = row.ColumnB; }

→ 특히 Row 클릭 시 팝업을 띄우거나 쿼리를 호출한다면 비동기 처리(Task.Run)도 고려하세요.

✅ 3. Column 정렬 & 필터 성능 최적화

컬럼 정렬이나 필터 기능이 많을수록 렌더링이 느려질 수 있습니다.
필요 없는 컬럼은 AllowSort, AllowFilter를 꺼주세요.

gridView.Columns["ColumnA"].OptionsColumn.AllowSort = DefaultBoolean.False; gridView.Columns["ColumnA"].OptionsFilter.AllowFilter = false;

→ 정렬/필터가 꼭 필요한 컬럼만 켜놓는 것이 성능에 좋습니다.

✅ 4. AutoWidth, BestFitColumns 피하기

BestFitColumns()는 모든 셀의 크기를 측정하기 때문에 데이터가 많을 경우 매우 느려집니다.

→ 대안: 화면 너비 기준으로 컬럼 크기를 수동으로 설정하거나, 최소한 일부 컬럼만 BestFit

// 느려질 수 있는 코드 gridView.BestFitColumns(); // 대안 gridView.Columns["Name"].BestFit();

✅ 5. 실시간 이벤트 남발 방지

CellValueChanged나 RowChanged 이벤트에서 매번 디비 호출, 로직 실행은 렌더링에 영향을 줄 수 있습니다.

→ 최소한 값이 실제로 변경된 경우에만 동작하도록 처리

private void gridView_CellValueChanged(object sender, CellValueChangedEventArgs e) { var newValue = e.Value?.ToString(); var oldValue = gridView.GetRowCellValue(e.RowHandle, e.Column.FieldName)?.ToString(); if (newValue != oldValue) { // 변경된 경우에만 처리 UpdateToDatabase(newValue); } }

마무리

DevExpress GridView는 매우 강력하지만, 속도 최적화는 반드시 필요합니다.
위의 팁들을 프로젝트에 적용하면 화면 전환 속도, 클릭 반응성, 스크롤 성능이 눈에 띄게 향상됩니다.

앞으로도 WinForms + DevExpress 실무 팁을 계속 공유할 예정이니, 도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[C#] Singleton, Scoped, Transient 차이점 – DI Container 생명주기 완전 정리

큐레이트 — Mon, 24 Mar 2025 11:00:23 +0900

[C#] Singleton, Scoped, Transient 차이점 – DI Container 생명주기 완전 정리

C#에서 의존성 주입(Dependency Injection)을 사용할 때, DI Container에 등록할 수 있는 Singleton, Scoped, Transient는 각기 다른 생명주기를 가지고 있습니다.

실무에서 자주 쓰이는 이 3가지 생명주기의 차이점과 사용 시 주의할 점, 그리고 예제를 통한 설명을 함께 정리해보겠습니다.

1. Singleton – 앱 전체에서 단 하나

Singleton으로 등록된 서비스는 애플리케이션 실행 동안 딱 1개 인스턴스만 생성되어, 모든 곳에서 공유됩니다.

// 등록 방법 services.AddSingleton<IMyService, MyService>();

처음 요청 시 1회 생성 → 이후 모든 요청에서 동일한 인스턴스 반환

상태를 유지해야 하는 캐시, 설정, Logger 등에 적합

주의: 상태 공유 때문에 Thread-Safe하게 설계되어야 합니다.

2. Scoped – 요청(Request)당 하나

Scoped로 등록된 서비스는 HTTP 요청마다 새 인스턴스가 생성됩니다.
ASP.NET Core에서는 컨트롤러 단위로 공유되며, 동일 요청 안에서는 하나의 인스턴스가 사용됩니다.

// 등록 방법 services.AddScoped<IMyService, MyService>();

웹 요청마다 새로운 인스턴스 생성

DBContext, 사용자 요청 데이터 처리에 적합

주의: 콘솔 앱이나 WinForms에서는 별도 Scope 관리가 필요합니다.

⚡ 3. Transient – 요청마다 새로 생성

Transient는 요청될 때마다 항상 새로운 인스턴스를 생성합니다.
의존 객체까지 전부 새로 만들어지기 때문에 가볍고 독립적인 서비스에 적합합니다.

// 등록 방법 services.AddTransient<IMyService, MyService>();

요청마다 새 인스턴스 생성 (심지어 같은 요청에서도 여러 번 생성 가능)

상태를 가지지 않는 Helper 클래스, 계산기, 포맷터 등에 적합

생명주기 비교 표

종류 인스턴스 수명 적합한 용도

Singleton 앱 전체에서 1개 설정, 캐시, 공통 서비스

Scoped 요청(Request)당 1개 DBContext, 사용자 세션

Transient 요청마다 새로 Helper, Utility, Stateless 서비스

실무 팁 – 언제 어떤 생명주기를 써야 할까?

Singleton – 상태를 공유해도 문제가 없는 서비스 (예: 로깅, 캐시)

Scoped – 요청 기반의 리소스를 다룰 때 (예: DbContext)

Transient – 가벼운 서비스, 상태가 없는 도구성 클래스

잘못된 생명주기를 적용하면 의도하지 않은 상태 공유나 메모리 낭비가 발생할 수 있습니다.
따라서 서비스의 역할과 범위에 따라 생명주기를 신중하게 선택해야 합니다.

마무리

의존성 주입(DI)은 유지보수성과 테스트 용이성을 높여주는 핵심 기술입니다.
그만큼 생명주기를 제대로 이해하고 사용하는 것이 중요합니다.

이 글이 도움이 되셨다면 공감 / 댓글 부탁드립니다

[C#] Singleton 패턴 잘못 쓰면 발생하는 문제 – 메모리 누수 & DI 문제

큐레이트 — Mon, 24 Mar 2025 08:25:05 +0900

[C#] Singleton 패턴 잘못 쓰면 발생하는 문제 – 메모리 누수 & DI 문제

C#에서 Singleton 패턴은 전역 인스턴스를 하나만 유지한다는 점에서 자주 사용됩니다. 하지만 잘못된 싱글톤 사용은 메모리 누수, 테스트 어려움, 의존성 주입(DI) 충돌 등의 문제를 발생시킬 수 있습니다.

이 글에서는 Singleton 패턴의 기본 구조와 함께 실무에서 문제가 되는 사용 예, 그리고 올바른 구현 방법을 소개하겠습니다.

✅ Singleton 패턴 기본 구조

// 기본 싱글톤 구현 (Lazy + Thread-safe) public sealed class MyService { private static readonly Lazy<MyService> instance = new Lazy<MyService>(() => new MyService()); public static MyService Instance => instance.Value; private MyService() { // 생성자 } public void DoSomething() { Console.WriteLine("작업 실행"); } }

이 구조는 실무에서 가장 많이 쓰이는 Lazy + Thread-safe 패턴입니다.
하지만 아래와 같은 문제들을 유발할 수 있습니다.

⚠️ 문제 1 – 테스트 코드 작성 어려움

싱글톤 인스턴스는 전역 상태를 가지기 때문에, 단위 테스트에서 격리(Isolation)된 테스트 작성이 어렵습니다.
Mocking이 어렵고, 테스트 간 상태 공유로 인해 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다.

