긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

내가 이 글을
쓰는 이유는 단 하나다.
당신은 이미 충분히 강하다는 것을
깨닫게 해주기 위해서이다. 그러나 그것을
깨우지 못하면, 당신 안의 가능성은 그저
죽은 꿈으로 남을 뿐이다. 그러니
스스로를 깨워라. 당신의 미래는
이미 당신 손안에
쥐어져 있다.


- 프리드리히 니체의 《위버멘쉬》 중에서 -


* 누구나
자신만의 삶과 꿈이 있습니다.
자기가 그린 청사진을 품고 때를 기다리는
씨앗들입니다. 누군가는 떡갈나무로, 누군가는
소나무로 자라날 것입니다. 더러는 곧게, 더러는
구불구불, 그러나 강인하게... 바로 그곳에서
글은 탄생합니다. 저도 제 안의 강인함을
일깨우고, 독자와 교감하며 새로운
미래를 열기 위해 글을 씁니다.

[workout] Push-up 4 set

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[물때] 7월 26일, 제주 삼양 물때표 

https://www.badatime.com/1200.html

[python] I'm Switching to Python and Actually Liking It  파이썬으로 전향중이고, 생각보다 꽤 마음에 들어요  

https://www.cesarsotovalero.net/blog/i-am-switching-to-python-and-actually-liking-it.html

• 최근 AI 개발의 트렌드로 인해 본격적으로 파이썬 학습 및 사용을 시작했고, 이제는 그 생태계에 큰 만족을 느끼고 있음
• Python은 과거보다 훨씬 빠르고 현대적인 언어로 발전했고, Cython을 통한 성능 향상 등 급격한 발전을 체감함
• uv, ruff, pytest, Pydantic 등 최신 개발 도구와 라이브러리를 본인의 워크플로우에 적극 도입하여 개발 생산성을 높이고 있음
• 프로덕션 환경과 Jupyter 노트북/스크립트 기반 개발 간의 차이를 줄이기 위한 프로젝트 구조 및 자동화 방안도 적용
• GitHub Actions, Docker 등을 활용해 CI/CD, 테스트, 인프라 관리를 효율적으로 구축함.

I’m Switching to Python and Actually Liking It 요약

왜 파이썬으로 전향했는가

• AI 중심의 개발 환경에서는 Python이 사실상의 표준 언어로 자리잡고 있음
• 과거에는 단순한 스크립트 작성에만 사용했지만, 최근에는 RAG, 에이전트, 생성형 AI 등의 “실전용 앱”을 만들기 위해 진지하게 사용하게 되었음
• 그 과정에서 Python 생태계가 과거에 비해 매우 진화했다는 사실을 체감하게 되었음

Python의 강점 3가지

1. 풍부한 라이브러리와 도구 생태계: 데이터 처리, 분석, 웹, AI에 특화
2. Cython 등으로 인한 성능 개선: 컴파일 기반 최적화 가능
3. 개선된 문법 가독성: __init__, __new__ 같은 레거시 문법은 감춰지고, 더 직관적인 문법 제공

주요 도구 및 설정

• uv
  • Astral에서 제공하는 최신 파이썬 패키지 매니저 및 빌드 도구
  • 의존성 관리, 가상환경 생성, 프로젝트 초기화 등 대부분의 작업을 빠르게 처리함
  • pyproject.toml이 핵심 설정 파일로, 모든 메타데이터 및 의존성 정보가 통합됨
  • uv init, uv add, uv sync 명령어로 빠르게 프로젝트 환경 구성 가능
• ruff
  • 초고속 파이썬 린터 및 코드 포매터
  • isort, flake8, autoflake 등을 통합한 도구
  • ruff check, ruff format 으로 린팅 및 자동 수정
  • PEP 8 코딩 스타일 가이드 기본 지원
• ty
  • Astral이 만든 Python용 정적 타입 검사기
  • typing과 조합해 정적 분석, 초기 버그 방지에 효과적
  • 초기 개발 단계임에도 안정적으로 사용할 만한 수준임
• pytest
  • 단위테스트 및 확장 가능한 테스트 환경을 제공하는 대표적인 파이썬 테스트 프레임워크
  • 간단한 파일 네이밍 규칙과 명령어 한 줄로 바로 통합 테스트 가능함
    • test_*.py로 테스트 구성 후 uv run pytest로 실행
  • 간결한 문법, 풍부한 플러그인 생태계
• Pydantic
  • 데이터 검증 및 환경 설정 관리 라이브러리
  • .env 환경변수 기반 설정 로딩 및 타입 검증
  • BaseSettings 클래스를 통해 API 키나 DB URL 등을 안전하게 관리
• MkDocs
  • 파이썬 프로젝트의 정적 웹사이트 및 문서 생성을 간편하게 지원
  • 오픈소스 프로젝트 스타일의 미려한 디자인 빠른 적용 가능
  • GitHub Pages 연동도 용이
• FastAPI
  • 빠른 RESTful API 구축 프레임워크
  • 자동 검증 및 문서화, 빠른 성능, 쉬운 Pydantic 통합 장점
  • Starlette 및 Pydantic 기반으로 높은 타입 안정성과 성능 제공
• Dataclasses
  • 파이썬 표준 기능으로 데이터 중심 클래스를 간편하게 정의할 수 있음
  • 특별 메소드 자동 생성으로 보일러플레이트 코드 대폭 감소

