


<img src="/assets/img/2024-07-21-5PythonBooleanThingsIRegretNotKnowingEarlier_0.png" />

이렇게요! 이전에 알았더라면 좋았을 5가지 Python boolean quirks를 여기 나열했어요. 참고 - 나는 Python 코드베이스에서 이를 계속 볼 수 있어요!

# 1) Truthy와 Falsy 값

참 값으로 평가되는 값은 직접 조건으로 사용할 때 True로 평가돼요. Truthy한 값의 예시:

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- 0 및 0.0
- 빈 문자열
- 빈 리스트/셋/사전/튜플/불변셋
- None

```js
if 100:
    print('this prints')

if 'apple':
    print('this prints')

if [1, 2, 3]:
    print('this prints')

if {'apple':1, 'orange':2}:
    print('this prints')
```

<div class="content-ad"></div>

```js
if 0:
  print('이 부분은 출력되지 않습니다')

if '':
  print('이 부분은 출력되지 않습니다')

if []:
  print('이 부분은 출력되지 않습니다')

if {}:
  print('이 부분은 출력되지 않습니다')

if None:
  print('이 부분은 출력되지 않습니다')
```

# 2) bool()을 사용하여 참/거짓 값 확인하기

bool(obj)를 사용하면 obj가 참 값일 경우 True를 반환하고, 거짓 값일 경우 False를 반환합니다.

```js
print(bool(10))          # True
print(bool('apple'))     # True
print(bool([1, 2, 3]))   # True
print(bool({1:2, 3:4}))  # True
print(bool(object()))    # True

print(bool(0))           # False
print(bool(''))          # False
print(bool([]))          # False
print(bool({}))          # False
print(bool(None))        # False
```

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따라서 bool() 유형을 사용하여 값이 참인지 거짓인지를 확인할 수 있습니다. 확실하게 하려면요.

### 3) any() 및 all()

all(sequence)는 다음을 반환합니다:

- 시퀀스 내의 모든 것이 True로 평가되면 True
- 시퀀스 내의 최소한 하나의 요소가 False로 평가되면 False

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```js
print(all([True, True, True]))    # True
print(all([True, True, False]))   # False
```

any(sequence) 함수는 다음을 반환합니다:

- sequence 내부에 있는 적어도 하나의 항목이 True로 평가되면 True를 반환합니다.
- sequence 내부에 있는 모든 항목이 False로 평가되면 False를 반환합니다.

```js
print(any([True, True, False]))   # True
print(any([False, False, False])) # False
```

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# 4) 'x 또는 100'의 의미

코드에서 가끔 이렇게 표현된 것을 볼 수 있습니다:

```js
// x가 정의되어 있다고 가정합니다

a = x 또는 100
```

'x 또는 100'이 의미하는 바:

<div class="content-ad"></div>

- 만약 x가 None이면, x or 100은 기본값 100을 취합니다
- 만약 x가 None이 아니면, x or 100은 x의 원래 값으로 설정됩니다

```js
def get_fruit() -> str | None:
    # 과일이나 None을 반환할 수 있음

fruit = get_fruit()  # 이는 어떤 과일이든 가능하거나 None일 수 있음

fruit = fruit or 'apple'
# 만약 fruit이 None이 아니라면, 변경사항 없음
# 만약 fruit이 None이라면, fruit = 'apple'

print(fruit)  
```

fruit = fruit or `apple`라는 줄은 fruit가 반드시 문자열이 되도록 합니다.

- 만약 get_fruit()이 문자열을 반환하면, 아무 변경사항 없음
- 만약 get_fruit()이 None을 반환하면, fruit은 'apple'로 자동 재할당됩니다

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# 5) 'and' 및 'or'의 단락 평가 특성

```js
if X and Y and Z:
    # 작업 수행
```

위 조건에서 Python은 결과를 알게 되면 즉시 평가를 중단합니다.

이를 시각화하기 위해 몇 가지 함수를 만들어 봅시다.

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```js
def func1():
    print('func1')
    return True

def func2():
    print('func2')
    return False

def func3():
    print('func3')
    return True

if func1() and func2() and func3():
    print('not printed')

# func1
# func2
```

여기서 주목해야할 점은 func1과 func2만 실행됩니다 (출력된 값을 확인하세요)

- func1은 True를 반환하기 때문에 `func1`이 출력됩니다.
- func2는 False를 반환하기 때문에 `func2`가 출력됩니다.
- func1() and func2() and func3()는 어떤 경우에도 False가 됩니다.
- Python은 func3()를 평가할 필요가 없기 때문에 호출되지 않습니다.

or 키워드에 대해서도 마찬가지로 작동합니다.

<div class="content-ad"></div>

```python
def func1():
    print('func1')
    return True

def func2():
    print('func2')
    return False

def func3():
    print('func3')
    return True

if func1() or func2() or func3():
    print('this is printed')

# func1
# this is printed
```

- func1()은 True로 평가됩니다.
- func1() 또는 func2() 또는 func3()는 무엇이든 True가 됩니다.
- Python은 func2()와 func3()를 평가할 필요가 없으므로 이들을 평가하지 않습니다.

# 결론

이 내용이 명확하고 이해하기 쉬웠기를 바랍니다


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프론트엔드 개발자라면 알아야 할 5가지 파이썬 꿀팁

초보 개발자라면 반드시 알아야하는 파이썬 내장 함수 5가지 정리




<img src="/assets/img/2024-07-21-TheCoreQuestionAreVerticalSlicesJustModularMonoliths_0.png" />

몇 일 전에 수직 슬라이스 아키텍처가 결국 모듈식 단일체 아키텍처가 아닌가라는 질문을 받았습니다. 이 질문은 매우 흥미롭고 흥미로워서 그것에 대해 생각하고 기사를 쓰기 충분히 했습니다. 이 탐구는 단지 학문적인 연습이 아닌 개인적인 여정과 소프트웨어 엔지니어링 분야에서의 실용적 경험의 반영입니다. 이 기사에서 나는 내 인사이트와 몇 년간의 실무 경험에서 배운 교훈을 바탕으로 이 흥미로운 질문을 해결해보려고 합니다.

실세계 응용 프로그램, 시행착오 및 계속적인 학습 및 재학습 과정이 여기서 공유하는 관점을 형성했습니다.

# 특징 슬라이스

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내 의견으로는 수직 슬라이스 아키텍처의 정의 핵심은 비즈니스 기능에 따라 코드를 그룹화하는 아이디어입니다. 이 아이디어는 추상화 수준에 따라 적용될 수 있습니다. 슬라이스는 모듈일 수도 있고, 동일한 집합 아래의 사용 사례 그룹일 수도 있으며, 심지어 사용 사례 그 자체일 수도 있습니다. 내 기사에서 자주 설명하고 보여준 대로, 나는 주로 '기능 슬라이스'라고 불리는 것을 사용하는 것에 초점을 맞췄습니다. 기능에 필요한 모든 것을 기본적으로 담고 있습니다.

내 의견으로는, 이것은 시스템과 상호작용을 설명하는 Jimmy Bogart의 기술 중에 시스템과의 상호작용이 쿼리 또는 명령 요청일 수 있다는 것이 가장 잘 맞는다고 생각합니다. 사용자의 관점에서 보면 항상 "뭔가를 주세요" 또는 "뭔가를 실행해주세요"로 이해할 수 있습니다. 이것이 Jimmy Bogart가 예제에서 보여준 방식이며, 나는 이를 가이드로 사용했습니다. 내 의견으로는 두 가지 포인트가 중요합니다:

- 각 수직 슬라이스는 요청을 가장 잘 수행하는 방법을 결정할 수 있어야 합니다.
- 슬라이스 간 결합을 최소화하고 슬라이스 내 결합을 최대화해야 합니다.

그래서 내가 보기에는 각 모듈이 루트(즉, 사용자)이고, 작은 슬라이스를 포함하여 CreateUser, GetUsers 등과 같은 원자적인 작업 수준까지 다운되는 구조입니다.

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코드 안에서 이를 조직하는 것은 꽤 쉬운 일이에요. 기본적으로 폴더 구조로 할 수 있어요. 최상위 폴더를 “Features”라고 부르고, 다음 레벨은 모듈을 나타낼 수 있어요. 예를 들어 Users이고, 그 아래에 실제 기능들이 있어요.

```js
Features/
├── Users/
│   ├── GetUsers/
│   ├── CreateUser/
│   ├── SetUserActive/
│   └── ...
├── Orders/
│   ├── PlaceOrder/
│   ├── CancelOrder/
│   └── ...
```

제 경험상 이 방식은 코드 조직에서 명확성을 제공하고 슬라이스 구현에서 자유를 주는 것 같아요.

그런데 이제 질문으로 넘어가볼게요. 수직 슬라이스 아키텍처는 모듈러 모놀리스와 같은 건가요? 아니면 차이가 있나요?