// 다음 테스트는 상태 공유 문제를 일으킬 수 있음 MyService.Instance.DoSomething(); // 이전 테스트의 상태가 남아있음

⚠️ 문제 2 – DI(Dependency Injection)와 충돌

최근에는 의존성 주입(Dependency Injection)을 활용하는 경우가 많은데, 이 때 Singleton 패턴은 DI 컨테이너가 객체 생명주기를 관리하는 방식과 충돌할 수 있습니다.

// DI Container에서 관리되는 객체 예시 services.AddSingleton<IMyService, MyService>();

DI 컨테이너를 사용한다면 굳이 수동으로 Singleton 패턴을 구현할 필요 없이 컨테이너에게 Singleton 생명주기를 맡기는 게 더 안전하고 유연합니다.

⚠️ 문제 3 – 메모리 누수

GC(가비지 컬렉터)는 더 이상 참조되지 않는 객체를 정리하지만, Singleton은 앱 종료 시까지 메모리에 유지되기 때문에 불필요한 리소스가 계속 메모리에 남아 메모리 누수처럼 보일 수 있습니다.

// 싱글톤 내부에서 IDisposable 리소스를 직접 관리하면 누수 위험 private SqlConnection conn = new SqlConnection(...);

→ 이럴 땐 IDisposable을 구현하지 말고, 외부에서 의존성 주입 받는 구조로 개선해야 합니다.

✅ 해결 방법 – DI와 함께 쓰는 Singleton

.NET Core 이상에서는 Microsoft.Extensions.DependencyInjection을 통해 싱글톤 생명주기를 컨트롤 할 수 있습니다.

// Startup.cs 또는 Program.cs에서 등록 services.AddSingleton<IMyService, MyService>(); // 생성자 주입으로 사용 public class MyController { private readonly IMyService myService; public MyController(IMyService myService) { this.myService = myService; } }

이처럼 DI Container를 활용한 Singleton 등록 방식이 테스트 코드 작성, 생명주기 관리, 메모리 안정성 측면에서 훨씬 유리합니다.

마무리 요약

전통적인 Singleton 패턴은 간단하지만 테스트/확장/DI 측면에서 단점이 많음

의존성 주입을 활용해 Singleton을 안전하게 구현하는 것이 권장됨

싱글톤 내부에 리소스를 직접 소유하지 말고, 외부에서 주입받는 구조가 이상적

실무에서는 항상 유지보수성과 테스트 가능성을 고려한 구조 설계가 중요합니다.
이 글이 도움이 되셨다면 공감/댓글 부탁드려요

[C#] 디자인 패턴 - 실무에서 가장 많이 쓰는 디자인 패턴 3가지 정리 (Singleton, Factory, Command)

큐레이트 — Fri, 21 Mar 2025 15:24:06 +0900

[C# 디자인 패턴] 실무에서 가장 많이 쓰는 디자인 패턴 3가지 정리

C# 개발을 하다 보면 다양한 디자인 패턴을 접하게 됩니다. 하지만 실무에서는 자주 쓰는 몇 가지 패턴만 집중적으로 활용되곤 합니다.

이 글에서는 C# 실무에서 가장 자주 쓰이는 디자인 패턴 3가지를 소개하고, 구현 코드 예제와 함께 어떤 상황에서 쓰면 좋은지 설명드리겠습니다.

1. 싱글톤 패턴 (Singleton Pattern)

싱글톤 패턴은 하나의 인스턴스만 생성되도록 제한하고, 전역 접근이 가능하게 만드는 디자인 패턴입니다.
주로 설정 클래스, DB 연결 클래스 등에 사용됩니다.

// Thread-safe Singleton 예제 public sealed class ConfigManager { private static readonly Lazy<ConfigManager> instance = new Lazy<ConfigManager>(() => new ConfigManager()); public static ConfigManager Instance => instance.Value; private ConfigManager() { // 초기 설정 로딩 } public string GetValue(string key) { // 설정 값 반환 return "설정값"; } }

사용 예:

string dbConnection = ConfigManager.Instance.GetValue("DbConnection");

2. 팩토리 패턴 (Factory Pattern)

팩토리 패턴은 객체 생성 로직을 별도의 팩토리 클래스나 메서드로 분리하는 패턴입니다.
복잡한 생성 과정을 캡슐화하고, 의존성을 줄이는 데 유리합니다.

// 인터페이스 public interface INotification { void Send(string message); } // 구현 클래스 public class EmailNotification : INotification { public void Send(string message) { Console.WriteLine($"Email: {message}"); } } // 팩토리 public static class NotificationFactory { public static INotification Create(string type) { return type switch { "email" => new EmailNotification(), _ => throw new ArgumentException("Unknown type"), }; } }

사용 예:

var notifier = NotificationFactory.Create("email"); notifier.Send("Hello from factory!");

3. 커맨드 패턴 (Command Pattern)

커맨드 패턴은 요청을 캡슐화하여 실행 취소, 재실행, 큐잉 등을 유연하게 처리할 수 있게 합니다.
주로 UI 버튼 이벤트 처리, Undo/Redo 기능 구현에 많이 사용됩니다.

// 커맨드 인터페이스 public interface ICommand { void Execute(); } // 구현 클래스 public class SaveCommand : ICommand { public void Execute() { Console.WriteLine("문서를 저장했습니다."); } } // 인보커 public class Button { private ICommand command; public Button(ICommand command) { this.command = command; } public void Click() { command.Execute(); } }

사용 예:

var save = new SaveCommand(); var saveButton = new Button(save); saveButton.Click();

✅ 마무리

위 3가지 패턴은 C# 실무에서 매우 자주 사용되며, 유지보수성과 확장성을 높여줍니다.
이 외에도 전략 패턴, 옵저버 패턴 등도 실무에서 유용하게 쓰이지만, 우선은 위 세 가지부터 익혀두면 대부분의 프로젝트에서 큰 도움이 됩니다.

앞으로도 C# 실무에 도움이 되는 글들을 계속해서 올릴 예정입니다. 도움이 되셨다면 공감/댓글 부탁드립니다

[python] FastAPI에서 async/await으로 비동기 API 만들기 - 느린 작업도 빠르게 처리하기

큐레이트 — Thu, 20 Mar 2025 18:49:28 +0900

FastAPI에서 async/await으로 비동기 API 만들기 - 느린 작업도 빠르게 처리하기

FastAPI는 Python의 async/await 구문을 완벽하게 지원하는 웹 프레임워크입니다.
이를 통해 느린 작업(예: 파일 처리, 외부 API 호출, 데이터베이스 쿼리 등)도 효율적이고 빠르게 처리할 수 있습니다.

✅ 비동기 함수란?

async def로 선언된 함수는 비동기 함수이며, await를 통해 다른 작업이 완료될 때까지 기다리는 동안 블로킹 없이 다른 요청을 처리할 수 있습니다.

즉, 하나의 요청이 처리되는 동안 서버가 멈추지 않고 동시에 여러 요청을 병렬로 처리할 수 있습니다.

✅ FastAPI 비동기 예제

느린 작업(예: 3초 대기)을 시뮬레이션한 API를 만들어봅니다.

from fastapi import FastAPI import asyncio app = FastAPI() @app.get("/sync-task") def sync_task(): import time time.sleep(3) # 동기 처리: 서버가 멈춤 return {"message": "동기 작업 완료"} @app.get("/async-task") async def async_task(): await asyncio.sleep(3) # 비동기 처리: 다른 요청 병렬 처리 가능 return {"message": "비동기 작업 완료"}

주요 차이점

항목 /sync-task /async-task

서버 응답 대기 3초 동안 멈춤 다른 요청 동시에 처리 가능

async/await 사용 ❌ ✅

동시 처리 능력 낮음 높음

✅ 테스트 방법

서버 실행:

uvicorn main:app --reload

테스트 URL:

http://127.0.0.1:8000/sync-task

http://127.0.0.1:8000/async-task

Postman이나 Swagger UI(/docs)에서 동시에 여러 요청을 보내보면, 비동기 엔드포인트는 지연 없이 처리되는 걸 확인할 수 있습니다.

