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Python asyncio TaskGroup에서 하나의 실패가 나머지 작업에 미치는 영향
여러 coroutine을 함께 실행할 때 TaskGroup의 실패 전파와 cancellation 규칙을 이해하고 부분 결과를 잘못 성공 처리하지 않는 방법을 설명합니다.
글 읽기개발하다 막혔던 순간부터 해결하며 배운 내용까지, 차근차근 편안하게 풀어갑니다.
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반복 작업 중 파일 descriptor가 늘어나는 원인을 찾고 with 문으로 정상·예외 경로의 파일 수명주기를 한곳에 두는 방법을 설명합니다.
리스트 무한 증가: 대응 전에 확인할 조건과 최소 수정 범위, 정상화 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
패키지 의존성 충돌: 대응 전에 확인할 조건과 최소 수정 범위, 정상화 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
Python / mutable default argument: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
blocking I/O in async: 정상·경계·실패·반복 조건을 확인하고 회귀 테스트로 남기는 방법을 설명합니다.
generator와 list 메모리 비교: 적용 전에 확인할 조건, 작은 적용 순서와 완료 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
pandas 메모리 급증 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
for문과 comprehension 속도: 적용 전에 확인할 조건, 작은 적용 순서와 완료 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
mutable default argument: 정상·경계·실패·반복 조건을 확인하고 회귀 테스트로 남기는 방법을 설명합니다.
객체 순환 참조: 적용 전에 확인할 조건, 작은 적용 순서와 완료 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
객체 순환 참조 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
Python / 얕은 복사 참조 공유: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
multiprocessing 직렬화 비용: 적용 전에 확인할 조건, 작은 적용 순서와 완료 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
Python / blocking I/O in async: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
얕은 복사 참조 공유 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
Python / 예외 처리 성능: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
Python / generator와 list 메모리 비교: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
운영 메모리 프로파일링: 정상·경계·실패·반복 조건을 확인하고 회귀 테스트로 남기는 방법을 설명합니다.
pandas 메모리 급증: 정상·경계·실패·반복 조건을 확인하고 회귀 테스트로 남기는 방법을 설명합니다.