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# 몬올리스

먼저 몬올리스가 실제로 무엇을 의미하는지 명확하게 해 보겠습니다. 몬올리스란 단순히 전체 애플리케이션이 하나의 실행 파일에 패키징되어 있는 것을 의미합니다. 예를 들어 Java 애플리케이션의 .jar 파일, .NET core 웹 애플리케이션의 .dll 파일 또는 모든 부분을 캡슐화하는 단일 Docker 컨테이너가 될 수 있습니다.

그런데 다시 질문으로 돌아가보죠: 위의 구조를 살펴보고 몬올리스의 정의를 적용하면 우리의 접근 방식이 몬올리스라는 것을 알 수 있습니다. 코드의 기능들이 서로 독립적으로 존재하더라도, 최선의 경우에는 직접적인 의존성이 없는 경우에도 빌드 중에 실행 파일로 패키징되어 배포됩니다. 새로운 모듈이나 기능을 추가하려면 전체 애플리케이션을 롤아웃해야 합니다. 10년 전에 마이크로서비스 사용을 옹호할 때에는 항상 몬올리스에 대항하여 주장되었습니다. 그러나 실제로 이것이 단점인가요? 결코 그렇지 않습니다! 예를 들어, GitHub Actions를 사용해 Azure Web App에서 하는 자동화 배포는 문제없이 잘 작동합니다. 따라서 단점이라고 보지 않습니다.

팀들은 모듈을 독립적으로 작업할 수도 있지만, 모듈이나 기능 슬라이스 간에 의존성이 없도록 확인하는 한에는 문제없이 작동합니다. 모듈이나 기능 슬라이스 간에 어떻게 통신해야 하는지에 대한 질문은 실제로 매우 간단합니다. 애플리케이션 내에서 다른 모듈이나 기능 슬라이스 간에 효율적으로 관리하는 통신은 이벤트나 알림을 사용함으로써 가능합니다. 이 접근 방식은 모듈을 독립적으로 유지하는 아이디어와 완벽하게 일치합니다.

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MediatR를 사용하는 맥락에서, 이 통신은 알림을 게시함으로써 용이하게 이뤄집니다. 슬라이스나 모듈 내에서 특정 이벤트가 발생하면, MediatR을 사용하여 알림을 발행할 수 있습니다. 이 알림은 브로드캐스트 메시지처럼 작용하여 애플리케이션의 다른 부분에 무슨 일이 일어났는지 신호를 보냅니다.

이 관점에서 수직 슬라이스 구조는 모듈식 단일체입니다. 저는 심지어 유지보수성과 이해하기 쉬운 구조를 보장하는 모듈식 단일체라고 말할 수 있습니다.

# 단일체 모듈화

수직 기능 슬라이스는 모듈식 단일체를 구축하기 위한 좋은 선택지이지만, 유일한 방법은 아닙니다. 모듈을 제대로 분리하는 데 주의를 기울인다면 전통적인 계층화 된 아키텍처를 사용하여 유사한 수준의 모듈화를 달성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 .NET의 기능과 잘 호환됩니다.

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.NET 환경에서 각 모듈을 별도의 프로젝트로 다루는 것은 매우 효과적일 수 있습니다. 이렇게 하면 모듈별 코드를 자체 범위 내에 캡슐화할 수 있습니다. 웹 애플리케이션을 빌드하거나 배포하는 등의 실제 측면에서 이러한 모듈은 별도의 DLL로 나타납니다. 이들은 개발 중에 격리되어 있을 뿐만 아니라 최종 빌드에서 종속성으로서 독립성을 유지합니다. 이 방법은 모듈성을 애플리케이션의 구조에 포함시킵니다.

각 모듈을 유계 컨텍스트와 결합하고 Onion Architecture를 도입하는 것은 한 단계 더 발전시키는 방법입니다. Onion Architecture는 단순히 계층 구조에 관한 것이 아니라, 비즈니스 로직의 견고한 핵심을 외부 관심사(사용자 인터페이스 및 데이터 액세스와 같은)를 다루는 계층으로 둘러싼 것에 관한 것입니다. 이 설계의 장점은 외부 계층의 변화에 적응하여 핵심 비즈니스 규칙이 방해받지 않도록 하는 능력입니다. 이는 튼튼한 기초와 적응 가능한 벽을 갖춘 요새를 건설하는 것과 같아서, 애플리케이션의 핵심이 외부 세계의 혼돈에 영향을 받지 않도록 보장합니다.

에릭 에반스의 "도메인 주도 설계"라는 책에서 제시한 통찰은 몇 년 동안 수많은 프로젝트에서 내가 직접 구현한 접근 방식과 밀접한 관련이 있습니다. 효과적인 모듈을 설계하는 핵심은 각 모듈 내에서 높은 내부 일관성을 유지하면서 최소한의 결합을 달성하는 것입니다. 이 원칙은 이론적인 것뿐만 아니라 견고하고 유지보수 가능한 소프트웨어의 구조화에 지혜로운 안내가 됩니다.

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.NET 프레임워크를 사용할 때 이러한 설계 장점 중 하나는 프로젝트 또는 모듈간의 순환 참조를 피하는 것이 눈에 띕니다. 이것은 기술적인 특징뿐만 아니라 전략적인 장점이기도 합니다. 이는 모듈 간의 관계가 얽히지 않고 독립적이며 복잡한 의존성을 피해 개발과 유지 보수를 어렵게 만드는 것을 방지합니다.

실제로 응용 프로그램의 각 모듈이 자체 포괄적이고 강력하며 독립적이며 인프라 및 공유 모듈만이 공통 의존성인 설계가 되도록하여 각 모듈이 독립성을 유지하는 것이 중요합니다. 이 독립성이 팀이 서로 발을 밟지 않고 서로 다른 모듈에 병렬로 작업할 수 있도록 해줍니다.

모듈화, 의존성 회피, 관심사를 격리하는 것은 이 설계의 핵심입니다. 우리가 본 대로 수직적인 기능 슬라이스를 사용해 모듈화된 단일 돌출체를 형성하는 한 가지 방법을 알아봤지만, 이것이 절대적인 것은 아닙니다. 대안적인 방법은 물리적으로 구분된 모듈로 단일 돌출체를 구성하는 것인데, 각 모듈은 서로 다른 아키텍처 스타일을 포괄할 수 있습니다.

# 기능 슬라이스의 유연성

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위에서 나온 스크립트를 참조하여 수직 슬라이싱의 가능성에 대해 고려해 봅시다. 이것은 거대한 구조에 얽매이지 않고 슬라이스를 만드는 것을 의미합니다. 각 슬라이스를 독립된 람다 함수로 생각해 보세요. 이들은 모두 공통의 데이터 모델을 공유합니다. 

이 접근법은 단순히 조직에 관한 것뿐만이 아니라 확장성에 대한 전략적 선택입니다. 

수직 슬라이스 접근법을 사용하여 응용 프로그램을 개발한다고 상상해 봅시다. 프로젝트가 진전됨에 따라 특정 슬라이스가 컴퓨팅 성능을 향상시키고 더 많은 자원이 필요할 때 전체 응용 프로그램을 확장해야 할까요? 전혀 그렇지 않습니다. 이 접근법의 실제 장점입니다. 우리는 그 고성능 슬라이스를 독립적인 Azure 함수나 AWS 람다 함수로 전환하고 필요에 따라 독립적으로 확장할 수 있습니다.

여기서 중요한 점은 슬라이스 사이의 낮은 응집력입니다. 각 슬라이스가 자체 포함된 단위이기 때문에 슬라이스를 추출하고 확장하는 것이 큰 문제가 되지 않습니다. 이는 기계의 업그레이드가 필요한 부분을 식별하고 전체 기계를 다시 만들지 않고 그 부분만 교체하는 것과 비슷합니다.

이 방법론은 매우 유연합니다. 우리를 처음부터 분산 접근법을 선택하도록 강요하지 않습니다. 대신 응용 프로그램의 변화하는 요구 사항에 기반하여 아키텍처를 조정하고 적응할 수 있도록 합니다. 이런 방식으로 우리는 필요에 따라 성장하고 변화할 수 있는 적응형 생태계를 구축하고 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

# 결론

요약하면, 수직 슬라이스 아키텍처와 모듈형 단일체 아키텍처는 종종 단일 배포 가능한 단위로 구현되지만, 애플리케이션의 내부 구성 요소를 구조화하는 방식에서 큰 차이가 있습니다. 수직 슬라이스 아키텍처는 비즈니스 기능을 기반으로 코드를 구성하는 데 중점을 두며, 각 기능 슬라이스가 특정 기능 또는 비즈니스 요구 사항에 필요한 모든 것을 포함하는 독립적인 단위입니다. 이 접근 방식은 애플리케이션 내에서 독립성과 모듈성을 향상시키며, 각 슬라이스가 별도로 개발, 테스트 및 유지보수될 수 있도록 합니다.

