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7편. Python 컬렉션 정리 – Java List/Map/Set과의 대응 구조 📚 목차1. ArrayList vs list - 순차형 컬렉션을 간결하게 다루기2. HashMap vs dict - 키-값 구조의 차이와 유연성3. HashSet vs set - 중복 없는 컬렉션과 집합 연산4. 컬렉션 순회와 CRUD - Java보다 직관적인 문법✔ 마무리 - 익숙한 개념, 새로운 문법에 적응하는 법 Python은 list, dict, set이라는 세 가지 기본 컬렉션 타입을 내장 형태로 제공합니다.이들은 Java의 ArrayList, HashMap, HashSet과 유사한 역할을 하며, 문법은 훨씬 간결하고 사용법도 직관적입니다.Java에 익숙한 개발자라면 Python 컬렉션을 단순히 새로운 문법으로 ..

6편. Python 예외 처리 문법 – Java와 Python의 처리 구조 비교 📚 목차1. 예외 처리 기본 구조 - try-catch vs try-except 비교2. 여러 예외 처리 - 다중 블록과 그룹 처리 방식3. 리소스 자동 반환 - try-with-resources vs with open4. 예외 발생시키기 - throw와 raise의 차이5. Java vs Python의 예외 처리 철학과 흐름 차이✔ 마무리 - 두 언어의 예외 처리 방식, 무엇을 배울 수 있을까? Java에서 try-catch는 필수적인 예외 처리 패턴입니다. 코드에서 오류가 발생할 수 있는 부분을 안전하게 감싸고, 예외 상황에 유연하게 대응할 수 있도록 해 주죠. 그렇다면 Python에서는 어떤 방식으로 예외를 처리할까요..

5편. Python 클래스와 객체지향 – Java보다 유연한 설계 방식 이해하기 📚 목차1. Python 클래스 선언 방식 - 간결함과 동적 설계2. __init__() 생성자 - 오버로딩 없이 유연한 초기화3. self 키워드 - 인스턴스와 메서드 연결의 핵심4. 상속과 오버로딩 - Java와 Pytho의 설계 차이5. 접근 제한자 - Python의 관례 기반 제어 방식✔ 마무리 - 객체지향 철학의 차이를 이해하며 Java는 정적 타입과 엄격한 클래스 구조를 기반으로 하는 전통적인 객체지향 언어입니다. 반면 Python은 함수형, 절차적, 객체지향 프로그래밍을 모두 지원하는 다중 패러다임 언어로, 특히 객체지향 구현 방식에 있어 Java와는 매우 다른 철학과 문법 구조를 지닙니다. Java 개발자가..

VSCode에서 Node.js 포터블 다중 버전 관리하기 📚 목차1. Node.js 포터블 설치란?2. 여러 Node.js 버전 병행 설치와 관리3. VS Code에서 프로젝트별 Node.js 버전 자동 적용4. 포터블 Node.js 다중 버전 자동 전환 템플릭 구조 만들기✔ 마무리 - 포터블 Node.js로 완성하는 유연한 개발 환경 1. Node.js 포터블 설치란?🔷 포터블 버전이란?Node.js를 일반적으로 설치하면, 시스템 경로(PATH)에 등록되어 전역으로 실행됩니다.하지만 프로젝트마다 Node.js 버전이 다르거나, 여러 버전을 테스트해야 할 경우 설치형 방식은 충돌이나 관리의 번거로움이 생깁니다. 이때 유용한 것이 포터블(Portable) 버전입니다.포터블 버전은 설치가 필요 없고, 단..