✅ 언제 async/await을 써야 할까?

⏳ 외부 API 호출

대기 시간이 긴 데이터베이스 쿼리

파일 업로드/다운로드

메일 전송, 슬랙/카카오톡 알림

즉, CPU 연산이 아닌 I/O 바운드 작업에서는 비동기를 사용하면 서버 응답성과 처리량이 눈에 띄게 향상됩니다.

✅ 정리

async def로 선언된 비동기 함수는 동시에 여러 요청을 처리할 수 있습니다.

await는 느린 작업이 완료될 때까지 기다리며, 그 사이 다른 요청이 처리됩니다.

FastAPI는 Python의 비동기 기능을 적극 활용해 높은 성능의 API 서버를 만들 수 있도록 도와줍니다.

FastAPI의 async/await을 적절히 활용하면, 느린 작업도 빠르게 처리되는 고성능 API를 구축할 수 있습니다.

※ 본 예제는 Python 3.12 + FastAPI 최신 버전에서 테스트되었습니다.

FastAPI에서 POST 요청 처리하기 - 사용자 입력 데이터 받기 예제

큐레이트 — Thu, 20 Mar 2025 17:51:55 +0900

FastAPI에서 POST 요청 처리하기 - 사용자 입력 데이터 받기 예제

FastAPI를 사용하면 간단한 문법으로 REST API를 만들 수 있으며, GET 요청뿐만 아니라 POST 요청도 매우 쉽게 처리할 수 있습니다.
이 글에서는 사용자 입력 데이터를 받아 처리하는 POST 요청 예제를 소개합니다.

✅ 사용자 정보 등록 API 만들기

POST 요청을 처리하려면 먼저 데이터 모델을 정의해야 합니다.
FastAPI는 pydantic을 활용하여 입력 데이터를 자동으로 검증해 줍니다.

models.py

from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): name: str age: int email: str

main.py

from fastapi import FastAPI from models import User app = FastAPI() @app.post("/users/") def create_user(user: User): return { "message": f"{user.name}님의 정보가 등록되었습니다.", "data": user }

✅ API 테스트 방법

1. Swagger UI 이용

FastAPI는 자동으로 문서화된 UI를 제공합니다.
다음 주소로 접속하면 브라우저에서 직접 POST 요청을 보낼 수 있습니다:

http://127.0.0.1:8000/docs

2. curl 명령어 사용

curl -X 'POST' 'http://127.0.0.1:8000/users/' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"name": "철수", "age": 30, "email": "chulsoo@example.com"}'

✅ 응답 예시

{ "message": "철수님의 정보가 등록되었습니다.", "data": { "name": "철수", "age": 30, "email": "chulsoo@example.com" } }

✅ 핵심 정리

@app.post() 데코레이터를 사용해 POST 엔드포인트를 생성합니다.

pydantic.BaseModel을 상속한 클래스에서 필드 타입 검증을 자동으로 처리합니다.

Swagger UI 덕분에 API 테스트와 디버깅이 매우 편리합니다.

FastAPI는 복잡한 로직 없이도 API 요청 처리, 입력 검증, 문서화까지 모두 자동으로 해결해 줍니다.
간단한 코드로 강력한 백엔드 API를 만들 수 있는 점이 가장 큰 장점입니다.

※ 본 글의 예제는 Python 3.12 및 FastAPI 최신 버전 기준으로 작성되었습니다.

FastAPI로 빠르고 간단한 파이썬 API 서버 만들기 - 설치부터 기본 예제까지

큐레이트 — Thu, 20 Mar 2025 12:25:03 +0900

FastAPI로 빠르고 간단한 파이썬 API 서버 만들기 - 설치부터 기본 예제까지

Python으로 웹 API를 개발할 때 가장 많이 사용되는 프레임워크는 Flask와 Django입니다.
하지만 최근에는 FastAPI가 성능과 편의성 면에서 강력한 대안으로 주목받고 있습니다.

✅ FastAPI란?

FastAPI는 다음과 같은 특징을 가진 최신 Python 웹 프레임워크입니다.

빠른 속도 – Flask보다 2~3배 빠르고, Node.js보다도 빠름

비동기 지원 – async/await 기반으로 높은 성능 구현

자동 문서화 – Swagger UI, ReDoc 자동 생성

간단한 코드 – Flask보다 더 직관적인 사용법 제공

특히 대규모 API 서버 구축이나 고성능 비동기 처리가 필요한 프로젝트에 적합합니다.

✅ FastAPI 설치하기

pip 명령어로 FastAPI와 실행 서버인 uvicorn을 설치합니다.

pip install fastapi uvicorn

✅ FastAPI 기본 예제

main.py 파일을 만들고 다음 코드를 입력합니다.

from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"message": "Hello, FastAPI!"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "query": q}

✔ 코드 설명

FastAPI()로 앱 인스턴스를 생성

@app.get("/"): 루트 경로에 GET 요청 처리

@app.get("/items/{item_id}"): URL 파라미터와 쿼리스트링 처리

✅ FastAPI 서버 실행

아래 명령어를 터미널에서 실행합니다.

uvicorn main:app --reload

--reload 옵션은 코드 변경 시 서버 자동 재시작

접속 주소: http://127.0.0.1:8000

예시 요청: /items/42?q=fastapi

{ "item_id": 42, "query": "fastapi" }

✅ 자동 문서화 기능

FastAPI는 OpenAPI 기반의 자동 API 문서를 생성해 줍니다.

Swagger UI: /docs

ReDoc: /redoc

별도의 설정 없이 문서가 자동 생성되며, Swagger UI에서 API 요청 테스트도 가능합니다.

✅ 정리

FastAPI는 간단한 문법과 빠른 성능을 갖춘 Python 기반의 API 프레임워크입니다.

비동기 처리를 기본으로 지원하고, 자동 문서화 기능 덕분에 백엔드 개발 생산성이 크게 향상됩니다.

설정이 간단하고 확장성이 뛰어나, 개인 프로젝트부터 실무 API 서버까지 널리 활용할 수 있습니다.

Python으로 REST API를 개발하고자 할 때, FastAPI는 꼭 한 번 써볼 만한 프레임워크입니다.

※ 본 포스트는 Python 3.12 환경을 기준으로 작성되었습니다.

파이썬 로그 관리, loguru로 더 쉽게! 설정부터 파일 저장까지 정리

큐레이트 — Thu, 20 Mar 2025 10:00:38 +0900

파이썬 로그 관리, loguru로 더 쉽게! 설정부터 파일 저장까지 정리

파이썬에서 로그를 남기려면 logging 모듈을 사용하지만, 설정이 복잡하고 불편하게 느껴질 수 있습니다.
이럴 때 간편한 설정과 강력한 기능을 제공하는 loguru 라이브러리를 활용하면 로그 관리가 훨씬 쉬워집니다.

✅ loguru 설치 방법

pip install loguru

설치 후 바로 사용할 수 있으며, 추가 설정 없이도 로그 출력이 가능합니다.