모듈형 단일체 아키텍처는 일반적으로 단일 배포 가능한 단위이지만, 전체 애플리케이션 구조의 모듈식 조직화에 중점을 두고 있습니다. 이는 애플리케이션을 구별된 모듈로 나누어 각각이 독립적인 도메인 로직과 책임을 갖도록 하는 것을 포함합니다. 이러한 모듈은 동일한 배포 가능한 단위의 일부이지만 가능한 독립적으로 설계되어 유지보수 및 확장성을 용이하게 합니다.

따라서 핵심적인 차이점은 단일 배포 가능한 단위 내에서 모듈성과 구조화에 대한 접근 방식입니다. 수직 슬라이스 아키텍처는 특징 중심적이고 교차 절단 형태의 모듈성 접근 방식을 제공하는 반면, 모듈형 단일체 아키텍처는 보다 격리된 모듈 기반 접근 방식에 중점을 두고 있습니다. 두 가지 방식 모두 모놀리틱 애플리케이션 내에서 유지보수성과 확장성을 달성하기 위해 다른 구조적 패러다임을 통해 노력합니다.

<div class="content-ad"></div>

건배!

Vertical Slice는 모듈화된 모놀리식 구조인가?





![image](/assets/img/2024-07-21-Jinja2vsLiquidKeyDifferencesandApplications_0.png)

# 소개

Jinja2와 Liquid은 웹 개발에서 동적 콘텐츠를 생성하는 데 널리 사용되는 두 가지 주요 템플릿 언어입니다. 각각 독특한 구문, 기능 및 강점을 가지고 있어 서로 다른 요구 사항과 프로그래밍 환경에 맞춰져 있습니다. 본 문서는 Jinja2와 Liquid 사이의 주요 차이점을 탐구하며, 개발자가 프로젝트에 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 주는 포괄적인 비교를 제공합니다.

# 구문


<div class="content-ad"></div>

## Jinja2:

- 변수 보간: 이중 중괄호 '' ''를 사용합니다.
- 제어 구조: 루프 및 조건문과 같은 문장에는 '% %'가 사용됩니다.

## Liquid:

- 변수 보간: 이중 중괄호 '' ''를 사용합니다.
- 제어 구조: 논리 구조에는 '% %'가 사용됩니다.

<div class="content-ad"></div>

두 가지 모두 유사한 마커를 사용하지만, Jinja2의 구문은 종종 Pythonic으로 여겨져서 Python 언어의 구문과 관용구에 잘 맞습니다.

## 필터

### Jinja2:

- 다양한 내장 필터를 제공합니다.
- 필터는 템플릿 내에서 변수를 변환하고 수정할 수 있어서 출력물에 대한 유연성과 제어를 향상시킵니다.

<div class="content-ad"></div>

## Liquid:

- 제한된 필터 세트를 제공합니다.
- 제한된 필터 옵션은 때로는 템플릿 조작의 복잡성과 유연성을 제한할 수 있습니다.

Jinja2의 다양한 필터 라이브러리는 템플릿 내에서 더 고급 데이터 조작을 지원하므로 복잡한 데이터 변환에 좋은 선택입니다.

# 공백 처리

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## Jinja2:

- 기본적으로 공백을 보존합니다.
- 들여쓰기나 줄 바꿈을 유지하므로, 개발 중에 템플릿의 시각적 구조를 유지하는 데 중요합니다.

## Liquid:

- 기본적으로 선행 및 후행 공백을 제거합니다.
- 이는 시각적 서식에 영향을 미치며, 명시적으로 공백을 관리하기 위해 추가 노력이 필요할 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

Jinja2를 사용하는 개발자들은 복잡한 중첩 구조에서 더 명확하고 가독성 있는 템플릿을 위해 공백 보존 기능을 활용할 수 있습니다.

# 템플릿 상속

## Jinja2:

- 템플릿 상속을 지원합니다.
- 다른 템플릿이 확장할 수 있는 기본 템플릿을 생성할 수 있어 코드 재사용을 용이하게 하고 프로젝트 관리를 간단하게 합니다.

<div class="content-ad"></div>

## Liquid:

- 템플릿 상속에 대한 내장 지원이 부족합니다.
- 이 결여로 인해 코드를 조직화하고 재사용하는 것이 더 어려워지며, 종종 추가적인 전략이나 수동 관리가 필요합니다.

Jinja2의 템플릿 상속은 DRY (Don't Repeat Yourself) 원칙을 유지하는 데 큰 도움이 되며, 대규모 프로젝트에 있어서 중요합니다.

# 오류 처리

<div class="content-ad"></div>

## Jinja2:

- 자세한 오류 메시지를 제공합니다.
- 템플릿 내의 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

## Liquid:

- 더 일반적인 오류 메시지를 제공합니다.
- 디버깅을 더 오래 걸리고 어렵게 만들 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

Jinja2의 개선된 오류 처리는 오류를 정확하게 식별하고 해결할 수 있도록 도와 개발 속도를 높입니다.

# 호환성

## Jinja2:

- 주로 파이썬 프로그래밍 언어와 함께 사용됩니다.
- 파이썬 프레임워크 및 라이브러리와 완벽하게 통합되어 있어 파이썬 기반 프로젝트에 자연스럽게 적합합니다.

<div class="content-ad"></div>

## Liquid:

- 루비 프로그래밍 언어용으로 개발되었습니다.
- 루비 기반 프로젝트에 적합하며 특히 루비 온 레일즈를 사용하는 프로젝트 및 쇼핑몰 테마의 핵심입니다.

두 템플릿 언어 모두 다른 언어와 함께 사용하도록 적응시킬 수 있지만, 그들의 주요 통합은 Jinja2가 파이썬과 함께 사용되는 것, Liquid가 루비와 함께 사용되는 것을 강조합니다.

# 어플리케이션 컨텍스트

<div class="content-ad"></div>

## Jinja2:

- 강력하고 파이썬 웹 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
- 유연성과 기능이 풍부한 구문으로 알려져 있어 다양한 웹 개발 작업에 적합합니다.

## Liquid:

- 주로 루비 온 레일즈 애플리케이션에서 사용됩니다.
- Shopify과 같은 전자 상거래 맥락에서는 특히 간결성과 사용 편의성으로 유명합니다.

<div class="content-ad"></div>

Shopify에서 만든 오픈 소스 템플릿 언어인 Liquid은 Shopify 스토어 프론트에서 동적 콘텐츠를 로드하는 데 필수적이며, 다른 호스팅되는 웹 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.

# 결론

Jinja2와 Liquid은 웹 개발 세계에서 서로 다른 영역을 다루지만 겹치는 부분이 있습니다. Jinja2는 강력한 기능 세트, 유연성 및 Python 호환성으로 특별히 복잡한 웹 애플리케이션에 적합합니다. Liquid는 Ruby와의 통합성과 간결함으로 특히 전자 상거래 플랫폼과 Ruby on Rails 프로젝트에서 빛을 발합니다. 이러한 차이를 이해하면 개발자들이 프로젝트 요구 사항과 팀 전문성에 가장 잘 맞는 템플릿 엔진을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

# 비디오 강의

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![이미지1](/assets/img/2024-07-21-Jinja2vsLiquidKeyDifferencesandApplications_1.png)

- Udemy: Learn Ansible Automation in 250+examples & practical lessons: Learn Ansible with some real-life examples of how to use the most common modules and Ansible Playbook

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- Udemy: Terraform for Beginners: Code, Deploy, and Scale: A Practical Approach for Beginners to Learn Cloud Infrastructure with Terraform


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- Ansible For Linux by Examples: 100+ Automation Examples For Linux System Administrator and DevOps


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- Ansible Linux Filesystem By Examples: 40+ Automation Examples on Linux File and Directory Operation for Modern IT Infrastructure

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- Ansible 팁 및 트릭: 시간을 절약하고 더 많은 작업을 자동화하는 10가지 이상의 Ansible 예시

![image2](/assets/img/2024-07-21-Jinja2vsLiquidKeyDifferencesandApplications_15.png)

- Ansible Linux 사용자 및 그룹 예시: 현대 IT 인프라를 위한 Linux 사용자 및 그룹 작업을 위한 20가지 이상의 자동화 예시

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- Ansible For PostgreSQL by Examples: 10+ Examples To Automate Your PostgreSQL database

<img src="/assets/img/2024-07-21-Jinja2vsLiquidKeyDifferencesandApplications_17.png" />

- Ansible For Amazon Web Services AWS By Examples: 10+ Examples To Automate Your AWS Modern Infrastructure


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![image](/assets/img/2024-07-21-Jinja2vsLiquidKeyDifferencesandApplications_18.png)

- Ansible Automation Platform By Example: A step-by-step guide for the most common user scenarios


Jinja2와 Liquid 비교 정리

![image](/assets/img/2024-07-20-IntegrateAIintoJavaAppsNoPythonRequired_0.png)

# Java 애플리케이션에 AI 통합하기 - 파이썬 필요 없음

이 블로그 포스트에서는 OpenAI의 언어 모델과 Java를 사용하여 간단한 채팅 API를 만들기 위해 Spring AI를 활용하는 방법을 알아볼 것입니다. 실제 예시에 대해 설명하기 전에, 이것이 왜 흥미로운지 살펴봅시다!

