C언어 예술가

개발 중인 프로젝트를 위한 데이터 분석 과정 중 흥미로운 부분을 공유하는 글입니다. 프로젝트 성격상 분석한 모든 부분을 공유하지 못하여 아쉽네요. 한국의 건축물은 약 1000만개 정도 된다 짐작됩니다. 모든 데이터를 분석하기보다는 분석은 지역별 특징이 있을 거라 짐작되는 샘플 데이터 (종로구, 강남구, 해운대구)를 하였고, 데이터 분석 프레임웍은 pandas, 시각화는 matplotlib.pyplot, searborn을 적절히 섞어 사용하였습니다. 코드는 복잡하므로 생략하고 시각화 결과만 공유합니다. 종로구, 강남구, 해운대구 에 대한 건축물 vs 공동주택 개수 히스토그램 여기에서 공동주택이라함은 아파트와 다세대 주택, 연립주택을 포함하는 개념입니다. 다세대 주택과 연립주택의 차이는 연면적의 차이입니다...

새로운 프로젝트에 맵 서비스를 사용하게되어 간단히 정리한다.맵 서비스는 3가지(카카오, 네이버, 구글) 중 하나를 사용한다.1. 이 서비스들은 최근 사용량의 증가로 지속적으로 업데이트되어 정책도 자주 바뀌는 것 같다.2. 대량 서비스를 염두해 두지 않으면 어느 서비스를 사용해도 괜찮다 생각된다. 그러나 대량 서비스라면 구글은 제외한다. 무료 한도가 가장 적기 때문이다. 3. 얼핏 보면 카카오가 네이버 보다는 한도가 더 많은 듯 보이지만 네이버로 선택하였다. 이유는 docs를 봤을 때 어렵지 않을 것 같아서 이다.리액트 개발을 위한 패키지와 docs도 있어서 우선은 네이버 맵을 선택한다.4. 참고로 네이버 api는 최근 네이버 클라우드 플랫폼으로 이동되어 네이버 클라우트에 새롭게 가입을 하여야 한다.아마도..

성능(performance) 최적화는 많은 개발자들이 관심갖고 이를 위해 다양한 방법을 시도한다.성능은 구체적인 코드가 아닌 추상적인 결과물이다. 코드 + 알고리즘 + 하드웨어 + 인프라의 구성 방식 + 다양한 설정(configure) 및 환경에 따라 셀 수 없이 많은 변수가 생긴다.소프트웨어 공학자들은 알고리즘을 통해 서버 관리자는 인프라 또는 DB 모델링, 하드웨어 등을 통해서 시도할 수 있다.완벽이란 있을 수 없지만 그래도 개발자들은 지속적으로 최적화를 위해 노력한다.기본적으로 어떤 언어를 사용하느냐에 따라서도 성능의 차이가 생긴다. 웹이라면 node 서버 또는 django나 기타 다른 프레임 웍 등 다양한 선택지가 있고 성능과 개발 시간은 보통 반대로 간다고 보면된다.일반적인 수치로 성능을 비교할..