✅ 기본 사용법

from loguru import logger logger.info("이것은 정보 로그입니다.") logger.warning("이것은 경고 로그입니다.") logger.error("이것은 오류 로그입니다.")

출력 예시:

2025-02-19 12:00:00.000 | INFO | __main__:1 - 이것은 정보 로그입니다. 2025-02-19 12:00:00.001 | WARNING | __main__:2 - 이것은 경고 로그입니다. 2025-02-19 12:00:00.002 | ERROR | __main__:3 - 이것은 오류 로그입니다.

✅ 로그를 파일로 저장하기

logger.add("logfile.log", rotation="10 MB") # 10MB 단위로 자동 분할 logger.info("파일에 저장되는 로그입니다.")

용량이 초과되면 logfile.log, logfile.log.1, logfile.log.2처럼 자동으로 파일이 분할 저장됩니다.

✅ 로그 출력 형식 커스터마이징

logger.add( "logfile.log", format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level} | {message}", level="INFO" ) logger.debug("이 로그는 출력되지 않습니다.") logger.info("이 로그는 출력됩니다.")

format을 지정해 출력 형식을 자유롭게 설정할 수 있고, level로 로그 레벨 필터링도 가능합니다.

✅ 로그 보존 기간 설정

loguru는 오래된 로그를 자동으로 삭제할 수 있도록 retention 설정을 지원합니다.

logger.add( "runtime.log", rotation="1 day", # 하루 단위로 분할 retention="7 days" # 7일 이상 된 로그는 자동 삭제 )

retention에는 문자열(예: "7 days", "30 days") 또는 datetime 객체를 사용할 수 있습니다.

✅ 로그 압축 저장 설정

로그 파일이 분할될 때, 자동으로 압축해 저장할 수도 있습니다.

logger.add( "compressed_log.log", rotation="5 MB", retention="10 days", compression="zip" # 또는 'gz', 'bz2', 'xz' )

압축 포맷은 zip, gz, bz2, xz 등을 지원하며, 로그 저장 공간을 절약할 수 있습니다.

✅ 정리

loguru는 설정이 간단하면서도 매우 강력한 로그 관리 기능을 제공합니다.

기본 로그 출력부터 파일 분할, 보존 기간, 자동 압축까지 모두 한 줄 설정으로 가능합니다.

복잡한 로깅 설정이 필요한 프로젝트에서도 빠르게 적용할 수 있는 실용적인 도구입니다.

파이썬 프로젝트에서 로그 관리가 필요하다면 loguru를 도입해보세요.
간결한 문법과 다양한 기능 덕분에 개발 효율이 확실히 올라갑니다.

※ 본 포스트는 Python 3.12 환경을 기준으로 작성되었습니다.

파이썬 데이터 검증을 쉽게 해주는 Pydantic 라이브러리 사용법

큐레이트 — Thu, 20 Mar 2025 08:38:45 +0900

파이썬 데이터 검증을 쉽게 해주는 Pydantic 라이브러리 사용법

Python으로 API를 다루거나 JSON 데이터를 처리하다 보면, 입력값을 검증하고 타입을 체크하는 일이 매우 중요해집니다.
이럴 때 유용하게 사용할 수 있는 도구가 바로 Pydantic입니다.

✅ Pydantic이란?

Pydantic은 타입 힌트를 기반으로 데이터 유효성 검사를 자동으로 처리해주는 파이썬 라이브러리입니다.
마치 dataclass처럼 클래스를 정의하면, 자동으로 필드의 타입을 체크하고 잘못된 값이 들어올 경우 에러를 발생시켜 줍니다.

FastAPI와 같은 웹 프레임워크에서 요청/응답 데이터를 검증할 때도 많이 사용됩니다.

✅ 설치 방법

pip install pydantic

최신 버전을 설치하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.

pip install --upgrade pydantic

✅ 기본 사용법

1. 데이터 모델 정의

from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): name: str age: int email: str

위 코드처럼 BaseModel을 상속받아 클래스 정의 시, 각 필드에 대한 자동 타입 검증이 적용됩니다.

2. 유효한 데이터 입력

user = User(name="김개발", age=30, email="dev@example.com") print(user)

3. 잘못된 데이터 검증

try: user = User(name="김개발", age="스물다섯", email="잘못된 이메일") except Exception as e: print(e)

출력 결과:

2 validation errors for User age value is not a valid integer (type=type_error.integer) email value is not a valid email address (type=value_error.email)

숫자가 아닌 나이, 이메일 형식 오류를 Pydantic이 자동으로 잡아주는 것을 확인할 수 있습니다.

✅ 주요 기능

1. 기본값 설정

class User(BaseModel): name: str age: int = 25 # 기본값 지정 email: str

age를 생략하면 기본값 25가 자동으로 설정됩니다.

2. 데이터 자동 변환

class Product(BaseModel): name: str price: float in_stock: bool product = Product(name="Laptop", price="1999.99", in_stock="True") print(product)

출력:

name='Laptop' price=1999.99 in_stock=True

문자열로 들어간 숫자와 불리언 값이 자동으로 변환된 것을 확인할 수 있습니다.

3. 필드 조건 설정 (유효성 제약)

from pydantic import BaseModel, Field class Person(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=2, max_length=10) age: int = Field(..., ge=18, le=99) person = Person(name="홍길동", age=25) print(person)

min_length, max_length, ge, le 등 다양한 제약 조건을 쉽게 설정할 수 있습니다.

✅ 정리

Pydantic은 Python에서 타입 힌트를 활용하여 데이터 검증을 간단하게 구현할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다.

자동 타입 캐스팅, 유효성 검사, 기본값 지정, 조건 필터링 등 다양한 기능을 갖추고 있어 JSON 기반 데이터 처리나 API 응답 검증에 매우 적합합니다.

코드를 더 안전하고, 명확하고, 유지보수하기 쉬운 구조로 만들어줍니다.

데이터 입력이 많은 애플리케이션을 개발할 때, 특히 외부에서 입력되는 JSON 또는 사용자 요청 값을 신뢰할 수 없는 경우 Pydantic을 사용하여 안정성을 확보하는 것을 추천합니다.

※ 본 포스트는 Python 3.12 환경을 기준으로 작성되었습니다.

파이썬으로 네이버 주식 데이터 스크래핑하는 방법 (BeautifulSoup 사용)

큐레이트 — Wed, 19 Mar 2025 18:00:47 +0900

파이썬으로 네이버 주식 데이터 스크래핑하기 (BeautifulSoup 사용)

네이버 금융은 다양한 주식 정보를 빠르게 확인할 수 있는 유용한 플랫폼입니다. 파이썬(Python)을 사용하면 실시간 주식 데이터를 자동으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 BeautifulSoup을 활용하여 네이버 주식 데이터를 가져오는 방법을 소개합니다.

1. 필요한 라이브러리 설치

웹 페이지를 요청하고 HTML을 파싱하기 위해 아래 라이브러리를 설치합니다.

pip install requests beautifulsoup4

2. 네이버 주식 데이터 URL 분석

네이버 금융에서 주식 정보를 확인하려면 종목 코드를 포함한 URL이 필요합니다.
예시: 삼성전자(005930)

https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=005930

code=005930 부분이 종목 코드를 의미하며, 다른 종목은 해당 코드만 변경하면 됩니다.

3. 현재 주가 가져오기

삼성전자의 현재 주가를 가져오는 파이썬 예제입니다.