# 자바 개발자 여러분, 환영합니다!

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새로운 언어를 배울 필요가 없어요!

Java 개발자로서, AI 개발에 뛰어들기 위해서는 Python과 같은 새로운 언어를 배워야 한다고 생각할 수 있습니다. 어찌됐든 Python은 강력한 AI 라이브러리와 프레임워크로 잘 알려져 있습니다. 그러나 Spring AI를 활용하면 Java 개발자들은 익숙한 환경을 벗어나지 않고도 AI 통합을 성취할 수 있습니다.

대부분의 기업 애플리케이션은 안정성, 확장성, 기업 수준의 지원 덕분에 Java로 개발됩니다. Spring AI를 사용하여 AI를 이러한 애플리케이션에 직접 통합하면 비즈니스는 기술 스택을 전면적으로 변경할 필요 없이도 기능과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 개발자들이 익숙한 환경에서 작업할 수 있으며, 생산성을 향상시키고 학습 곡선을 줄일 수 있습니다.

Java 생태계 내에서 활동한다는 것은 기존 기술과 지식을 계속 활용할 수 있다는 뜻입니다. 새로운 언어를 배우거나 다른 패러다임에 적응할 필요가 없습니다. 이를 통해 시간과 자원을 절약할 뿐만 아니라 코드베이스의 일관성을 유지하여, 향후 업데이트와 유지보수를 더 쉽게 만들 수 있습니다.

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# Spring AI란 무엇인가요?

Spring AI는 개발자들이 인공지능 기능을 갖춘 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 하는 라이브러리입니다. Spring AI의 주요 목표는 회사의 데이터와 시스템을 인공지능 모델과 간단하게 연결하는 데 도움을 주는 것입니다.

💡

핵심적으로 Spring AI는 AI 통합의 기본적인 과제에 대응합니다: 기업 데이터와 API를 AI 모델과 연결하는 것입니다.

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도서관은 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 도구와 기능 세트를 제공합니다. 이에는 OpenAI, Microsoft, Amazon, Google 및 Hugging Face와 같은 다양한 AI 모델 제공업체를 지원하는 기능이 포함됩니다. 이는 채팅 및 이미지 생성과 같은 다양한 유형의 AI 모델을 지원합니다. Spring AI는 개발자가 많은 코드를 다시 작성하지 않고도 쉽게 서로 다른 구성 요소 간을 전환할 수 있도록 유연하게 설계되었습니다.

# Spring AI 아키텍처

여기 Spring AI의 아키텍처가 있습니다 (출처: 공식 문서)

![Spring AI Architecture](/assets/img/2024-07-20-IntegrateAIintoJavaAppsNoPythonRequired_1.png)

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지원되는 모델

OpenAI, Microsoft, Amazon, Google, Amazon Bedrock, Hugging Face 등을 포함합니다.

![이미지](/assets/img/2024-07-20-IntegrateAIintoJavaAppsNoPythonRequired_2.png)

Spring AI의 주요 기능 중 일부는 서로 일관된 인터페이스로 다양한 제공업체의 AI 모델을 사용할 수 있는 기능, AI 출력을 Java 객체로 변환하는 지원, 그리고 AI 사용을 위해 데이터를 관리하고 처리하는 도구가 있습니다. 또한 Spring Boot와 잘 작동하는 사전 제작된 구성 요소를 제공하여 Java 응용 프로그램을 구축하는 인기있는 프레임워크와 원활하게 작업할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 개발자는 회사 문서를 기반으로 질문에 답하거나 회사의 지식 베이스를 활용한 대화와 같은 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다.

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# 실하게 통합된 자바

Spring AI는 AI 기능을 자바 응용 프로그램에 손쉽게 통합하도록 설계되었습니다. Java를 사용하여 언어 모델과 연결하는 간단한 방법을 제공하여 기술 스택을 일관되게 유지하고 싶은 사람들에게 우수한 선택지가 됩니다. 이 라이브러리를 사용하면 기존 코드베이스를 다른 언어로 다시 작성할 필요없이 대화형 AI의 능력을 활용할 수 있습니다.

고객 문의 처리, 맞춤형 추천 제공 또는 루틴 작업 자동화와 같은 기능을 수행할 수 있는 기업 응용 프로그램에 대화형 인터페이스를 추가한다고 상상해보세요. Spring AI를 사용하면 이러한 기능을 빠르고 효율적으로 구현할 수 있습니다. 새로운 프로그래밍 언어의 복잡성을 걱정하지 않고 비즈니스 로직 및 사용자 경험을 개발하는 데 집중할 수 있습니다.

# 필수 사항

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시작하기 전에 다음 사항을 확인해주세요:

- Java Development Kit (JDK) 17 이상
- Maven
- OpenAI API 키

# 프로젝트 설정

필요한 종속성을 갖춘 새 Spring Boot 프로젝트를 설정하는 것부터 시작해봅시다.

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# pom.xml

먼저, pom.xml 파일을 설정합니다:

```js
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.3.0</version>
        <relativePath/> 
    </parent>
    <groupId>com.donvitocodes</groupId>
    <artifactId>openai-java</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>OpenAI Java</name>
    <description>OpenAPI 서비스를 활용한 간단한 인공지능 애플리케이션</description>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
    </properties>
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
    </repositories>
</project>
```

이 설정은 Spring Boot 및 OpenAI와 작업하는 데 필요한 종속성으로 프로젝트를 설정합니다.

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# 응용 프로그램 구조

이제 주 응용 프로그램 클래스인 Application.Java를 생성해 보겠습니다.

```js
패키지 com.donvitocodes;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}
``` 

# 구성 클래스

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다음으로, ChatClient를 설정하기 위한 구성 클래스 Config.java를 작성할 것입니다.

```java
package com.donvitocodes;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
class Config {
    
    @Bean
    ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
        String modelName = "gpt-4o-mini";
        float temperature = 0f;
        int maxTokens = 1024;
        return builder
                .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder()
                        .withModel(modelName)
                        .withTemperature(temperature)
                        .withMaxTokens(maxTokens)
                        .withStreamUsage(true)
                        .build())
                .build();
    }
}
```

이 구성은 ChatClient를 OpenAI 모델에 대한 사용자 정의 옵션과 함께 설정하며, 모델 이름, 온도 및 최대 토큰을 포함합니다.

# 컨트롤러 생성하기

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마지막으로 컨트롤러를 만들어 봅시다:

```js
package com.donvitocodes;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.Map;

@RestController
class AIController {
    private final ChatClient chatClient;
    AIController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    @GetMapping("/chat")
    Map<String, String> completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "") String message) {
        return Map.of(
                "completion",
                chatClient.prompt()
                        .user(message)
                        .call()
                        .content());
    }
    // Streaming 
    @GetMapping(value = "/chat-stream", produces = "application/stream+json")
    public Flux<String> streamCompletion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "") String message) {
        return  chatClient.prompt()
                .user(message)
                .stream()
                .content();
    }

}
```

이 컨트롤러는 메시지 매개변수를 받아들이고 AI가 생성한 응답을 반환하는 간단한 GET 엔드포인트를 노출합니다. 이 경우 응답은 스트리밍되지 않습니다.

# 채팅 응답을 스트리밍하기

<div class="content-ad"></div>

응답을 스트리밍하려면 코드의 해당 부분은 다음과 같습니다

```js
@GetMapping(value = "/chat-stream", produces = "application/stream+json")
public Flux<String> streamCompletion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "") String message) {
    return chatClient.prompt()
          .user(message)
          .stream()
          .content();
}
```

# 애플리케이션 실행하기

애플리케이션을 실행하려면 OpenAI API 키를 환경 변수로 설정했는지 확인하십시오.

<div class="content-ad"></div>

```js
export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
```

그런 다음 Maven을 사용하여 애플리케이션을 시작할 수 있습니다:

```js
mvn spring-boot:run
```

# API 테스트하기

<div class="content-ad"></div>

URL: http://localhost:8080/chat

Method: GET

Query Parameter:

- message (string): API에서 처리할 프롬프트나 지시문입니다. 예시: "부동산 투자에 대한 짧은 블로그 포스트 작성하기".

