TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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Backend
Python 3.13 free-threaded — GIL 제거 실측 12주
Python 3.13 No-GIL(PEP 703) 활성 빌드 12주 production. CPU-bound 워크로드 6.4배 빨라짐, 라이브러리 호환 70%, 채택 기준.
DB
BigQuery DataFrames — Python ML 워크플로 Snowpark 대안
BigQuery DataFrames(bigframes) production 12주. pandas API로 BigQuery 직접 조작, ML 학습 BQ 안에서. Snowpark 대비.
Backend
FastAPI 1.0 vs Litestar 3.0 — Python async 프레임워크 결정 가이드
FastAPI 1.0 정식 출시와 Litestar 3.0의 진화. 동일 API 36개로 비교한 성능·DX·생태계 결정 가이드.
Backend
Python 3.13 No-GIL — 진짜 멀티스레드, 어디서 빠르고 어디서 망가지나
Python 3.13 free-threaded 빌드 실측. CPU 바운드 4.7배 가속, 일부 C 익스텐션 부재, 운영 도입 결정 가이드.
AI
LangGraph 0.5 멀티에이전트 패턴 — Supervisor·Swarm·Hierarchical 실전 가이드
LangGraph 0.5의 멀티에이전트 토폴로지 3종(Supervisor, Swarm, Hierarchical) 구조·구현·트레이드오프를 실전 코드로 정리.
Backend
Python 3.13 + uv + ruff — 모던 Python 워크플로 30분 셋업
Python 워크플로의 게임 체인저 — uv (10~100배 빠른 패키지 관리) + ruff (린터·포매터) + Python 3.13 free-threading. 30분 셋업.
AI
MCP 서버 구축 실전 — Python·TypeScript·Go 3개 언어 비교
Anthropic MCP(Model Context Protocol) 서버를 Python·TypeScript·Go로 구현하고 비교. 각 언어별 SDK 차이, stdio vs HTTP transport 선택.
Database
DuckDB 심화 — 대규모 데이터 분석과 Python 통합
DuckDB로 대규모 CSV/Parquet 분석, Pandas 통합, 윈도우 함수 활용법.
Backend
Python uv — 차세대 패키지 매니저의 등장
Rust로 작성된 Python 패키지 매니저 uv의 설치, 사용법, pip 대비 장점.
Backend
Python Poetry 패키지 관리와 가상 환경 완벽 정리
Python Poetry를 사용한 프로젝트 의존성 관리, 가상 환경 설정, 패키지 배포까지 실무에서 필요한 모든 워크플로를 정리합니다.
AI
ChromaDB 벡터 검색 — Python으로 시맨틱 검색 구축
ChromaDB를 활용하여 텍스트 임베딩 기반의 시맨틱 검색 시스템을 Python으로 구축하고, RAG 파이프라인에 통합하는 방법을 다룹니다.
Backend
Python 3.13 새 기능 — 실험적 JIT, 향상된 에러 메시지
Python 3.13의 실험적 JIT 컴파일러, 개선된 에러 메시지, 새로운 기능 정리.