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=005930" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") price = soup.find("p", class_="no_today").find("span", class_="blind").text print(f"삼성전자 현재 주가: {price}원")

4. 전일 종가와 시가 정보 가져오기

전일 종가와 시가도 함께 가져올 수 있습니다.

data = soup.find_all("td", class_="first") previous_close = data[0].find("span", class_="blind").text open_price = data[1].find("span", class_="blind").text print(f"전일 종가: {previous_close}원") print(f"시가: {open_price}원")

5. CSV 파일로 저장하기

가져온 데이터를 CSV 파일로 저장해두면 나중에 분석할 때 유용합니다.

import csv with open("stock_data.csv", "w", newline="") as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(["종목명", "현재가", "전일 종가", "시가"]) writer.writerow(["삼성전자", price, previous_close, open_price]) print("데이터가 stock_data.csv에 저장되었습니다.")

6. 전체 코드 정리

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = "https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=005930" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") price = soup.find("p", class_="no_today").find("span", class_="blind").text print(f"삼성전자 현재 주가: {price}원") data = soup.find_all("td", class_="first") previous_close = data[0].find("span", class_="blind").text open_price = data[1].find("span", class_="blind").text print(f"전일 종가: {previous_close}원") print(f"시가: {open_price}원") with open("stock_data.csv", "w", newline="") as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(["종목명", "현재가", "전일 종가", "시가"]) writer.writerow(["삼성전자", price, previous_close, open_price]) print("데이터가 stock_data.csv에 저장되었습니다.")

주의사항

robots.txt 확인: 네이버의 robots.txt를 참고하여 허용된 범위 내에서 스크래핑을 진행해야 합니다.

요청 제한: 너무 짧은 시간 간격으로 요청을 보내면 IP 차단 등의 문제가 발생할 수 있으므로 time.sleep()을 사용해 간격을 조절하세요.

정리

파이썬과 BeautifulSoup을 활용하여 네이버 금융에서 주식 정보를 자동으로 수집하는 방법을 소개했습니다.
이 방법을 활용하면 실시간 주식 데이터 분석이나 개인 포트폴리오 관리에 유용하게 사용할 수 있습니다.

※ 본 글은 개인 학습 및 프로젝트 용도로 작성되었습니다. 웹 스크래핑 시에는 사이트의 이용약관과 정책을 반드시 확인하세요.

[Python] Pillow 라이브러리로 이미지 처리하는 5가지 방법

큐레이트 — Wed, 19 Mar 2025 14:24:19 +0900

파이썬으로 이미지 처리하기 - Pillow 라이브러리 사용법

이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 파이썬에서는 Pillow라는 강력한 이미지 처리 라이브러리를 통해 디지털 이미지를 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 글에서는 이미지를 열고, 크기를 조정하고, 흑백으로 변환하며, 필터를 적용하는 방법까지 예제를 통해 설명합니다.

1. Pillow 설치하기

먼저 Pillow 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install pillow

2. 이미지 열기

다음은 이미지를 열고 화면에 표시하는 코드입니다.

from PIL import Image # 이미지 열기 img = Image.open('1.png') # 이미지 표시 img.show()

3. 이미지 크기 조정

resize() 메서드를 사용하면 이미지 크기를 간단하게 변경할 수 있습니다.

# 이미지 크기 조정 new_img = img.resize((800, 600)) # 크기 조정된 이미지 표시 new_img.show()

4. 흑백 이미지로 변환

convert('L') 메서드를 사용하면 이미지를 흑백으로 변환할 수 있습니다.

# 흑백 이미지로 변환 bw_img = img.convert('L') # 흑백 이미지 표시 bw_img.show()

5. 이미지에 필터 적용하기

Pillow는 다양한 이미지 필터를 지원합니다. 그중 하나인 Gaussian Blur 필터를 적용하는 예제입니다.

from PIL import ImageFilter # Gaussian Blur 필터 적용 blurred_img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(5)) # 흐려진 이미지 표시 blurred_img.show()

6. 이미지 저장하기

처리된 이미지는 save() 메서드를 이용해 저장할 수 있습니다.

# 이미지 저장 blurred_img.save('blurred_example.png')

7. 전체 코드 모음

from PIL import Image from PIL import ImageFilter # 이미지 열기 img = Image.open(r'C:\1.png') img.show() # 크기 조정 new_img = img.resize((800, 600)) new_img.show() # 흑백 변환 bw_img = img.convert('L') bw_img.show() # 필터 적용 blurred_img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(5)) blurred_img.show() # 저장 blurred_img.save('blurred_example.png')

8. 작업 결과 예시

원본 이미지 예시

GaussianBlur 필터가 적용된 이미지

9. 마무리

이 글에서는 파이썬의 Pillow 라이브러리를 사용해 간단한 이미지 처리 작업을 해보았습니다. 크기 조정, 흑백 변환, 필터 적용 등 다양한 기능을 직접 실습해 보며 이미지 처리에 대한 이해를 넓혀보시기 바랍니다.

추천 키워드: Python 이미지 처리, Pillow 튜토리얼, 파이썬 필터 효과

[다이어트일지] #60: 2월 4주차 체중 운동 식단 피드백

큐레이트 — Tue, 18 Mar 2025 13:00:32 +0900

체중은 일어나서 공복상태로 재기로 했습니다

일자: 2025.02.24 (월) ~ 2025.03.02 (일)
지난주 최종 몸무게: 82.71kg

몸무게 (지난주 대비 변화: +1.25kg)

02.24 (월): 83.11kg

02.25 (화): 83.00kg

02.26 (수): 83.28kg

02.27 (목): -

02.28 (금): 82.35kg

03.01 (토): 82.66kg

03.02 (일): 83.96kg

운동 루틴

~~월: 휴식~~
화: 가슴, 삼두
~~수: 휴식~~
목: 등, 이두
금~~: 휴식~~
토: 어깨, 하체
~~일: 휴식~~

피드백

이번 주는 지난주보다 1.25kg이 증가했다. 특히 **주말(일요일)**에 체중이 확 올라간 게 눈에 띄었다. 전체적으로는 주중에 큰 변동 없이 잘 유지되었지만, 마지막 날에 갑자기 올라서 아쉬운 한 주였다.

운동 루틴은 기존처럼 잘 지켰고, 가슴/삼두 – 등/이두 – 어깨/하체로 나눠진 분할도 나에게 잘 맞는 구성이라고 느꼈다. 다만 이번 주처럼 휴식일이 많아지면 가벼운 유산소나 스트레칭이라도 틈틈이 해주는 게 체중 유지에 도움이 될 것 같다.

또 한 가지 느낀 건 주말 식단. 평일엔 식단을 잘 지키고 있지만, 주말에 흐트러지면 일요일 체중이 확 올라가는 일이 생기는 것 같다. 평일뿐 아니라 주말 패턴도 안정적으로 유지하는 것이 앞으로 중요한 포인트가 될 것 같다.

이전글 보기

2025.03.04 - [일상생활/다이어트일지] - [다이어트일지] #59: 2월 3주차 체중 운동 식단 피드백

파이썬으로 PDF 파일 처리하기: PyPDF2, pdfplumber 사용법 정리

큐레이트 — Tue, 18 Mar 2025 12:23:47 +0900

파이썬으로 PDF 파일 다루기 PyPDF2와 pdfplumber 활용법 총정리

파이썬(Python)을 사용하면 PDF 파일을 쉽게 읽고 분석할 수 있습니다.
특히 PyPDF2와 pdfplumber는 텍스트 추출, 페이지 수 확인, 특정 페이지 접근 등에 유용한 라이브러리입니다.