4편. Python 함수와 메서드 – 호출 방식과 선언 구조 비교 📚 목차1. 함수 정의와 호출 방식 - Java와 Python 구조 비교2. 오버로딩 없이 유연한 호출 - 기본값 인자와 키워드 인자3. 인자 개수 제한 없는 함수 - *args와 **kwargs의 활용4. 간결한 함수 표현 - 람다(lambda)의 사용법5. 메서드의 3가지 유형 - 인스턴스/클래스/정적 메서드 비교✔ 마무리 - Python 함수의 유연함을 Java 시각에서 이해하기 Java 개발자에게 함수는 클래스 내부의 ‘메서드’로 정의되며, 명확한 반환 타입과 접근 제어자를 포함하는 정형화된 구조로 익숙합니다. 하지만 Python으로 전환하면 전혀 다른 함수 정의 방식, 인자 처리 방식, 호출 구조를 마주하게 됩니다.예를 들어, ..

3편. Python 조건문과 반복문 – Java와 다른 제어 구조 한눈에 보기 📚 목차1. 중괄호 대신 들여쓰기 - 코드 블록이 달라요2. 조건문 if-else - 표현 방식과 문법 차이3. 반복문 비교 - for-each와 range의 차이점4. while 반복문 - 조건 기반 반복 구조✔ 마무리 - 구조는 다르지만, 의도는 같다 Python은 Java와 달리 중괄호 {}를 사용하지 않고, 들여쓰기(Indentation)만으로 코드 블록을 구분합니다.이러한 차이는 조건문과 반복문 구조 전반에 걸쳐 큰 영향을 줍니다.이번 글에서는 Java 개발자가 Python의 조건문(if)과 반복문(for, while)을 자연스럽게 익힐 수 있도록, 두 언어의 제어문을 구조적으로 비교하고 실무 예제를 통해 감각적으로..

Modbus 이해하기: 기계끼리 데이터를 주고받는 규칙1. Modbus란 무엇인가?우리가 일상에서 스마트폰, TV, 컴퓨터가 서로 데이터를 주고받듯이 산업 현장에서도 온도 센서, 모터, 제어기(PLC), 모니터링 시스템 등 수많은 장비들이 서로 소통하며 협력합니다.하지만 기계들은 사람처럼 자연어로 대화할 수 없기 때문에, 정해진 규칙(프로토콜)을 따라야 합니다.그 규칙 중 가장 오래되고, 지금까지도 가장 널리 쓰이는 통신 규칙이 바로 Modbus입니다. 🔷 왜 Modbus가 만들어졌을까?초기의 산업 설비 현장은 문제투성이었습니다.각 장비 제조사마다 통신 방식이 모두 달라 연결이 매우 어렵고 비효율적이었기 때문입니다. 예를 들어▸ 온도 센서 A는 “온도값”을 2바이트로 보내고,▸ 온도 센서 B는 같은 ..

2편. Python 변수와 자료형 – Java보다 유연한 선언 방식 비교 📚 목차1. Java 개발자에게 '타입'이 중요한 이유2. Python은 타입을 어떻게 다룰까? - 동적 타이핑(Dynamic Typing)3. Java vs Python 자료형 완전 비교4. Python 동적 타이핑의 장점과 위험성5. 타입 힌트(Type Hints)의 등장 - Python이 바뀌고 있다✔ 마무리 - Python에서 타입은 '선택'이다 Python 학습의 가장 기본적인 부분이면서도 Java와 가장 큰 차이를 보이는 '변수 선언과 자료형'에 대해 다룹니다.Java에서는 변수를 선언할 때 항상 타입을 명시해야 하지만, Python에서는 그렇지 않습니다.이 차이가 왜 발생하며, Python의 '동적 타이핑(Dynami..

1편. Python 설치와 구조 이해 – Java 개발자를 위한 입문 가이드 📚 목차1. Python 설치 방법과 VSCode 개발환경 설정2. 인터프리터 기반 실행 구조 이해하기3. Java와 Python 실행 방식 및 문법 차이4. Hello World 예제로 비교하는 두 언어✔ 마무리 - Java 개발자에게 Python은 어떤 느낌일까? Python은 간결한 문법과 방대한 라이브러리 생태계를 바탕으로 웹 개발, 데이터 분석, 인공지능 등 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다.Java에 익숙한 개발자에게는 Python의 자유로운 문법과 실행 방식이 다소 생소할 수 있지만, 기존 지식을 잘 활용하면 훨씬 빠르게 습득할 수 있습니다.이 시리즈는 Java 개발자 관점에서 Python을 구조적으로 비교..

