dragonhyeon 님의 블로그

Python f-string파이썬에는 %, .format(), f-string 등 여러 가지 문자열 포매팅 방식이 존재2025년 현재 대세이자 권장되는 방식은 f-string권장 이유:간결함: 변수와 표현식을 바로 중괄호 안에 넣을 수 있음가독성: 문자열과 코드가 뒤섞이지 않고 직관적성능: str.format() 보다 빠름 (CPython 구현 최적화 덕분)표현력: 수식 및 함수 호출도 직접 넣을 수 있음사용법:문자열 앞에 f (또는 F) 접두어 사용{} 내부에 변수명 또는 파이썬 표현식 작성포매팅 옵션 사용 가능중괄호 자체를 출력하려면 {{ 또는 }} 사용PEP 498 (Formatted String Literals) 에서 제안prompt = f"""Summarize the text delimited ..

PEP 이란?PEP (Python Enhancement Proposal)Python 에 새로운 기능을 제안하거나, 설계 철학/가이드라인, 개발 프로세스 등을 정리한 공식 문서Python 개발 과정의 투명성과 합의를 위해 운영Informational PEP사용자에게 파이썬 철학, 코딩 스타일, 권장 방법 등을 공식적으로 안내하기 위함주로 Python 핵심 개발자 (core developers) 또는 Steering Council 이 직접 작성이미 core 개발자들이 작성하고 공식 안내 목적으로 배포한 문서이므로 별도의 채택 과정 없음Standards Track PEPPython 에 어떤 기능을 추가하거나 변경하고 싶다는 아이디어 + 설계 + 최소 구현 예시를 문서화한 것Python 개발자들도 제안할 수 있..

API Key 적용 방식client 객체를 생성할 때 api_key 인자를 직접 지정api_key 인자를 지정하지 않았다면 환경변수 OPENAI_API_KEY 값을 읽어와서 client 객체를 초기화 (다른 이름이면 안됨)import osimport openai# Case 1: client 객체 생성 시 API Key 직접 할당client = openai.OpenAI(api_key="sk-xxxx") # 직접 할당import osimport openai# Case 2: client 객체 생성 시 API Key 미할당 → OpenAI 클래스가 초기화 시점에 환경변수 OPENAI_API_KEY 값을 자동으로 읽어 사용os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-yyyy" # 미리 환경변..

사용 예시import osfrom dotenv import load_dotenvdef main(): load_dotenv(dotenv_path='.env') openai_api_key = os.getenv(key='OPENAI_API_KEY') print(openai_api_key)if __name__ == '__main__': main()동작 원리load_dotenv() 통해 변수를 현재 실행 중인 파이썬 프로세스의 환경 변수에 등록os.getenv() 통해 환경 변수 사용os.environ 통해 현재 실행 중인 파이썬 프로세스에 등록되어있는 환경 변수 확인 가능꼭 .env 파일이 아니어도 상관없지만 파일 내용은 KEY=VALUE 형식이어야 load_dotenv 가 환경 변수로 등..

IssuesGitHub 의 Issue 는 버그 리포트, 기능 요청, 질문, 작업 항목 등을 기록하고 추적하는 데 사용하는 토론 중심의 티켓 시스템입니다.Issues 작성 방법title 및 description 작성 & 적절한 Assignees, Labels 등 지정혹은 Issue Templates 을 활용하여 작성제목은 일반적으로 [이슈 유형] 간결한 제목 설명 과 같은 형태로 작성ex.[Feature] 페이지 끝에서 자동으로 다음 페이지로 넘어가는 기능 추가[Feature] Add auto-pagination when macro reaches the last page설명은 자유 형식으로 서술형 응답으로 작성하면 되며, 템플릿에서 항목을 제공할 경우 항목에 맞게 작성하면 됨Issue Templates사용..

초기 커밋: README.md, .gitignore 등의 설정 파일들을 main 브랜치에 커밋main 브랜치에서 develop 브랜치를 분기하고, 개발에 필요한 템플릿 코드 등을 develop 에 커밋기능 단위로 develop 브랜치에서 feature/ 브랜치를 분기하고 작업 진행ex. feature/add-user-profile기능 개발이 완료되면 해당 feature 브랜치를 develop 에 병합병합 이후 develop 브랜치에서 버그가 확인되면 develop 브랜치에서 바로 수정 (git flow 방식에서는 develop 브랜치에 직접 커밋하지 않는 것이 원칙이긴 함)develop 브랜치에서 발견된 버그의 규모가 크다면 feature/ 브랜치로 분기하여 작업 진행후 다시 develop 에 병합실제 ..

Git Flow 브랜칭 전략을 전제로 합니다. develop 브랜치에서 feature 브랜치로 분기한 상황입니다. feature 브랜치 개발 완료 후 develop 에 merge 시, develop 에 이미 새로운 커밋 이력이 생겨있는 경우merge 사용이 일반적히스토리를 그대로 보존하므로, 이력이 안전하게 남고 협업에 적합merge 정책에 따라 rebase 혹은 squash 를 사용할 수 도 있지만 기본적으로는 merge 사용feature 브랜치에서 개발 진행중에 develop 에서 코드 수정이 발생해 수정된 develop 코드 기반에서 개발을 이어가야 하는 경우rebase 사용이 일반적커밋 히스토리가 깔끔해지고, develop 의 최신 상태를 기반으로 개발 가능merge 를 사용하면 불필요한 병합 커..

Create a merge commit vs Squash and merge vs Rebase and mergeCreate a merge commit포크 (병렬 분기) 형태로 병합fast-forward merge 가 가능한 병합일지라도 GitHub 상에서는 해당 옵션 선택시 항상 포크 형태로 병합커밋 이력을 직선형으로 유지하고 싶다면 Rebase and merge 옵션을 선택해야 함하지만 Rebase and merge 옵션을 선택할 경우 커밋 해시는 변경됨커밋 이력 보존SHA 동일Squash and merge직선형으로 병합커밋 이력 손실SHA 변경Rebase and merge직선형으로 병합커밋 이력 보존SHA 변경

LangChainLangChain 은 LLM 기반 애플리케이션을 구성하는 프레임워크로, 다양한 모듈 (LangChain Components) 을 조합해 복잡한 LLM 기반 파이프라인을 구성하는 기능을 제공합니다. LangChain 은 Agent 뿐 아니라, PromptTemplate, Tool, Chain, Memory 등 다양한 구성 요소를 제공하며, Agent 는 외부 Tool 들과 LLM 을 동적으로 연결해 문제를 해결하는 방식의 한 예입니다. 한 편, LangChain 이 LLM 을 중심으로 설계된 건 맞지만, 전체 구조는 LLM 을 선택적으로 사용하는 조합형 프레임워크이기 때문에 LangChain 을 사용할 때 LLM 이 필수 구성 요소는 아닙니다.LangChain 의 Agent 는 LLM 의 ..

fetch원격 브랜치의 최신 상태를 로컬의 원격 추적 브랜치로 업데이트하는 명령어입니다.git fetch / 에서 fetch 해옴git fetchremote alias 가 origin 으로 설정된 원격 저장소에서 모든 브랜치 정보를 가져옴git fetch --pruneremote alias 가 origin 으로 설정된 원격 저장소에서 모든 브랜치 정보를 prune 방식으로 가져옴git fetch --all모든 원격 저장소에서 모든 브랜치 정보를 가져옴git fetch --all --prune모든 원격 저장소에서 모든 브랜치 정보를 prune 방식으로 가져옴