<div class="content-ad"></div>

한 번 응용프로그램이 실행 중이면 curl 또는 HTTP 클라이언트를 사용하여 API를 테스트할 수 있습니다:

```js
curl --location 'http://localhost:8080/chat?message=create%20a%20short%20blog%20post%20about%20investing%20in%20real%20estate'
```

또는 Postman을 사용하세요

![이미지](/assets/img/2024-07-20-IntegrateAIintoJavaAppsNoPythonRequired_3.png)

<div class="content-ad"></div>

# 스트리밍 테스트 중

curl을 실행할 때 --no-buffer 또는 -N을 사용해야 합니다. localhost:8080//chat-stream 엔드포인트를 호출해야 합니다.

```js
curl --no-buffer --location 'http://localhost:8080/chat-stream?message=create%20a%20short%20blog%20post%20about%20investing%20in%20real%20estate%20in%20the%20philippines'
```

API는 입력 메시지를 기반으로 AI가 생성한 응답을 반환합니다.

<div class="content-ad"></div>

블로그 글에서는 Spring AI, OpenAI 및 Java를 사용하여 채팅 API를 만드는 방법을 살펴보았어요. 이 통합은 Spring 생태계 내에서 AI 기반 대화형 응용 프로그램을 구축하는 강력한 기반을 제공해줘요. Spring AI의 추상화 레이어를 활용하면 미래에 다양한 AI 제공 업체나 모델 간에 쉽게 전환할 수 있어서 애플리케이션을 더 유연하고 유지보수하기 쉽게 만들어줄 수 있어요.

API 요청 제한을 처리하고 적절한 오류 처리를 구현하며, API를 프로덕션 환경에 배포하기 전에 인증을 추가하는 것을 고려하는 것을 잊지 마세요.

즐거운 코딩하세요!

Generative AI로 앱 개발에 대해 더 배우고 싶으시다면, 더 많은 튜토리얼 및 샘플 코드를 제공하는 제 블로그를 구독해주세요. Twitter에서 제를 팔로우하거나 LinkedIn에서 저와 연결해주세요.

Python 없이 자바 앱에 AI 개발하는 방법 정리

시스템 설계를 잘하는 방법




우리의 k8s 시리즈에 다시 오신 걸 환영합니다. 이 이야기에서는 쿠버네티스 Jobs와 CronJobs가 실제로 어떻게 작동하는지 배워보겠습니다.

![이미지](/assets/img/2024-07-20-Lab7SpringBootK8SSpringBatchonKubernetesJobsandCronJobs_0.png)

- 쿠버네티스에서 Jobs 이해하기
  - 쿠버네티스 Job 유형
  - Job 리소스 정의
- 쿠버네티스의 CronJob
  - 쿠버네티스 CronJob이란
  - CronJob 스펙 작성
  - 쿠버네티스에서 CronJob 생성하는 방법
- 쿠버네티스에서 Spring Batch
  - 코드 작성
  - 테스트
- 결론
- 참고 자료

이 시리즈에서는 스프링 생태계에서 쿠버네티스를 사용하는 방법을 보여줍니다. 우리는 스프링 부트 API와 Minikube를 사용하여 가벼우면서 빠른 개발 환경을 구성하여 프로덕션과 유사한 환경을 제공합니다.

<div class="content-ad"></div>

- Lab1 (Spring Boot/K8S): Kubernetes에 Spring Boot 애플리케이션 배포
- Lab2 (Spring Boot/K8S): Spring Boot로 Kubernetes 건강 검사 설정
- Lab3 (Spring Boot/K8S): Kubernetes에서 ConfigMaps 마스터링
- Lab4 (Spring Boot/K8S): Spring Boot에서 Kubernetes Secrets 사용
- Lab5 (Spring Boot/K8S): Kubernetes 리소스 관리 이해
- Lab6 (Spring Boot/K8S): Kubernetes에서 지속적인 볼륨
- 👉 Lab7 (Spring Boot/K8S): Kubernetes에서 Spring Batch - Jobs 및 CronJobs

Kubernetes job 또는 CronJob은 특정 작업 (Job이라고 함)을 정의하고 해당 작업이 완료된 후 일정 수의 파드가 중지되도록 보장합니다. 이 두 가지 자원은 Kubernetes 클러스터 내에서 효율적인 작업 스케줄링을 가능하게 합니다.

# Kubernetes에서 Jobs 이해

Jobs는 완전히 실행되어야 하는 일회성 작업을 수행하는 Kubernetes 자원입니다. Job은 템플릿에서 하나 이상의 파드를 생성하고 적어도 지정된 수의 파드가 성공적으로 종료될 때까지 기다립니다. 그런 다음 Job은 완료된 것으로 표시됩니다.

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간단한 경우는 하나의 Job 객체를 만들어 하나의 Pod가 완료될 수 있도록 신뢰성 있게 실행하는 것입니다. 예를 들어, 첫 번째 Pod가 실패하거나 삭제될 경우(예: 노드 하드웨어 장애 또는 노드 재부팅 등) Job 객체는 새로운 Pod를 시작합니다.

## 쿠버네티스 Job 유형

쿠버네티스는 다음과 같은 세 가지 주요 유형의 작업(태스크)을 Job으로 실행할 수 있습니다:

- 병렬하지 않은 Job — 오직 하나의 Pod만 실행하는 Job입니다. Pod가 성공적으로 완료되면 Job은 완료된 것으로 간주됩니다. 병렬성은 관련이 없습니다.
- 고정된 완료 횟수를 가진 병렬 Job — 병렬로 여러 Pod를 시작하고 실행하는 작업입니다. 지정된 성공적인 Pod .spec.completions 횟수가 발생할 때까지 Job이 계속 실행됩니다. .spec.completionMode="Indexed"를 사용할 때 각 Pod는 0부터 .spec.completions-1까지의 범위 내에서 다른 색인을 받습니다. 다른 옵션으로는 spec.parallelism 필드를 설정하여 병렬 Job의 수를 정의할 수 있습니다.
- Work Queue를 사용하는 병렬 Job — 병렬로 여러 작업을 실행하는 작업입니다. 해당 프로세스가 여러 작업으로 이뤄진 경우에 사용됩니다만 작업들 간에 의존성이 없습니다. Pod들은 자체 간이 조정하거나 외부 서비스를 통해 작업을 결정해야 합니다. 예를 들어, Pod는 작업 큐에서 최대 N개의 항목 배치를 가져올 수 있습니다. 하나 이상의 Pod가 성공적으로 종료되고 모든 Pod가 종료된 후에 Job이 성공적으로 완료됩니다.

<div class="content-ad"></div>

## 작업 리소스 정의

아래는 Job manifest의 예시입니다:

```js
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: batch-job-pi
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl:5.34.0
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never
```

모든 쿠버네티스 구성과 마찬가지로 Job에는 apiVersion, kind 및 metadata 필드가 필요합니다. Job은 batch API 그룹 및 v1 API 버전의 일부입니다.

<div class="content-ad"></div>

YAML 파일은 perl:5.34.0 이미지를 실행하는 Job 유형의 리소스를 정의합니다. 해당 Job은 2000자리의 π 값을 계산하고 출력합니다. 완료하는 데 약 10초가 걸립니다.

```js
$ kubectl apply -f batch-job-pi.yml

job.batch/batch-job-pi created
```

kubectl을 사용하여 job 상태를 확인하려면:

![이미지](/assets/img/2024-07-20-Lab7SpringBootK8SSpringBatchonKubernetesJobsandCronJobs_1.png)

<div class="content-ad"></div>

작업 상태는 대시보드를 통해 확인할 수도 있습니다:

두 경우 모두 .spec.completions 및 .spec.parallelism을 설정하지 않으면 기본적으로 1로 설정됩니다.

일정한 완료 횟수를 갖는 작업의 경우, .spec.completions를 필요한 완료 횟수로 설정해야 합니다. .spec.parallelism을 설정하거나 설정하지 않아도 기본값은 1입니다.

작업 대기열의 경우, .spec.completions를 설정하지 말고 .spec.parallelism을 음이 아닌 정수로 설정해야 합니다.

<div class="content-ad"></div>

# Kubernetes에서의 CronJob

## Kubernetes CronJob이란

Kubernetes CronJob은 시간 기반 일정에 따라 작업을 실행하는 방법으로, Linux 및 UNIX 시스템에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 백업 작업, 이메일 트리거, 보고서 생성 또는 컨테이너 재시작 자동화와 같은 반복 작업을 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 이들은 Cron 형식으로 작성된 주기적으로 Job을 특정 일정에 따라 실행합니다.

## CronJob 스펙 작성

<div class="content-ad"></div>

.spec.schedule 필드는 필수입니다. 해당 필드의 값은 Cron 구문을 따릅니다:

```js
# ┌───────────── 분 (0 - 59)
# │ ┌───────────── 시 (0 - 23)
# │ │ ┌───────────── 월의 몇 번째 날 (1 - 31)
# │ │ │ ┌───────────── 월 (1 - 12)
# │ │ │ │ ┌───────────── 주의 몇 번째 요일 (0 - 6) (일요일부터 토요일까지)
# │ │ │ │ │                                   또는 sun, mon, tue, wed, thu, fri, sat
# │ │ │ │ │ 
# │ │ │ │ │
# * * * * *
```

예를 들어, 0 0 13 * 5는 매월 13일과 매주 금요일 자정에 작업이 시작되어야 함을 나타냅니다.