10편. AI를 내 편으로 만드는 법 – 주도적 개발자의 성장 전략 📚 목차1. AI를 협업 파트너로 삼는 실전 활용법2. AI가 생성한 코드를 학습 자산으로 전환하는 사고법3. "AI 없이 구현 가능해야 한다"는 성장 기준 세우기4. AI와 함께 공부하는 능동적 학습 루틴 만들기✔ 마무리 - 주도적 개발자를 위한 AI 활용 정리 이제 코드를 짜는 건 더 이상 인간만의 영역이 아닙니다.AI는 하루에도 수천만 줄의 코드를 생성하고, 이미 실무 현장 곳곳에서 사용되고 있습니다.하지만 그 안에서 우리는 중요한 질문 하나를 던져야 합니다.“이제 개발자는 무엇을 해야 하는가?”“AI가 코드를 짜는 시대에, 나는 어떤 역량을 키워야 하는가?”이 글은 ‘AI가 개발자를 대체하는가?’라는 질문에 대한 마지막 답변입니..

9편. AI 코드, 진짜 내 코드일까? – 라이선스 지뢰밭 피하기 📚 목차1. AI가 만든 코드, 진짜 내 창작물일까?2. AI 코드에 영향을 주는 오픈소스 라이선스의 조건들3. 기업과 개인 개발자가 겪을 수 있는 문제 사례4. AI 코드 사용시 저작권 리스크를 줄이기 위한 실무 전략✔ 마무리 - 실무 개발자가 AI 코드에 대해 가져야 할 기준 AI가 학습하는 데이터에는 수많은 오픈소스 코드가 포함되어 있습니다. 그리고 그중 일부는, 라이선스 조건이 까다롭거나 저작권 보호 대상일 수 있습니다.GPT나 Copilot이 만들어낸 코드가 알고 보면 특정 오픈소스 프로젝트의 코드와 유사하거나, 라이선스 고지 없이 생성된 경우도 심심찮게 발견됩니다.이 글에서는 다음과 같은 중요한 질문에 답해봅니다:🔹AI가 생..

8편. AI 코드 속 나쁜 습관 – 자동화된 안티 패턴의 실태 📚 목차1. 돌아가기만 하는 코드 vs 실무에 맞는 코드2. AI가 자주 만들어 내는 실무 비추 패턴3. 오픈소스에서 따라 배운 나쁜 습관들4. 실무에서 문제가 되는 AI 코드 사례5. 왜 이런 코드가 만들어지는가? - 학습 데이터의 문제✔ 마무리 - 실무 개발자가 AI 코드에 대해 가져야 할 기준 코드 자동화가 빠르게 일상화되면서, 개발자는 더 많은 일을 더 짧은 시간 안에 처리할 수 있게 되었습니다.하지만 눈에 띄지 않게 번지고 있는 문제가 하나 있습니다. 바로, AI가 그럴듯한 코드 속에 ‘나쁜 습관’까지 함께 자동화하고 있다는 사실입니다. 전역변수 남용, 중복 코드, 의미 없는 변수명, 레거시 문법 등… 분명 실무에서는 지양해야 할 ..