이 글에서는 두 라이브러리를 활용한

PDF 처리 예제

를 코드와 함께 정리해드립니다.

PyPDF2 설치 및 사용법

1. 설치 방법

pip install PyPDF2

2. PDF 파일 열기 및 정보 확인

import PyPDF2 with open('sample.pdf', 'rb') as file: reader = PyPDF2.PdfReader(file) print(f'페이지 수: {len(reader.pages)}') print('첫 페이지 내용:') print(reader.pages[0].extract_text())

✔️ 페이지 수 확인: len(reader.pages)

✔️ 텍스트 추출: page.extract_text()

pdfplumber로 PDF 텍스트 정밀 추출

1. 설치 방법

pip install pdfplumber

2. 예제 코드

import pdfplumber with pdfplumber.open("sample.pdf") as pdf: first_page = pdf.pages[0] text = first_page.extract_text() print(text)

pdfplumber는 PyPDF2보다 텍스트 추출 정확도가 높습니다.

특히 표 형태나 레이아웃을 유지한 텍스트가 필요할 때 유리합니다.

⚖️ PyPDF2 vs pdfplumber

기능 PyPDF2 pdfplumber

페이지 수 확인 ✔️ ✔️

기본 텍스트 추출 보통 우수

표(table) 추출 ❌ ✔️

PDF 구조 분석 기본 정밀

️ 실전 팁

단순 텍스트 추출이면 PyPDF2만으로 충분

표나 구조화된 내용이 필요하다면 pdfplumber 사용 추천

여러 페이지를 순회할 때는 반복문과 함께 사용

✅ 마무리 정리

PyPDF2: 가볍고 기본적인 PDF 처리에 적합

pdfplumber: 정밀한 텍스트 추출에 강점

필요에 따라 두 라이브러리를 병행하여 사용하면 더 강력

파이썬 리스트 vs 딕셔너리 차이점 정리: 언제 어떤 자료형을 써야 할까?

큐레이트 — Tue, 18 Mar 2025 11:04:02 +0900

파이썬 리스트 vs 딕셔너리, 언제 사용해야 할까? (초보자를 위한 쉬운 설명)

파이썬(Python)을 처음 배우면 가장 많이 마주치는 자료형이 리스트(List)와 딕셔너리(Dictionary)입니다.
하지만 둘의 차이와 사용 시점을 헷갈려하는 분들이 많아요.

이 글에서는 ✅ 리스트와 딕셔너리의 차이, ✅ 예제 코드, ✅ 언제 사용해야 하는지를 정리해드립니다.

리스트(List)란?

리스트는

값들을 순서대로 나열한 자료형

입니다. 인덱스를 통해 각 요소에 접근합니다.

fruits = ['apple', 'banana', 'orange'] print(fruits[0]) # apple

✔️ 인덱스 기반 접근 – 순서가 중요할 때 유용

✔️ 중복 허용

✔️ 다양한 메서드 – append(), remove(), sort() 등

딕셔너리(Dictionary)란?

딕셔너리는

키(Key)와 값(Value)을 쌍으로 저장

하는 자료형입니다.

user = { 'name': 'Alice', 'age': 30 } print(user['name']) # Alice

✔️ 키 기반 접근 – 식별자가 있는 데이터에 적합

✔️ 순서보다 의미가 중요

✔️ 키는 유일해야 함

⚖️ 언제 리스트 vs 딕셔너리?

상황 추천 자료형 이유

순서대로 데이터 처리 리스트 인덱스로 순회하기 쉬움

고정 항목 반복 리스트 배열처럼 사용 가능

이름, 나이 등 속성 관리 딕셔너리 키로 각 값 구분 가능

빠른 항목 검색 딕셔너리 키 기반 접근이 빠름

테이블 형태로 저장 딕셔너리의 리스트 복합 데이터 표현 가능

예제 비교: 사용자 정보 저장

✔️ 리스트 사용

users = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] print(users[1]) # Bob

✔️ 딕셔너리 사용

user = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'email': 'alice@example.com' } print(user['email']) # alice@example.com

✅ 요약 정리

리스트: 순서가 중요할 때 사용

딕셔너리: 데이터에 이름(키)을 붙일 때 사용

복잡한 경우엔 리스트 안에 딕셔너리 또는 딕셔너리 안에 리스트 조합

이제 리스트와 딕셔너리의 차이를 확실히 아셨죠?

IIS 403.14 Forbidden 에러 해결 방법 (기본 문서 설정, 디렉터리 브라우징)

큐레이트 — Mon, 17 Mar 2025 13:18:40 +0900

[IIS] HTTP Error 403.14 - Forbidden 해결 방법

디렉터리 브라우징이 비활성화되어 발생하는 에러

IIS로 웹사이트를 배포한 후, 브라우저에서 접속했을 때 HTTP Error 403.14 - Forbidden 에러를 본 적 있으신가요?

에러 메시지: The Web server is configured to not list the contents of this directory.

이 에러는 흔히 기본 문서가 설정되지 않았거나, 디렉터리 브라우징이 꺼져 있을 때 발생합니다.
이번 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 간단히 정리해보겠습니다.

원인 1: 기본 문서(Default Document) 설정 없음

IIS는 접속 시 기본적으로 index.html, default.aspx 등의 기본 문서를 찾아 보여줍니다. 하지만 해당 파일이 없거나, IIS에 등록이 안 되어 있다면 403.14 에러가 발생할 수 있습니다.

✅ 해결 방법

IIS 관리자 실행

해당 사이트 → 더블클릭 [기본 문서]

목록에 원하는 파일명 (index.html, home.aspx 등)이 있는지 확인

없으면 우측 [추가] 클릭 → 파일명 입력 후 확인

사이트 루트 폴더에 해당 파일이 존재하는지도 확인!

원인 2: 디렉터리 브라우징 비활성화

기본 문서가 없고 디렉터리 브라우징도 꺼져 있다면, IIS는 폴더 내용을 보여줄 수 없어 403.14 에러를 발생시킵니다.

✅ 해결 방법

IIS 관리자 실행

해당 사이트 → 더블클릭 [디렉터리 찾아보기]

우측 [사용] 클릭하여 활성화

단, 보안상 디렉터리 브라우징은 가급적 비활성화 상태 유지 권장

보너스 팁: 웹.config에서 기본 문서 설정

<configuration> <system.webServer> <defaultDocument> <files> <add value="index.html" /> </files> </defaultDocument> </system.webServer> </configuration>

IIS에서 설정하기 번거로울 경우, web.config에 직접 추가해도 적용됩니다.

✅ 정리

원인 해결 방법

기본 문서 없음 기본 문서 설정 or 파일 추가

디렉터리 브라우징 비활성화 [디렉터리 찾아보기] 기능 활성화

웹.config 누락 직접 기본 문서 설정 추가

이 에러는 단순하지만 처음 IIS 세팅할 땐 당황할 수 있습니다.
위 방법대로 하나씩 점검해보시면 금방 해결될 거예요!

