나는 떡갈나무가 될 거야 나는 신갈나무가 될 거야 나는 상수리나무가 될 거야 아름드리나무가 되어서 다람쥐들에게 도토리를 두루 나눠 줄 거야
그래그래 우리 나중에 다람쥐들한테 도토리 많이 나눠주자
- 최승호의 시집 《부처님의 작은 선물》 에 실린 시 〈도토리〉 중에서 -
* 저희 옹달샘에도 도토리나무가 많습니다. 떡갈나무, 신갈나무, 상수리나무, 이파리 모양에 따라 이름이 다르지만 모두 도토리나무로 통합니다. 도토리 떡잎에 다람쥐의 생존이 달려 있습니다. 떡잎이 튼실할수록 큰 나무로 자라 더 많은 도토리가 열리고, 더 많은 다람쥐들이 그 혜택을 누릴 것입니다. 그것이 자연의 순리입니다.
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
try:
response.raise_for_status() # Raises an HTTPError if the status is 4xx, 5xx
data = response.json()
print(data)
except requests.exceptions.HTTPError as err:
print(f'HTTP Error: {err}')
4. Setting Timeout for Requests
To set a timeout for API requests to avoid hanging indefinitely:
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
response.encoding = 'utf-8' # Set encoding to match the expected response format
data = response.text
print(data)
8. Using Sessions with Requests
To use a session object for making multiple requests to the same host, which can improve performance:
import requests
with requests.Session() as session:
session.headers.update({'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'})
response = session.get('https://api.example.com/data')
print(response.json())
To stream a large response to process it in chunks, rather than loading it all into memory:
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/large-data', stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
process(chunk) # Replace 'process' with your actual processing function
with open('example.txt', 'r') as file:
content = file.read()
print(content)
2. Writing to a File
To write text to a file, overwriting existing content:
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, Python!')
3. Appending to a File
To add text to the end of an existing file:
with open('example.txt', 'a') as file:
file.write('\nAppend this line.')
4. Reading Lines into a List
To read a file line by line into a list:
with open('example.txt', 'r') as file:
lines = file.readlines()
print(lines)
5. Iterating Over Each Line in a File
To process each line in a file:
with open('example.txt', 'r') as file:
for line in file:
print(line.strip())
6. Checking If a File Exists
To check if a file exists before performing file operations:
import os
if os.path.exists('example.txt'):
print('File exists.')
else:
print('File does not exist.')
7. Writing Lists to a File
To write each element of a list to a new line in a file:
lines = ['First line', 'Second line', 'Third line']
with open('example.txt', 'w') as file:
for line in lines:
file.write(f'{line}\n')
8. Using With Blocks for Multiple Files
To work with multiple files simultaneously usingwithblocks:
with open('source.txt', 'r') as source, open('destination.txt', 'w') as destination:
content = source.read()
destination.write(content)
9. Deleting a File
To safely delete a file if it exists:
import os
if os.path.exists('example.txt'):
os.remove('example.txt')
print('File deleted.')
else:
print('File does not exist.')
10. Reading and Writing Binary Files
To read from and write to a file in binary mode (useful for images, videos, etc.):
# Reading a binary file
with open('image.jpg', 'rb') as file:
content = file.read()
# Writing to a binary file
with open('copy.jpg', 'wb') as file:
file.write(content)
아틀라시안이 최근 발표한 2024년 개발자 경험 현황 보고서(State of Developer Experience Report 2024)에 따르면, 많은 기업이 개발자 생산성을 잘 이해하지도, 잘 활성화하지도 못하는 것으로 나타났다. DX(developer experience)에 대한 관심은 증가하고 있지만 개선하려는 노력은 그보다 뒤처지고 있는 것으로 조사됐다.
ⓒ Getty Images Bank 2024 개발자 경험 현황 보고서는 미국, 독일, 프랑스, 호주의 엔지니어링 리더 1,250명과 전 세계 개발자 900명을 대상으로 실시한 설문조사를 기반으로 작성됐다. 해당 설문조사는 오늘날 소프트웨어 개발 업무의 원활한 흐름을 유지하는 관행과 마찰을 유발하는 관행을 파악하기 위해 실시됐다.
생성형 AI와 마이크로서비스 시대의 업무 환경에 대한 인식도 조사했다. 조사 결과, 기업이 개발자 경험을 우선시한다고 생각하는 개발자는 절반 미만이었으며, 개발자 3명 중 2명은 비효율적인 업무로 인해 주당 8시간 이상 손해를 본다고 답했다. 또한 AI 도구를 사용해도 생산성 향상을 크게 체감하지 못하는 개발자도 3명 중 2명꼴이었다.
엔지니어 리더들이 꼽은 개발자 역할 복잡성의 상위 5가지 원인은 인력 부족, 개발자 역할 확장, 새로운 기술, 도구 간 컨텍스트 전환, 다른 팀과의 협업 등이다. 개발자의 시간 손실에 기여하는 상위 5가지 요인은 기술 부채, 불충분한 문서화, 빌드 프로세스, 심층 작업을 위한 시간 부족, 명확한 방향성 부재 등이 지적됐다. 설문조사에 참여한 거의 모든 엔지니어링 리더(99%)가 개발자 역할이 더 복잡해졌다는 사실을 인정했다. 리더들이 개발자 생산성과 만족도를 향상시킬 수 있다고 생각하는 상위 5가지 사례에는 AI 자동화, 새로운 협업 도구 제공, 위험 감수 및 실험, 의사 결정 간소화, 해커톤 개최가 포함된다.
그 외 2024 개발자 경험 현황 보고서의 주요 조사 결과는 다음과 같다.
응답자 12%는 향후 2년 내 AI 도구가 개발자의 생산성을 향상시키지 못할 것이라고 답했다.
개발자 생산성 측정에 집중하는 기업은 51%, 개발자 만족도에 집중하는 기업은 49%다.
엔지니어링 리더 41%는 개발자 생산성을 측정하는 도구를 사용해 개발팀 만족도를 평가한다.
고통의 순간에도 분명 기쁨과 즐거움이 존재한다. 행복의 시간이 올 수 있다는 가능성을 열어 두어야 할 이유다. 아주 잠깐, 사진 한 장 찍을 시간도 안 되는 동안만 곁에 머물다 떠나는 그 기회들이 내일 다시 온다면, 그땐 그 기회를 잡기 위해서는 지금의 나를 포기해서는 곤란하다. 단테는 말한다. 자기 몸을 함부로 하는 선택은 죽어서도 스스로 고통을 더하는 행위라고.
- 김범준의 《지옥에 다녀온 단테》 중에서 -
* 고통의 시간이 고통으로만 남는 것은 아닙니다. 그 고통의 시간이 시인에게는 시(詩)의 원천이 되고 자신의 영혼을 성장시키는 선물이 됩니다. 기쁨과 행복은 깊은 고통의 우물에 고여있습니다. 그것을 길어 올릴 수 있는 두레박이 필요합니다. 기쁨과 행복을 길어 올리는 두레박! 그 두레박만 있으면 잘 살 수 있습니다. 수없이 상반되는 감정들 사이에서도 평화를 누릴 수 있습니다.
