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FOS-BLOG · FOOTERall systems normal·v0.1 · 2026.04.27·seoul, kr
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개발 학습 기록을 정리하는 블로그입니다. 공부하면서 기록하고, 기록하면서 다시 배웁니다.

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PYTHON

python

9글·category/python

READMEpython 시리즈에 대하여

README.md
README.md

자바 백엔드 개발자가 Python 기반 ML 서비스를 분석하며 정리한 학습 기록. 문법부터 PyTorch·OCR 기초까지 시리즈로 묶었다. GPU·CUDA·모델 서빙 운영은 mlops 카테고리로 옮겼다.

Java 개발자를 위한 Python 시리즈

  1. Python 문법 핵심 — 자바 개발자가 Python 코드를 빨리 읽기 위한 차이점
  2. OOP·데코레이터·컨텍스트 매니저 — record·Lombok·annotation·AutoCloseable·Iterator 비교
  3. 의존성 관리 — Maven/Gradle 사용자가 만나는 첫 충격, uv 중심
  4. FastAPI 기초 — Spring Boot 사용자가 빠르게 익히는 법
  5. async/await 와 blocking I/O 함정 — CompletableFuture·Reactor 와 다른 점
  6. ThreadLocal 에서 contextvars 로 — 요청 컨텍스트 전파, 자바 MDC 대응
  7. PyTorch 기초 — 텐서·모델 로딩 비용 — 모델 로딩이 무거운 이유
  8. OCR 동작 원리 — Layout · Text · Post-process 3단계

성능 트러블슈팅

  • Python 서버의 RSS 가 안 줄어드는 이유 — gc.collect 의 한계와 malloc_trim

02이 폴더의 글

9 posts
— 001

FastAPI 기초 — Spring Boot 사용자가 빠르게 익히는 법

Python ML 서비스를 분석하면서 가장 빨리 익숙해진 것이 FastAPI 였다. Spring Boot 를 써 본 사람이라면 손에 익기까지 한두 시간이면 충분하다. "어노테이션으로 라우팅 매핑하고, 클래스로 DTO 정의하고, 의존성 주입 받는다" 라는 큰 틀이 거의 그대로 옮겨온다. 다만 세부에서 사고방식이 다르다. Pydantic 이 자바 Bean Va...

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— 002

Java 개발자를 위한 Python 문법 핵심

자바 백엔드만 다뤄오다가 Python 기반 ML 서비스를 분석해야 할 일이 생겼다. 코드를 읽기 시작하자마자 한 줄짜리 함수가 데코레이터로 둘러싸여 있고, 타입은 어디 갔는지 모르겠고, self 가 왜 첫 인자에 박혀 있는지 헷갈렸다. 이 글은 그때 내가 정리한 노트다. Python 을 처음부터 끝까지 훑는 게 아니라, 자바 개발자가 Python 코드를 빨...

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— 003

Java 개발자를 위한 Python 심화 — OOP·데코레이터·컨텍스트 매니저

Post 1 (Python 문법 핵심) 에서 클래스·데코레이터·with·yield 는 다음 글로 미뤘다. 이 글에서 마저 정리한다. 코드를 "쓰는" 단계로 넘어가려면 이 다섯을 알아야 한다. 자바 record·Lombok·annotation·AutoCloseable·Iterator 와 1:1 로 비교해 가며 차이만 짚는다. Post 1 에서 양 옆에 언더스...

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— 004

OCR 동작 원리 — Layout · Text · Post-process 3단계

자바 백엔드만 다뤄오다가 OCR (Optical Character Recognition) 서비스를 분석할 일이 생겼다. "이미지에서 글자를 뽑는다" 라는 한 줄 요약은 알았지만, 실제 코드를 열어보면 모델이 둘이상이고, 여러 단계가 직렬·병렬로 엮여 있고, "왜 이 단계가 따로 있지" 같은 의문이 계속 생긴다. 이 글은 OCR 파이프라인의 표준 구조를 정리...

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— 005

Python async/await — CompletableFuture·Reactor 와 다른 점, 그리고 blocking I/O 함정

자바에서 비동기를 다루는 방법은 시대마다 달랐다. Future.get() 의 블로킹 시절, CompletableFuture 의 콜백 체인, Reactor·RxJava 의 스트림. 모두 별도 스레드에서 작업을 돌리고 결과를 받아오는 모델이다. Python 의 async/await 는 다르다. 단일 스레드 안에서 이벤트 루프가 코루틴을 번갈아 실행한다. 처음...

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— 006

Python 서버의 RSS 가 안 줄어드는 이유 — gc.collect 의 한계와 malloc_trim

Python 으로 long-running 서버 (FastAPI / Flask / Celery / uWSGI 등) 를 운영하다 보면 한 번쯤 마주치는 증상이 있다. - 워커 프로세스의 RSS 가 시간이 지날수록 단조 증가한다 - 큰 객체를 del 하고 gc.collect() 를 불러도 RSS 가 줄지 않는다 - 결국 max-requests / workerma...

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— 007

Python 의존성 관리 — Java Maven/Gradle 사용자가 만나는 첫 충격

자바 백엔드만 다뤄오다가 Python 프로젝트를 처음 받았을 때 가장 황당했던 게 의존성 관리였다. Maven 이면 pom.xml 한 파일, Gradle 이면 build.gradle 한 파일에서 의존성·빌드·플러그인이 다 처리된다. Python 프로젝트는 다음 파일이 섞여 있어 어디서부터 봐야 할지도 모르겠다. - requirements.txt - pypr...

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— 008

PyTorch 기초 — 텐서, 디바이스, 그리고 모델 로딩이 무거운 이유

자바 백엔드에서 Spring Boot 가 부팅하는 시간이 5-30초 걸리는 게 일반적이다. 클래스 로딩, 컴포넌트 스캔, 의존성 주입, EntityManagerFactory 초기화 등이 누적된다. 한 번 부팅하면 그 뒤로는 요청 처리에 거의 영향이 없다. PyTorch 기반 ML 서비스는 비슷하지만 한 단계 더 무겁다. 우리 프로젝트의 KR Worker 가...

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— 009

ThreadLocal 에서 contextvars 로 — Python 의 요청 컨텍스트 전파

자바에서 요청 단위로 값을 들고 다니는 일은 ThreadLocal, 더 정확히는 그 위에 얹은 SLF4J MDC 의 몫이었다. 요청이 들어오면 인터셉터에서 requestId 를 MDC 에 넣고, 로그 패턴에 %X{requestId} 만 박아두면 그 요청에서 찍히는 모든 로그 줄에 같은 id 가 자동으로 붙는다. 함수 인자로 requestId 를 일일이 넘기...

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