관련 키워드: iis http error 403.14, iis forbidden error fix, how to fix 403.14 error in iis, iis default document setting, windows server iis configuration

Python 개발자라면 꼭 알아야 할 PyCharm 꿀기능 4가지

큐레이트 — Fri, 14 Mar 2025 16:58:02 +0900

PyCharm 꿀팁: 개발 환경 최적화하기

Python 개발을 할 때 가장 많이 사용하는 IDE 중 하나가 PyCharm입니다. 이 글에서는 개발 생산성을 높이는 단축키, 가상 환경 설정, 디버깅, Git 연동 팁을 소개합니다.

PyCharm 단축키 정리

아래는 PyCharm에서 자주 사용하는 단축키입니다. Windows / Linux와 macOS 기준으로 함께 정리했어요.

기능 Windows / Linux macOS

모든 기능 검색 Ctrl + Shift + A Cmd + Shift + A

한 줄 주석 Ctrl + / Cmd + /

여러 줄 주석 Ctrl + Shift + / Cmd + Shift + /

▶️ 코드 실행 Shift + F10 Ctrl + R

코드 포맷팅 Ctrl + Alt + L Cmd + Option + L

최근 파일 보기 Ctrl + E Cmd + E

심볼 검색 Ctrl + Alt + Shift + N Cmd + Option + O

TIP: Ctrl + Shift + A는 PyCharm의 모든 기능을 검색할 수 있어 가장 유용한 단축키 중 하나입니다.

가상 환경(Virtual Environment) 관리

Python 프로젝트는 가상 환경을 사용하는 것이 중요합니다. 프로젝트마다 독립된 패키지 환경을 구성하면 충돌 없이 안정적인 개발이 가능합니다.

✔️ 설정 방법

File > Settings > Project: [프로젝트명] > Python Interpreter 메뉴로 이동

오른쪽 상단의 톱니바퀴 클릭 > Add...

Virtualenv Environment 선택 후 경로 및 Python 버전 설정

TIP: requirements.txt를 만들어 가상 환경을 쉽게 공유하세요.

PyCharm 디버깅 기능 활용법

print() 대신 중단점(Breakpoint)을 사용하면 코드 흐름을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

기본 디버깅 방법

중단점 설정: 코드 왼쪽 클릭

디버깅 실행: Shift + F9 (또는 오른쪽 상단 벌레 모양 아이콘)

Watch, Evaluate Expression 창에서 변수 추적

TIP: 중단점에서 Log to console 옵션을 활성화하면, 변수 값을 자동 출력할 수 있어요.

Git 연동으로 협업도 문제없어요

PyCharm은 Git과 완벽하게 통합되어 있어 버전 관리를 GUI 환경에서 손쉽게 할 수 있습니다.

Git 사용 방법

VCS > Enable Version Control Integration 클릭

Git 선택 후 프로젝트와 연동

하단의 Git 탭에서 커밋, 푸시, 변경 내역 확인 가능

TIP: 커밋 전에 Code > Inspect Code 기능으로 코드 품질을 점검하세요.

✅ 마무리: PyCharm으로 개발을 더 스마트하게!

처음엔 설정이 번거롭게 느껴질 수 있지만, 단축키, 가상 환경, 디버깅, Git 연동을 익혀두면 개발 속도와 품질이 모두 향상됩니다.

PyCharm은 단순한 에디터가 아닌, 당신의 최고의 개발 파트너입니다 ✨

이 포스팅이 도움이 되셨다면 댓글이나 공감 부탁드려요! 더 많은 개발 꿀팁을 준비 중입니다

[Tool] VS Code 필수 단축키 & 확장 프로그램 완벽 정리

큐레이트 — Fri, 14 Mar 2025 15:57:40 +0900

안녕하세요! 오늘은 VS Code를 더 효율적으로 사용할 수 있는 꿀팁들을 정리해보았습니다.

필수 단축키 모음

기본 조작
- Ctrl + P : 빠른 파일 열기
- Ctrl + Shift + P : 모든 명령 표시
- Ctrl + ` : 터미널 열기/닫기
- Alt + ↑/↓ : 현재 줄 이동
- Ctrl + L : 현재 줄 선택

코드 편집
- Ctrl + D : 같은 단어 선택 (여러 번 누르면 다중 선택)
- Alt + Click : 다중 커서
- Ctrl + / : 주석 처리/해제
- Shift + Alt + F : 코드 자동 정렬
- Ctrl + Space : 자동 완성 제안

화면 관리
- Ctrl + B : 사이드바 열기/닫기
- Ctrl + \ : 화면 분할
- Ctrl + Tab : 열린 파일 간 이동

추천 확장 프로그램

1. 코딩 필수품
- GitHub Copilot : AI 코드 자동 완성
- GitLens : Git 이력 관리 강화
- Error Lens : 인라인 에러 표시
- Auto Rename Tag : HTML/XML 태그 자동 수정

2. 코드 품질
- ESLint : 자바스크립트 코드 검사
- Prettier : 코드 자동 정렬
- Code Spell Checker : 영문 스펠링 체크
- SonarLint : 코드 품질 검사

3. 테마 & UI
- Material Icon Theme : 파일 아이콘 테마
- One Dark Pro : 인기 다크 테마
- Indent Rainbow : 들여쓰기 색상 표시

4. 생산성 도구
- Live Server : 실시간 미리보기 서버
- Thunder Client : API 테스트 도구
- Code Runner : 코드 즉시 실행

추천 설정

{ "editor.fontSize": 14, "editor.fontFamily": "D2Coding, Consolas, monospace", "editor.wordWrap": "on", "editor.minimap.enabled": false, "editor.formatOnSave": true, "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode", "files.autoSave": "afterDelay", "workbench.colorTheme": "One Dark Pro", "terminal.integrated.defaultProfile.windows": "Git Bash" }

작업 효율을 높이는 팁

1. 스니펫 활용하기
- 자주 사용하는 코드 조각을 저장
- 커스텀 스니펫 만들기

2. 작업 영역 설정
- 프로젝트별 설정 관리
- .vscode 폴더 활용

3. 다중 커서 활용
- Alt + Click
- Ctrl + Alt + ↑/↓
- Ctrl + D

4. 터미널 통합 활용
- Git 명령어 실행
- NPM 패키지 관리
- 빌드 및 실행

마무리

위의 설정들을 적용하면 VS Code를 훨씬 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
특히 단축키는 처음에는 어색할 수 있지만, 자주 사용하다 보면 작업 속도가 크게 향상됩니다.

이 글이 도움이 되셨다면 좋아요와 공유 부탁드립니다!