표준 구문 이외에도 @monthly와 같은 매크로도 사용할 수 있습니다:

<div class="content-ad"></div>


![Lab7SpringBootK8SSpringBatchonKubernetesJobsandCronJobs_2](/assets/img/2024-07-20-Lab7SpringBootK8SSpringBatchonKubernetesJobsandCronJobs_2.png)

To generate CronJob schedule expressions, you can also use web tools like crontab.guru.

## 쿠버네티스에서 CronJob 생성 방법

다음의 CronJob 매니페스트 예시는 매분마다 현재 시간과 hello 메시지를 출력합니다.


<div class="content-ad"></div>

```yaml
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: hello-cronjob
spec:
  schedule: "* * * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: hello
            image: busybox:1.28
            imagePullPolicy: IfNotPresent
            command:
            - /bin/sh
            - -c
            - date; echo Hello from the Kubernetes cluster
          restartPolicy: OnFailure
```

kind을 CronJob으로 설정하고 .spec.schedule을 매 분마다 작업을 실행하도록 설정했습니다. .spec.schedule은 .spec의 필수 필드입니다.

```yaml
$ kubectl apply -f hello-cronjob.yml

cronjob.batch/hello-cronjob created
```

kubectl을 사용하여 작업 상태를 확인하세요.

<div class="content-ad"></div>

<img src="/assets/img/2024-07-20-Lab7SpringBootK8SSpringBatchonKubernetesJobsandCronJobs_3.png" />

cronjobs은 매 분마다 실행되어 관련 작업 및 포드를 생성합니다. ACTIVE 필드는 진행 중인 작업 수를 보여주며, 0은 이미 완료되었거나 실패했음을 의미합니다.

# Kubernetes에서 Spring Batch

이 섹션에서는 이전에 MongoDB에서 데이터를 읽고 CSV 파일을 생성하는 Spring Batch 스토리를 사용할 것입니다.

<div class="content-ad"></div>

우리는 코드를 업데이트하고 컨테이너화한 후 Kubernetes에 작업으로 배포할 것입니다. 목표는 Kubernetes 작업을 사용하여 Spring batch 애플리케이션을 실행하는 방법을 배우는 것입니다.

우리는 CSV 보고서를 이메일로 보내는 새로운 기능을 추가할 것입니다.

```js
    public void sendNotificationEmailReport(String fileToAttach) {

        MimeMessagePreparator preparator = mimeMessage -> {

            mimeMessage.setFrom(new InternetAddress(MAIL_FROM));
            mimeMessage.setRecipient(Message.RecipientType.TO, new InternetAddress(MAIL_RECIPIENT));
            mimeMessage.setSubject(MessageFormat.format("{0}{1}", MAIL_SUBJECT, fileDateFormat));

            try {
                FileSystemResource file = new FileSystemResource(new File(fileToAttach));
                MimeMessageHelper helper = new MimeMessageHelper(mimeMessage, true);
                helper.addAttachment(Objects.requireNonNull(file.getFilename()), file);
                helper.setText("Hi Team,  <br><br> Please find attached the daily report. <br> Regards.", true);

            } catch (Exception ex) {
                LOGGER.error(">> Unable to send report by email {} ", ex.getMessage());
            }

        };
        mailSender.send(preparator);
    }
```

## 코딩을 시작해 볼까요?

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코드 업데이트의 주요 내용은 스케줄러를 제거하는 것입니다. Kubernetes Cronjob으로 대체될 것입니다.

다음은 완전한 작업 매니페스트 내용입니다:

```js
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
data:
  # property-like keys; each key maps to a simple value
  # replace the config values with yours
  host: cluster0.xpkhnmq.mongodb.net
  database: sample_training
  option: retryWrites=true&w=majority
  smtp-host: vps-3904db98.vps.ovh.net
  smtp-port: "1025"
---
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: app-secret
type: Opaque
data:
  # replace the secret values with yours
  username: ZGJ1c2VybmFtZQ==
  password: ZGJwYXNzd29yZA==
  smtp-username: YWRtaW4=
  smtp-password: bXkgcGFzc3dvcmQ=
---
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: spring-batch-job
spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
        - name: spring-batch5-mongodb
          image: spring-batch5-mongodb:latest
          imagePullPolicy: Never
          env: # array of environment variable definitions
            - name: MONGODB_URL
              valueFrom: # select individual keys in a ConfigMap
                configMapKeyRef:
                  name: app-config
                  key: host
            - name: MONGODB_DATABASE
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: app-config
                  key: database
            - name: MONGODB_OPTS
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: app-config
                  key: option
            - name: SMTP_HOST
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: app-config
                  key: smtp-host
            - name: SMTP_PORT
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: app-config
                  key: smtp-port
            - name: MONGODB_LOGIN
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: app-secret
                  key: username
            - name: MONGODB_PWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: app-secret
                  key: password
            - name: SMTP_USERNAME
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: app-secret
                  key: smtp-username
            - name: SMTP_PASSWORD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: app-secret
                  key: smtp-password
```

<div class="content-ad"></div>

이 랩에서는 Atlas의 Mongo 데이터베이스를 사용합니다.

## 테스트

```js
$ kubectl apply -f k8s/spring-batch-job.yml

configmap/app-config가 생성되었습니다
secret/app-secret가 생성되었습니다
job.batch/spring-batch-job가 생성되었습니다
```

작업 상태를 확인하려면하세요.

<div class="content-ad"></div>

테이블 태그를 Markdown 형식으로 변경해주세요.

<div class="content-ad"></div>

작업을 예약하려면 전체 CronJob 매니페스트가 필요합니다. 이 경우, 작업은 매 10분마다 실행됩니다.

```yaml
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: spring-batch-cron-job
spec:
  schedule: '10 * * * *'
  successfulJobsHistoryLimit: 1
  failedJobsHistoryLimit: 5
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          restartPolicy: OnFailure
          containers:
            - name: spring-batch5-mongodb
              image: 'spring-batch5-mongodb:latest'
              imagePullPolicy: Never
              env:
                - name: MONGODB_URL
                  valueFrom:
                    configMapKeyRef:
                      name: app-config
                      key: host
                - name: MONGODB_DATABASE
                  valueFrom:
                    configMapKeyRef:
                      name: app-config
                      key: database
                - name: MONGODB_OPTS
                  valueFrom:
                    configMapKeyRef:
                      name: app-config
                      key: option
                - name: SMTP_HOST
                  valueFrom:
                    configMapKeyRef:
                      name: app-config
                      key: smtp-host
                - name: SMTP_PORT
                  valueFrom:
                    configMapKeyRef:
                      name: app-config
                      key: smtp-port
                - name: MONGODB_LOGIN
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: app-secret
                      key: username
                - name: MONGODB_PWD
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: app-secret
                      key: password
                - name: SMTP_USERNAME
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: app-secret
                      key: smtp-username
                - name: SMTP_PASSWORD
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: app-secret
                      key: smtp-password
```

## 결론

이 이야기에서는 Kubernetes Jobs 및 CronJob을 살펴보았습니다. 이것들은 Kubernetes 클러스터에서 작업을 자동화하고 예약하는 데 좋은 선택지입니다.

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GitHub에 완벽한 소스 코드가 있습니다.

GitHub Sponsors를 통해 저를 지원해주세요.

읽어 주셔서 감사합니다! 다음 이야기에서 만나요.

# 참고 자료

<div class="content-ad"></div>

- [Kubernetes Job](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/job/)
- [Spring Batch on Kubernetes](https://spring.io/blog/2021/01/27/spring-batch-on-kubernetes-efficient-batch-processing-at-scale)
- [Kubernetes Cron Job](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/)
- [MongoDB Atlas Sample Data](https://www.mongodb.com/docs/atlas/sample-data/sample-training/)

K8S에서 Spring Batch 사용하기 잡Jobs와 크론잡CronJobs을 활용한 Spring Boot 배치 작업 방법




어서오십시오, DevTips 주간 소식(#6)을 소개합니다! 📰 이번 주에는 여러분을 최신 기술 속으로 안내해 줄 기사와 자료를 선별했습니다.

가장 흥미로운 것 중 하나는 공식 🐳 도커 팀 블로그의 글인 “How to Run Hugging Face Models Programmatically Using Ollama and Testcontainers”입니다. 우리는 또한 “웹 앱을 배포하는 다른 접근 방식”과 “자바 21에서 데이터 중심 프로그래밍”이라는 두 가지 훌륭한 📺 비디오도 살펴볼 것입니다. 지난 주에 발행된 이 기사들을 함께 살펴보세요.