7편. 설계, 아키텍처, 창의성 - 아직은 인간만이 할 수 있는 일 📚 목차1. AI가 잘하는 것과 못하는 것, 그 경계를 구분하자2. 전체 시스템 구조를 보지 못하는 AI의 한계3. 새로운 문제를 푸는 창의력은 아직 인간의 몫4. 기능 구현보다 더 중요한 것 - 실무에서 반드시 필요한 아키텍처 사고5. 프롬프트도 설계다 - AI를 위한 구조 중심 질문법✔ 마무리 - 설계는 아직 인간의 핵심 역량이다 최근 AI는 단순한 코딩 보조 도구를 넘어, 개발 전반에 영향을 미치는 파트너로 자리 잡고 있습니다.특히 반복적인 기능 구현, 정형화된 로직 처리, 템플릿 기반 코드 생성 같은 작업에서는 AI의 생산성이 많은 개발자에게 실제적인 효율 향상을 가져다주고 있습니다. 하지만 이럴수록 우리는 본질적인 질문을 던져..

6편. AI 코드 품질 관리 체크리스트 – 팀 기준은 따로 있다 📚 목차1. AI 코드에도 품질 기준이 필요한 이유2. 실무에서 필한 자동 생성 코드 품질 체크리스트3. 협업을 위한 주석 작성법과 문서화 전략4. 코드 일관성 유지를 위한 스타일 가이드 설정5. 팀 차원의 코드 품질 기준과 리뷰 프로세스 수립✔ 마무리 - 실무에서 살아남는 AI 코드를 위한 기준 실제로 많은 조직들이 “AI가 짠 코드, 과연 믿고 쓸 수 있을까?”라는 질문 앞에서 고민하게 됩니다.이는 단지 AI의 성능 문제가 아니라, 우리가 AI 코드에 어떤 품질 기준을 적용할 준비가 되어 있는가의 문제입니다.이 글에서는 자동 생성 코드를 실무에서 안전하게 도입하기 위해 점검해야 할 항목들과,조직 또는 팀 단위에서 수립해야 할 AI 코드..

5편. AI 코드, 실무 투입 전에 반드시 거쳐야 할 검증 절차 📚 목차1. AI 코드, 왜 검증 없이 쓰면 안 되는가?2. 실무에서 자주 발생하는 '검증 부족' 사고 사례3. AI 코드는 초안일 뿐 - 리팩토링이 필요한 이유4. 테스트, 타입 검사, 코드 리뷰 - 신뢰를 위한 3단계 검증법5. 실무 투입 전, 반드시 확인해야 할 '신뢰 조건' 체크리스트✔ 마무리 - 실무 개발자의 눈으로 본 AI 코드 검증의 의미 AI는 개발자의 새로운 도우미가 되었습니다. 버튼 하나로 함수가 생성되고, 몇 문장으로 백엔드 API까지 만들어집니다.하지만 그렇게 빠르게 만들어진 코드가 과연 실무에서도 ‘바로 써도 되는 수준’일까요? 대부분의 AI 코드는 문법적으로는 완성되어 있지만, 테스트되지 않았고, 의도를 설명하지 ..

4편. 코드 복사-붙여넣기에 길들여진 뇌 – 역량 약화를 막는 방법 📚 목차1. AI 시대, 더이상 코드를 손으로 짜지 않아도 되는 현실2. 자동화된 코드가 사고력을 잠식하는 구조적 이유3. 이해 없이 반복되는 복사-붙여넣기의 위험성4. 초보자와 경력자에세 AI 의존이 미치는 다른 영향5. AI를 활용하면서도 역량을 지키는 4가지 실천 전략✔ 마무리 - 주도권을 잃지 않는 개발자를 위한 태도 AI가 코드를 짜주는 시대가 도래했습니다. 몇 줄의 프롬프트만 입력하면 로그인 기능부터 전체 웹 API까지 자동으로 생성됩니다. 반복작업에서 해방되고, 생산성이 향상되며, 개발 속도도 빨라집니다. 하지만 그 이면에는 눈에 잘 띄지 않는 심각한 문제가 숨어 있습니다.코드를 직접 작성하지 않아도 되는 환경은 개발자의 ..