항목	<fieldset>	<section>
의미	입력 항목 그룹 (form control grouping)	독립적인 콘텐츠 블록 (document section)
사용 목적	폼 내 입력 그룹 구분	논리적 구간 구분 (헤더/푸터 등 포함 가능)
접근성	legend와 함께 스크린리더 지원↑	heading(h1~h6)과 함께 의미 부여
시각적 테두리	O (기본 테두리 있음)	X (스타일 없음)

상황	placeholder	label
간단한 예시나 힌트	✅ 적합	–
필수 입력 정보	✘ 불완전	✅ 꼭 필요
접근성 (A11y)	✘ 지원 약함	✅ 스크린리더 호환
UX 일관성	✘ 텍스트 사라짐	✅ 항상 표시됨

방식	장점	단점	추천 대상
Provider	간단하고 익히기 쉬움	대규모 앱에서는 관리 어려움	입문자, 간단한 앱
Riverpod	모듈화, 테스트 용이, 타입 안전	학습 곡선 약간 있음	중급 이상, 장기 운영 앱
BLoC	명확한 이벤트 흐름, 테스트 강점	초기 셋업 복잡	대규모 앱, 협업

문자	Entity 코드	의미
&	`&`	앰퍼샌드 (&)
<	`<`	작다 (<)
>	`>`	크다 (>)
"	`"`	큰따옴표 (")
'	`'`	작은따옴표 (')
		공백 (Non-breaking space)

문자	Entity 코드	의미
©	`©`	저작권 (©)
®	`®`	등록상표 (®)
€	`€`	유로 화폐 (€)
¥	`¥`	엔 화폐 (¥)
¢	`¢`	센트 기호 (¢)
©	`©`	숫자 코드로 표현한 저작권 기호

옵션	설명
`-Xms`	JVM 시작 시 할당할 최소 힙 크기
`-Xmx`	JVM이 사용할 수 있는 최대 힙 크기
`-XX:PermSize`	클래스 메타데이터 저장 영역 초기 크기 (Java 7 이하)
`-XX:MaxPermSize`	PermGen 최대 크기 (Java 7 이하)
`-XX:MaxMetaspaceSize`	(Java 8 이상) PermGen 대신 Metaspace 영역 최대 크기

종류	인스턴스 수명	적합한 용도
Singleton	앱 전체에서 1개	설정, 캐시, 공통 서비스
Scoped	요청(Request)당 1개	DBContext, 사용자 세션
Transient	요청마다 새로	Helper, Utility, Stateless 서비스

항목	/sync-task	/async-task
서버 응답 대기	3초 동안 멈춤	다른 요청 동시에 처리 가능
async/await 사용	❌	✅
동시 처리 능력	낮음	높음

기능	PyPDF2	pdfplumber
페이지 수 확인	✔️	✔️
기본 텍스트 추출	보통	우수
표(table) 추출	❌	✔️
PDF 구조 분석	기본	정밀

상황	추천 자료형	이유
순서대로 데이터 처리	리스트	인덱스로 순회하기 쉬움
고정 항목 반복	리스트	배열처럼 사용 가능
이름, 나이 등 속성 관리	딕셔너리	키로 각 값 구분 가능
빠른 항목 검색	딕셔너리	키 기반 접근이 빠름
테이블 형태로 저장	딕셔너리의 리스트	복합 데이터 표현 가능

원인	해결 방법
기본 문서 없음	기본 문서 설정 or 파일 추가
디렉터리 브라우징 비활성화	[디렉터리 찾아보기] 기능 활성화
웹.config 누락	직접 기본 문서 설정 추가

기능	Windows / Linux	macOS
모든 기능 검색	Ctrl + Shift + A	Cmd + Shift + A
한 줄 주석	Ctrl + /	Cmd + /
여러 줄 주석	Ctrl + Shift + /	Cmd + Shift + /
▶️ 코드 실행	Shift + F10	Ctrl + R
코드 포맷팅	Ctrl + Alt + L	Cmd + Option + L
최근 파일 보기	Ctrl + E	Cmd + E
심볼 검색	Ctrl + Alt + Shift + N	Cmd + Option + O

큐레이트의 기록

[nextjs] npx 설치 오류 해결법

[Python] 파일 자동 정리 프로그램 만들기 – 확장자별 분류부터 이동, 삭제까지

[Python] 파일 자동 정리 프로그램 만들기 – 확장자별 분류부터 이동, 삭제까지

✅ 1. 기본 파일 정리 로직 – 확장자별로 폴더로 이동

✅ 2. 특정 패턴/날짜 기준으로 삭제하기

✅ 3. 숨김파일, 특정 키워드 포함 파일 예외 처리

마무리

[Python] openpyxl로 엑셀 차트 자동화하기 – 라인 차트, 바 차트, 저장까지 실습 예제

[Python] openpyxl로 엑셀 차트 자동화하기 – 라인 차트, 바 차트, 저장까지 실습 예제

✅ 1. 기본 데이터 생성

✅ 2. 라인 차트 추가하기

✅ 3. 막대 차트 추가하기

마무리

관련 글 추천

[Python] openpyxl로 엑셀 자동화하기 – 파일 생성부터 스타일, 조건부 서식까지 완전 정복

[Python] openpyxl로 엑셀 자동화하기 – 파일 생성부터 스타일, 조건부 서식까지 완전 정복

✅ 1. openpyxl 설치하기

✅ 2. 엑셀 파일 생성 및 데이터 입력

✅ 3. 기존 엑셀 파일 열고 값 수정하기

✅ 4. 셀 서식 지정 (폰트, 정렬, 배경색)

✅ 5. 조건부 서식 (90점 이상이면 녹색 배경)

✅ 6. 자주 발생하는 오류 및 해결 팁

마무리

[nextjs] getStaticProps vs getServerSideProps 완벽 비교

[nextjs] getStaticProps vs getServerSideProps 완벽 비교

✅ 1. getStaticProps - 정적 생성 (SSG)

✅ 2. getServerSideProps - 서버 사이드 렌더링 (SSR)

✅ 3. 선택 기준 비교

✅ 4. 예제 비교

마무리

[nextjs] 라우팅 완전 정복 정적/동적 페이지부터 Link까지

[nextjs] 라우팅 완전 정복 – 정적/동적 페이지부터 Link까지

✅ 1. 정적 라우팅

✅ 2. 중첩 라우팅

✅ 3. 동적 라우팅 (Dynamic Routes)

✅ 4. Link 컴포넌트로 페이지 이동

마무리

[nextjs] 왜 써야 할까? – SSR, SSG, SEO에 강한 리액트 프레임워크

[nextjs] 왜 써야 할까? – SSR, SSG, SEO에 강한 리액트 프레임워크

✅ 1. SSR – 서버 사이드 렌더링의 이점

✅ 2. SSG – 정적 페이지로 초고속 로딩

✅ 3. SEO에 강한 구조

✅ 4. 동적/정적 페이지의 유연한 조합

✅ 5. 결론 – 실무 친화적 프레임워크

마무리

[다이어트일지] #68 - 2025년 4월 4주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

[다이어트일지] #68 - 2025년 4월 4주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

주간 체중 기록

느낀점

1. 회복 상황

2. 운동 루틴

3. 체중 변화

4. 다음 주 계획

[다이어트일지] #67 - 2025년 4월 3주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

[다이어트일지] #67 - 2025년 4월 3주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

주간 체중 기록

느낀점

1. 컨디션 관리

2. 체중 변화

3. 운동 루틴

4. 회복 전략

[다이어트일지] #66 - 2025년 4월 2주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

[다이어트일지] #66 - 2025년 4월 2주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

주간 체중 기록

느낀점

1. 체중 변화

2. 운동 루틴

3. 유산소 운동

4. 식단 관리

[Python] pandas로 CSV, JSON, Excel 완전 정복 파일 불러오기부터 저장까지 실전 예제

[Python] pandas로 CSV, JSON, Excel 완전 정복 – 파일 불러오기부터 저장까지 실전 예제

✅ 1. pandas로 다양한 파일 불러오기

✅ 2. 가공한 데이터 저장하기 (to_*)

✅ 3. 실전 예제 – 웹 JSON 데이터를 엑셀로 저장

✅ 4. 자주 발생하는 오류 해결 팁

마무리

[다이어트일지] #65 - 2025년 3월 5주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

[다이어트일지] #65 - 2025년 3월 5주차 체중 · 운동 · 식단 피드백

주간 체중 기록