![이미지](/assets/img/2024-07-20-HuggingFacemodelswithOllamaandTestcontainersDevTipsWeekly6_0.png)

# How to Run Hugging Face Models Programmatically Using Ollama and Testcontainers

<div class="content-ad"></div>

![이미지](/assets/img/2024-07-20-HuggingFacemodelswithOllamaandTestcontainersDevTipsWeekly6_1.png)

독커(🐳) 웹사이트의 블로그 포스트에 따르면, 🤗 Hugging Face 모델을 🐪 Ollama와 🚚 Testcontainers를 사용하여 실행하는 방법이 설명되어 있습니다. 이를 통해 개발자들에게 AI 통합이 더 간단해집니다. Ollama 컨테이너 설정, 모델 다운로드, 컨테이너 지속성 처리에 대해 다루고 있습니다. 더불어, 사용자 정의 컨테이너를 소개하여 다양한 응용 프로그램에서 Hugging Face 모델을 사용할 수 있도록 하며, 사용 편의성, 프로그래밍적 액세스, 재현성을 강조합니다. 이 접근 방식은 Docker의 컨테이너화를 활용하여 AI/ML 모델 배포를 간소화합니다.

# JEP 423: 오픈JDK에서 G1 가비지 컬렉터에 지역 핀 지원 도입

![이미지](/assets/img/2024-07-20-HuggingFacemodelswithOllamaandTestcontainersDevTipsWeekly6_2.png)

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InfoQ 기사에서는 JEP 423을 논의하고 있습니다. 이는 G1 가비지 컬렉터에 지역 피닝을 도입하며 스위프트 모드에서 비활성화할 필요 없이 가비지 컬렉션 작업 중 특정 메모리 영역을 고정하기 위해 ☕ Java 22로 통합되었습니다. 이 향상은 임계적인 객체가 이동되지 않도록 특정 메모리 영역을 고정시키는 것을 허용하므로 가비지 컬렉션 중단이 필요 없습니다. 이 개발은 대규모로 디스크된 Java와 C, C++와 같은 관리되지 않는 언어의 상호 운용성을 획기적으로 개선하여 JNI(Java Native Interface) 임계적인 영역을 더 효율적으로 처리합니다.

# 다음 프로젝트 용 최상의 아키텍처, 프레임워크는 중요하지 않습니다!

![이미지](/assets/img/2024-07-20-HuggingFacemodelswithOllamaandTestcontainersDevTipsWeekly6_3.png)

이 기사는 🌟 올바른 아키텍처를 선택하는 것이 프레임워크보다 프로젝트 성공에 더 중요하다는 점을 강조합니다🌟. 이는 'Frontend를 위한 Backend' (BFF) 패턴을 소개하여 백엔드 서비스를 다양한 클라이언트 요구에 맞게 사용자 경험을 향상시키는 것입니다. 백엔드 호출 및 데이터 변환을 처리함으로써 BFF는 복잡한 프론트엔드 요구를 단순화하여 확장 가능하고 유지 관리 가능한 프로젝트 개발을 촉진합니다.

<div class="content-ad"></div>

# 여러 방법을 사용하여 웹 앱을 배포하는 방법 (Azure, Render, MongoDB Atlas, Koyeb 등)

이 비디오는 다양한 플랫폼과 기술을 사용하여 🌐 웹 애플리케이션을 배포하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. 강사는 Render, MongoDB Atlas, Koyeb, Azure와 같은 플랫폼에서 애플리케이션을 배포하는 단계별 프로세스를 시연합니다.

# Spring Tips: 자바 21+에서 데이터 중심 프로그래밍

이 비디오는 ☕ 자바 21 및 이후 버전에서 데이터 중심 프로그래밍을 탐구합니다. 이는 거대한 코드베이스에서 작은 서비스 지향 아키텍처로의 전환을 강조하며 데이터와 메시지에 반응하는 방식입니다. 비디오에서는 Java 21의 이 패러다임을 지원하는 네 가지 주요 기능인 sealed types, records, pattern matching, smart switch expressions을 소개합니다. 이러한 기능은 언어가 새로운 워크로드와 서비스 스타일을 다루는 능력을 향상시켜 코드를 보다 효율적이고 우아하며 유형 안전하게 만듭니다. 비디오에는 이러한 기능의 혜택을 보여주기 위해 대출과 같은 금융 상품을 다루는 등 실용적인 예제가 포함되어 있습니다.

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프론트엔드 마이크로서비스 구축에 필요한 15가지 구성 요소


![이미지](/assets/img/2024-07-19-PyEnvPoetryTutorialUltimateDataScienceSetup_0.png)

저는 아나콘다를 큰 팬은 아니에요. 데이터 과학과 파이썬 생태계에 입문할 때는 훌륭한 도구이지만, 설치 과정이 너무 번거롭고 방해적이라고 생각해요.

그래서 저는 파이썬 관리에는 PyEnv를, 의존성 관리에는 Poetry를 사용하는 것을 선호해요. 이 조합은 가벼우면서도 비교적 작고 이해하기 쉬운 기술이라서 저에게 아주 잘 맞아요.

이 글에서는 프로젝트에 PyEnv와 Poetry를 사용하는 방법에 대한 간단한 튜토리얼을 제공하려고 해요!

<div class="content-ad"></div>

# PyEnv

## 이게 뭐죠?

그럼 PyEnv는 뭘까요? Python Environment의 줄임말로 여러분의 Python 버전을 관리하는 도구입니다. 창조자들이 GitHub 페이지에서 인용한 대로:

PyEnv를 사용하면 여러 디렉토리와 프로젝트에서 각기 다른 Python 버전을 가지고 지정할 수 있어 원활한 의존성 관리를 보장합니다.

<div class="content-ad"></div>

하나의 Python 버전을 설치하여 모든 것을 설치하는 것은 끔찍한 일이 될 수 있습니다. 이후에 패키지 버전 충돌을 초래할 수 있기 때문입니다.

## 설치

이 부분은 터미널/셸과 기본 명령어에 대해 알고 있다고 가정합니다. 더 자세히 알고 싶다면 이전 글을 확인해보세요.

나는 Homebrew를 통해 PyEnv를 설치하는 것을 추천합니다. 이것은 'MacOS를 위한 누락된 패키지 관리자'로 불리며, 맥에서 코딩하는 사람들에게 매우 유용합니다.

<div class="content-ad"></div>

홈브류를 설치하려면 아래 웹사이트에서 제공하는 명령어를 사용하면 됩니다:

```js
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
```

홈브류가 설치되었는지 확인하려면 brew help를 실행하세요 (brew 명령어 목록과 사용 방법이 표시됩니다).

그런 다음, PyEnv를 설치하세요.

<div class="content-ad"></div>

```js
brew install pyenv
```

PyEnv가 설치되었는지 확인하려면 pyenv --version을 실행해주세요.

대부분의 현대 Mac은 기본 명령 줄 해석기로 Zsh를 사용하므로, 컴퓨터가 .zshrc 파일을 사용한다고 가정합니다.

그런 다음 PyEnv를 경로에 추가하려면 터미널에서 다음 세 명령을 먼저 실행해야 합니다.

<div class="content-ad"></div>

```js
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo '[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
```

위 코드들을 살펴보겠습니다:

```js
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
```

- ~/.zshrc 파일에 export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv" 를 추가합니다.
- PYENV_ROOT는 pyenv가 설치된 디렉토리를 가리키는 환경 변수로, 일반적으로 홈 디렉토리 하위 .pyenv 디렉토리에 설치됩니다.

<div class="content-ad"></div>

```js
echo '[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
```

- ~/.zshrc 파일에 `[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"`를 추가합니다.
- 이 명령은 $PYENV_ROOT/bin 디렉토리가 있는지 확인하여 ([[-d $PYENV_ROOT/bin]]), 있다면 $PYENV_ROOT/bin을 PATH에 추가합니다.
- 이렇게 함으로써 pyenv가 셸의 검색 경로에 포함되어 pyenv 명령을 사용할 수 있게 됩니다.

```js
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
```

- ~/.zshrc 파일에 `eval "$(pyenv init -)"`을 추가합니다.
- `eval "$(pyenv init -)"`은 새 셸을 시작할 때 pyenv를 초기화합니다. 이 명령은 환경 변수 및 함수를 설정하여 pyenv가 Python 버전을 올바르게 관리할 수 있도록 합니다.

<div class="content-ad"></div>

새 터미널 창을 열거나 셸을 재시작하여 이 변경 사항이 적용되도록 해보세요. 아래는 .zshrc 파일 내의 예시 행입니다. 여기서 다른 내용은 무시하고 마지막 세 줄만 보세요.

$ source ~/.zshrc
$ echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
$ echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.zshrc

또는 `where pyenv`를 실행하여 PyEnv 이진 파일이 올바른 위치에 있는지 확인할 수도 있어요.

