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프로그래밍 세계에서 병렬 실행은 작업 처리 속도를 향상시키는 주요 방법 중 하나입니다. 특히 파이썬과 같은 고수준 언어에서는 이러한 병렬 처리를 쉽게 구현할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 병렬 처리의 두 가지 기본적인 형태는 프로세스와 스레드입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 프로세스와 스레드를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 각각의 장단점은 무엇인지에 대해 알아보겠습니다. 프로세스란? 프로세스는 운영 체제로부터 독립적인 메모리 공간을 할당받은 실행 중인 프로그램의 인스턴스입니다. 파이썬에서 multiprocessing 모듈을 사용하면, CPU의 여러 코어를 활용하여 동시에 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 각 프로세스는 완전히 독립된 메모리 공간에서 실행되기 때문에, 한 프로세스의 오류가 다..

Pandas는 데이터 처리 및 분석을 위한 Python 라이브러리로, 특히 데이터프레임과 같은 구조를 사용하여 복잡한 데이터 작업을 용이하게 합니다. 오프라인에서 Pandas를 사용하려면 몇 가지 의존성 패키지가 필요합니다. 이 패키지들은 Pandas의 기능을 지원하고 확장하는데 중요한 역할을 합니다. 주요 의존성 패키지들은 다음과 같습니다: NumPy: Pandas의 가장 핵심적인 의존성 중 하나입니다. NumPy는 고성능의 수치 계산을 위한 라이브러리로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 지원합니다. Pandas는 내부적으로 NumPy 배열을 사용하여 데이터를 효율적으로 관리합니다. Python 날짜 및 시간 라이브러리: Pandas는 Python의 datetime, time, calendar 등의 ..

pip가 무엇인지, 그리고 Pandas를 설치하는 데 왜 pip를 사용하는지에 대해서 알아보려고 합니다. pip과 Pandas는 Python 프로그래밍 언어의 중요한 구성 요소로, 서로 다른 역할을 수행합니다. 이들 간의 관계를 이해하려면 각각의 개념을 먼저 파악하는 것이 중요합니다. pip란? pip은 Python 패키지 관리 시스템으로, Python의 공식 패키지 인덱스인 PyPI (Python Package Index)에서 소프트웨어 패키지를 설치하고 관리하는 데 사용됩니다. 주로 다음과 같은 기능을 제공합니다: 패키지 설치: Python 라이브러리와 프레임워크를 쉽고 편리하게 설치할 수 있게 도와줍니다. 버전 관리: 특정 버전의 패키지를 설치하거나 업그레이드할 수 있습니다. 의존성 관리: 패키지의..