3편. AI는 왜 구식 문법을 쓰는가? – 최신 트렌드와의 괴리 📚 목차1. AI가 구식 문법을 사용하는 근본적인 이유2. 실무에 자주 나타나는 낡은 코드 예시 3가지3. 실무에서 문제가 되는 AI 코드 스타일4. 최신 트렌드에 맞춘 AI 활용 전략5. 코드 감수 시 개발자가 확인해야 할 항목✔ 마무리 - 실무 개발자가 챙겨야 할 코드 품질의 기준 AI가 코드를 자동으로 생성해 주는 시대, 이제 개발자는 더 빠르게 아이디어를 구현할 수 있게 되었습니다. 하지만 코드를 살펴보면 묘한 이질감이 느껴지는 경우가 많습니다. "어라? 이 문법 요즘은 안 쓰지 않나?", "이 방식, 성능도 안 좋고 유지보수도 힘든데..."이유는 단순합니다.AI는 최신 코드 트렌드가 아니라, 많이 존재했던 코드를 학습했기 때문입니..

2편. GPT가 만든 로그인 코드, 보안은 괜찮을까? 📚 목차1. AI 코드가 보안에 취약한 근본 이유2. AI가 자주 만드는 보안 취약 코드 유형3. 실전 사례: GPT가 만든 로그인 API 보 분석4. AI 코드 적용 전 반드시 점검해야 할 보안 체크리스트(10가지)5. 실무에서 AI 코드의 보안을 관리하는 5가지 전략✔ 마무리: AI 코드, 누가 최종 검증해야 하는가? 웹 서비스 개발에서 AI의 도움으로 코드를 자동 생성해 본 개발자라면, 이런 생각을 해본 적이 있을 것입니다."이 코드... 어디서 많이 본 것 같은데, 너무 간단하게 동작하네? 그런데 괜찮은 걸까?" AI 코드 생성은 처음엔 신기하게 느껴지지만, 프로젝트가 커지고 외부 시스템이나 사용자 데이터를 다루기 시작하면 의심이 생깁니다.A..

1편. 그럴듯한 AI 코드의 함정 – 돌아가기만 하면 끝일까? 📚 목차1. 실행되는 코드, 정말 정답일까?2. AI는 문법은 맞춰도 맥락은 모른다3. 실무 착각 사례: 존재하지 않는 API 문제4. AI 코드, 실무에서 어떻게 검증해야 할까?✔ 마무리 - 돌아가는 것보다 중요한 것들 요즘은 AI가 코드도 짜주고 설명도 해주니, "그냥 복붙하면 되지 않나?"라는 말이 자연스럽게 나옵니다.실제로 AI가 만든 코드는 겉보기에 자연스럽고 완성도 있어 보입니다.하지만 그렇게 보이는 코드 안에 치명적인 문제가 숨어 있는 경우가 적지 않습니다.AI는 문법적으로 맞는 코드를 생성할 수는 있지만, 그 코드가 어떤 맥락에서, 어떤 목적을 가지고 사용되는지는 이해하지 못합니다.이 글에서는 실행은 되지만 실무에서는 쓸 수 ..

0편. AI가 코드를 짜는 시대, 개발자는 무엇을 해야 할까? 📚 목차1. AI가 만들어준 코드, 정말 믿어도 될까?2. 인간 개발자와 AI는 사고 방식부터 다르다3. AI 시대에 잊혀지는 개발자의 핵심 역량4. 그래서, 왜 이 시리즈를 시작했는가?✔ 마무리 - 책임은 여전히 개발자에게 있다 “요즘 개발은 AI가 반쯤 해주는 거 아냐?” 그럴 듯하게 들립니다.GPT나 Copilot 같은 도구를 써 보면, 함수 이름을 추천해주고 버그를 찾고, 테스트 코드까지 자동으로 만들어줍니다.개발은 분명 예전보다 빨라졌고 편리해졌습니다.하지만 속도와 편리함 뒤에 놓치고 있는 건 없는지 생각해볼 필요가 있습니다. 1. AI가 만들어준 코드, 정말 믿어도 될까?AI로 코드를 작성해 보면 정말 편합니다.몇 줄의 프롬프트만..