## 사용법

<div class="content-ad"></div>

파이썬 버전을 설치하려면 pyenv install 명령어를 사용해야 합니다.

```js
pyenv install 3.11.4
```

모든 파이썬 버전을 확인하려면 pyenv install -l을 실행하면 됩니다.

설치된 파이썬 버전을 확인하려면 pyenv versions를 사용합니다. 아래는 제가 사용 중인 모습입니다.

<div class="content-ad"></div>

<img src="/assets/img/2024-07-19-PyEnvPoetryTutorialUltimateDataScienceSetup_2.png" />

현재 디렉토리(홈)에 있다는 것을 알 수 있습니다. 시스템 Python이 현재 설정되어 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 Python 버전을 변경할 수 있습니다:

- pyenv shell `version` — 현재 쉘 세션에만 선택
- pyenv local `version` — 특정 디렉토리에 대한 Python 버전
- pyenv global `version` — 사용자에 대한 전역 Python 버전

이제 pyenv global 3.11.4를 실행한 다음 pyenv versions를 실행하면

<div class="content-ad"></div>

![이미지](/assets/img/2024-07-19-PyEnvPoetryTutorialUltimateDataScienceSetup_3.png)

지금 제 Python 버전이 3.11.4로 업데이트되었어요.

만약 이 디렉토리만을 위해 Python 버전을 변경하고 싶다면, 다음과 같이 `pyenv local 버전` 명령어를 사용할 수 있어요:

![이미지](/assets/img/2024-07-19-PyEnvPoetryTutorialUltimateDataScienceSetup_4.png)

<div class="content-ad"></div>

효과적으로 PyEnv를 사용하는 데 필요한 모든 명령어를 배웠어요!

## 작동 방식

PyEnv가 실제로 어떻게 작동하는지 궁금할 수 있어요. 깃허브 페이지에서 저자들이 훌륭한 요약을 제공했어요:

PATH는 python이나 pip과 같은 명령어를 실행할 때 검색되는 모든 디렉토리를 포함한 변수예요. 예를 들어, echo $PATH 명령어를 호출한 후 내 PATH는 다음과 같이 보일 거예요.

<div class="content-ad"></div>

/Users/egorhowell/.pyenv/shims
/opt/homebrew/bin:/opt/homebrew/sbin
/Users/egorhowell/.local/bin
/usr/local/bin
/System/Cryptexes/App/usr/bin
/usr/bin:/bin:/usr/sbin
/sbin
/var/run/com.apple.security.cryptexd/codex.system/bootstrap/usr/local/bin
/var/run/com.apple.security.cryptexd/codex.system/bootstrap/usr/bin
/var/run/com.apple.security.cryptexd/codex.system/bootstrap/usr/appleinternal/bin
/Applications/iTerm.app/Contents/Resources/utilities

제 PATH에서 첫 번째 줄을 주목해주세요. 이것은 Shim으로, Python 명령어를 PyEnv로 리디렉션합니다.

# Poetry

## 이것은 무엇인가요?

<div class="content-ad"></div>

이제 우리는 Python 버전을 설치했으며 패키지 및 의존성 관리자를 가져와볼 시간입니다.

이를 위해 Poetry를 사용할 것입니다. 공식 웹사이트에서 Poetry를 다음과 같이 설명하고 있습니다:

Poetry는 다른 패키지 관리자와 비교했을 때 많은 이점을 가지고 있으며, 이 Reddit 스레드에서 좋은 개요를 제공합니다.

저는 Poetry를 선호하는데, 사용하기 쉽고 신뢰할 수 있으며 가벼워서입니다. 처음에 말했듯이 conda는 무겁지만 poetry는 매우 편리합니다.

<div class="content-ad"></div>

## 설치하기

제 Medium-Articles git 레포지토리에 Poetry를 설치할 예정이에요. 먼저, 로컬 Python 버전을 pyenv local 3.11.8로 설정할 거예요.

![이미지](/assets/img/2024-07-19-PyEnvPoetryTutorialUltimateDataScienceSetup_5.png)

Poetry를 설치하려면 아래 명령어를 실행하세요.

<div class="content-ad"></div>

```shell
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python -
```

여기서 Python은 PyEnv를 사용하여 설정한 Python 버전입니다.

Poetry가 설치되었는지 확인하려면 `poetry --version`을 실행하면 됩니다. 이상 없을 거에요!

## 사용법

<div class="content-ad"></div>

시작하려면, poetry new project 명령어를 실행할 수 있지만, 이미 기존 프로젝트가 있는 경우 poetry init를 호출해주세요.

모든 질문에 답한 후에는 현재 프로젝트 디렉토리에 pyproject.toml 파일이 생성됩니다. 이 파일은 열어보면 다음과 같아야 합니다.

[tool.poetry]
name = "medium-articles"
version = "0.1.0"
description = "내 미디엄 블로그 코드를 위한 Poetry 환경"
authors = ["Egor Howell <egorhowellbusiness@gmail.com>"]
readme = "README.md"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.11"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

pyproject.toml은 Poetry 자체가 아니라 Python과 Pep에 속하는 것이라는 점을 유의해주세요.

<div class="content-ad"></div>

패키지와 의존성을 추가하려면 단순히 tool.poetry.dependencies 섹션에 그것들을 지정하면 됩니다. 예를 들어:

```js
[tool.poetry]
name = "medium-articles"
version = "0.1.0"
description = "나의 미디엄 블로그 코드를 위한 Poetry 환경"
authors = ["Egor Howell <egorhowellbusiness@gmail.com>"]
readme = "README.md"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.11"
numpy = "^1.21.4"


[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
```

poetry add 명령어를 사용하여도 추가할 수 있습니다:

```js
poetry add pandas
```

<div class="content-ad"></div>

표를 마크다운 형식으로 변경하면 pyproject.toml 파일에 나타납니다.

```js
[tool.poetry]
name = "medium-articles"
version = "0.1.0"
description = "Poetry environmment for my medium blogs code"
authors = ["Egor Howell <egorhowellbusiness@gmail.com>"]
readme = "README.md"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.11"
numpy = "^1.21.4"
pandas = "^2.2.2"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
```

모든 종속성을 추가한 후 poetry install을 실행하여 환경에 모든 패키지와 종속성을 설치할 수 있습니다.

poetry env info 명령을 실행하여 올바르게 설치되었는지 확인할 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

가상환경
Python: 3.11.8
구현체: CPython
경로: /Users/egorhowell/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/medium-articles-lMbxnF7V-py3.11
실행 파일: /Users/egorhowell/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/medium-articles-lMbxnF7V-py3.11/bin/python
유효 여부: True

기본
플랫폼: darwin
운영 체제: posix
Python: 3.11.8
경로: /Users/egorhowell/.pyenv/versions/3.11.8
실행 파일: /Users/egorhowell/.pyenv/versions/3.11.8/bin/python3.11

프로젝트 루트 디렉토리에 poetry.lock 파일이 생성됩니다. 이 파일에는 모든 패키지와 의존성이 포함되어 있습니다. 이 파일은 나중에 재현 가능한 환경을 활성화하는 데 사용되며 버전 관리에 중요합니다.

코드를 실행하려면 poetry run python your_script.py를 사용할 수 있습니다.

대안으로 poetry shell을 사용할 수도 있습니다. 이는 poetry 환경으로 이동하고 각 명령을 실행할 때 매번 poetry run을 지정할 필요 없이 사용할 수 있습니다.

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제가 편리하게 작업할 수 있도록 PyCharm에서 기본 환경으로 설정해 놓았어요. 이 작업 방법에 대한 안내를 원하신다면 [여기](링크)를 참조해주세요.

## 기타 특징

Poetry가 훌륭한 이유는 다음과 같은 많은 유용한 기능들이 있어요:

- 의존성을 그룹으로 관리할 수 있어요. 예를 들어, 프로젝트를 테스트하거나 모델을 빌드하는 데 필요한 의존성만 따로 관리할 수 있어요.
- poetry update를 사용하여 모든 의존성을 최신 버전으로 업데이트할 수 있어요.
- 프로젝트와 의존성을 PyPi 휠과 패키지로 게시할 수 있어요.

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여기서 모든 Poetry 명령어와 함께 완전한 목록을 찾을 수 있어요.

## 요약

Poetry와 PyEnv는 프로젝트를 관리하는 데 뛰어난 두 가지 도구이며, 꼭 시도해보기를 추천해요. 사용하기 간단하고 가벼워서 의존성 오류를 계속 다루는 대신 모델 구축에 집중할 수 있어요.

## 참고문헌

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- 깊이있는 PyEnv 튜토리얼.
- PyEnv GitHub 문서.
- Poetry 튜토리얼 문서.
- Poetry GitHub 문서.
- Poetry에 대한 또 다른 훌륭한 튜토리얼.

# 또 다른 것!

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