버전 관리 및 자동화

• GitHub Actions
  • project-api와 project-ui 각각에 대해 별도 CI 파이프라인 구성
  • 다양한 OS에서 CI 파이프라인 구축에 최적화된 워크플로우 제공
  • 도커 기반 테스트 환경으로 프로덕션과 동일한 환경에서 테스트 시행 가능
• Dependabot
  • 자동 의존성 최신화 및 보안 패치 관리를 자동화함
• Gitleaks
  • 민감 정보(비밀번호, API 키 등) 유출 방지 도구로 git 커밋 전에 보안 검사를 수행함
• Pre-commit Hooks
  • 커밋 전 자동 린팅, 포매팅, 보안 검사를 위한 도구임
  • ruff, gitleaks 등과 함께 사용해 코드 일관성과 품질 유지

인프라 자동화

• Make
  • make test, make infrastructure-up 등의 명령어로 일관된 개발 워크플로우 지원
  • 프로젝트 루트와 project-api에 각각 Makefile 존재
• Docker & Docker Compose
  • project-api, project-ui 각각을 컨테이너로 분리 실행
  • docker compose up --build -d 한 줄로 전체 앱 실행 가능
  • Dockerfile에는 uv 설치, FastAPI 앱 실행 명령어 포함

마무리

• 위와 같이 최신 파이썬 개발 환경에서는 효율적이고 견고한 프로덕션 워크플로우를 구성할 수 있음
• AI, 데이터, 웹 개발 등 다양한 영역에 걸쳐 파이썬 생태계의 성장과 도구 발전으로부터 많은 이점을 경험 가능
• 모노레포 구조, 자동화 도구, 린터 및 타입 검사기, 즉각적인 테스트 환경, 문서화, 인프라 오케스트레이션까지 하나의 통합된 개발 문화를 구현할 수 있음

https://news.hada.io/topic?id=22028&utm_source=weekly&utm_medium=email&utm_campaign=202529

사람이 그립다
많은 사람 속에 있어도
사람이 그립다
그냥 너 한 사람.


- 김두엽, 나태주의 시화집 《지금처럼 그렇게》에 실린
시 〈그냥〉 전문 -


* 많은 사람도 아닙니다.
필요한 것은 당신 한 사람,
소중한 것도 당신 한 사람,
그냥, 당신 한 사람뿐입니다.

[AI] Visual Studio Code(VS Code)에서 사용할 수 있는 코드 어시스턴트인 Copilot과 Gemini를 비교

Visual Studio Code(VS Code)에서 사용할 수 있는 코드 어시스턴트인 Copilot과 Gemini를 비교해 드리겠습니다. 두 도구 모두 AI 기반 코드 생성 및 지원 도구이지만, 지향점과 강점에 차이가 있습니다.

VS Code용 코드 어시스턴트 비교: Copilot vs Gemini

어떤 것을 선택해야 할까요?

• 코드 자동 완성 및 작성 생산성이 최우선이라면 GitHub Copilot이 현재까지는 가장 강력하고 직관적인 도구로 평가받습니다. 코드를 쓰는 '속도'를 비약적으로 높여줍니다.
• 코드 작성뿐만 아니라 코드 이해, 디버깅, 질문/답변, 학습 등 좀 더 종합적이고 대화형의 개발 지원을 원한다면 **Gemini (Duet AI)**가 더 적합할 수 있습니다. 특히 Google Cloud 환경에서 작업한다면 시너지가 큽니다.

두 도구 모두 각각의 장점이 명확하므로, 개인의 개발 스타일과 주력하는 작업에 따라 선택하거나, 상황에 따라 필요하다면 함께 활용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.