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Ruff vs Black vs isort: 2026년 Python 포매터 성능 벤치마크와 마이그레이션 가이드
Python 코드 포매팅 도구의 진화 Python 개발자라면 누구나 코드 포매팅 도구를 사용합니다. 2026년 현재, Ruff가 등장하면서 기존의 Black과 isort를 대체할 수 있는 강력한 대안으로 떠올랐습니다. 이 글에서는 세 가지 도구의 성능을 비교하고, 실무 프로젝트에서 어떤 도구를 선택해야 하는지 가이드를 제공합니다. 핵심 포인트: Ruff는 Rust로 작성되어…
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Python으로 A/B 테스트 분석하기: t-검정부터 베이지안 추론까지 통계적 유의성 검증 완벽 가이드
A/B 테스트란 무엇인가? A/B 테스트는 두 가지 버전(A와 B)을 비교하여 어느 것이 더 나은 성과를 내는지 통계적으로 검증하는 실험 방법입니다. 웹사이트 디자인, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 기반 의사결정의 핵심 도구입니다. A/B 테스트의 핵심은 ‘우연히 발생한 차이’와 ‘실제 효과로 인한 차이’를…
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Ruff와 uv로 Python 프로젝트 빌드 시간 90% 단축하기: Rust 기반 툴체인 완전 정복
들어가며 Python 개발자라면 누구나 느린 패키지 설치와 린팅 시간에 불만을 가져본 적이 있을 것입니다. pip install을 실행하고 커피를 마시러 가거나, flake8과 black이 대규모 코드베이스를 검사하는 동안 멍하니 기다린 경험이 있으신가요? Rust로 작성된 차세대 Python 도구인 Ruff와 uv가 이런 문제를 근본적으로 해결합니다. 실제로 많은 프로젝트에서 90%…
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Polars vs Pandas: 대용량 데이터 처리 성능 비교와 마이그레이션 가이드
Polars란 무엇인가? Polars는 Rust로 작성된 고성능 데이터프레임 라이브러리입니다. Apache Arrow 메모리 포맷을 기반으로 하며, Pandas보다 10~100배 빠른 성능을 제공합니다. 병렬 처리와 지연 평가(Lazy Evaluation)를 기본으로 지원하여 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. Polars는 멀티코어 CPU를 완벽하게 활용하여 Pandas가 단일 코어로 처리하는 작업을 모든 코어에 분산시킵니다. Pandas…