개발하다 막혔던 순간부터 해결하며 배운 내용까지, 차근차근 편안하게 풀어갑니다.
얕은 복사 참조 공유: 적용 전에 확인할 조건, 작은 적용 순서와 완료 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
Python / 리스트 무한 증가: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
multiprocessing 직렬화 비용 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
Python / pandas 메모리 급증: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
정규식 catastrophic backtracking: 정상·경계·실패·반복 조건을 확인하고 회귀 테스트로 남기는 방법을 설명합니다.
예외 처리 성능: 후보를 같은 결과와 입력 조건으로 측정하고 실행 환경에 맞게 결과를 해석하는 방법을 설명합니다.
Python / 파일 핸들 누수: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
파일 핸들 누수 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
blocking I/O in async 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
운영 메모리 프로파일링: 적용 전에 확인할 조건, 작은 적용 순서와 완료 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
정규식 catastrophic backtracking 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
generator와 list 메모리 비교: 후보를 같은 결과와 입력 조건으로 측정하고 실행 환경에 맞게 결과를 해석하는 방법을 설명합니다.
운영 메모리 프로파일링 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
for문과 comprehension 속도: 후보를 같은 결과와 입력 조건으로 측정하고 실행 환경에 맞게 결과를 해석하는 방법을 설명합니다.
Python / GIL과 CPU 병렬 처리: 어떤 조건에서 동작하는지와 먼저 알아둘 사실, 실제 확인 기준을 설명합니다.
asyncio task 누수: 대응 전에 확인할 조건과 최소 수정 범위, 정상화 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
pandas 메모리 급증: 대응 전에 확인할 조건과 최소 수정 범위, 정상화 여부를 판단하는 기준을 정리합니다.
예외 처리 성능 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.
리스트 무한 증가 문제가 나타났을 때 먼저 확인할 사실, 원인을 좁히는 순서와 수정 결과를 확인하는 방법을 정리합니다.