atomicdev 님의 블로그

Lazy Loading은 대용량 데이터를 한 번에 로드하지 않고 필요한 시점에 데이터 일부만 불러오는 방식으로, 성능을 크게 향상시키는 기술입니다. RealGrid에서는 Lazy Loading을 통해 네트워크 트래픽을 줄이고, 로드 시간을 단축하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 이 포스트에서는 Lazy Loading의 기본 개념과 RealGrid를 통해 구현하는 방법을 알아보겠습니다.1. Lazy Loading의 필요성대용량 데이터를 한 번에 모두 로드하면:성능 저하: 데이터가 많아질수록 로딩 시간이 길어지고, 브라우저 메모리를 많이 차지해 성능이 떨어집니다.네트워크 부하: 서버와의 네트워크 부하가 커지며, 실시간 데이터를 표시하기 어려워질 수 있습니다.Lazy Loading은 스크롤이나 페이지 이..

Redux Toolkit의 createAsyncThunk를 사용한 비동기 처리와 미들웨어 간소화이번 포스팅에서는 Redux Toolkit의 createAsyncThunk를 사용하여 비동기 처리를 간소화하고, 미들웨어 설정을 어떻게 개선할 수 있는지를 Before -> After 형식으로 설명하겠습니다. createAsyncThunk는 비동기 작업을 위한 간편한 방법을 제공하여 코드의 복잡성을 줄이고 유지보수를 쉽게 만듭니다.1. 비동기 처리를 위한 미들웨어 사용의 필요성Redux에서 비동기 작업(예: API 호출)을 처리하기 위해서는 미들웨어가 필요합니다. 기존 Redux 방식에서는 Redux Thunk나 Redux Saga와 같은 미들웨어를 설정해야 하며, 이는 코드의 복잡성을 증가시키는 원인이 됩니다..

Redux Toolkit을 활용하여 Redux의 성능 문제를 해결하는 방법을 중심으로 설명드리겠습니다. Redux Toolkit은 Redux의 공식 도구로, 성능 최적화 및 초기 설정의 복잡성을 줄이는 데 큰 도움을 줍니다. 성능 문제를 해결하는 핵심은 불필요한 상태 업데이트와 리렌더링을 줄이는 것이며, Redux Toolkit을 통해 쉽게 이를 달성할 수 있습니다.1. createSlice로 상태 관리 간소화 및 불필요한 렌더링 방지Redux Toolkit의 createSlice 함수는 액션과 리듀서를 하나로 결합하여 더 간단하고 명확하게 상태를 관리할 수 있습니다. 이를 통해 코드의 복잡성을 줄이고, 상태를 효율적으로 관리함으로써 성능 최적화가 가능합니다.예시 코드:import { createSlic..

비동기 처리와 성능 최적화강의 목표:FastAPI에서 비동기 처리를 이해하고 실시간 요청을 효율적으로 처리하는 방법을 학습한다.비동기 작업을 사용하여 대량의 요청을 처리하는 API를 구현하고 성능을 최적화한다. 강의 세부 내용:1. 비동기 처리의 개념비동기 처리(Async): 요청과 응답 사이의 차단을 없애고, 여러 요청을 동시에 처리할 수 있도록 돕는 방식. FastAPI는 Python의 비동기 기능(async, await)을 지원하여 I/O 바운드 작업에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.동기 vs 비동기:동기(Synchronous): 각 요청이 완료될 때까지 기다렸다가 다음 요청을 처리하는 방식.비동기(Asynchronous): 요청을 비동기적으로 처리하여 여러 요청을 동시에 처리 가능.2. 비동기..

FastAPI 기본 개념과 환경 설정강의 목표:FastAPI의 기본 개념과 Flask와의 차이점을 이해한다.FastAPI를 설치하고, 로컬 환경에서 기본적인 엔드포인트를 구성하고 실행할 수 있다. 강의 세부 내용:1. FastAPI란?FastAPI는 고성능 비동기 웹 프레임워크로, API 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다.비동기 지원, 자동 문서화(Swagger, ReDoc), 유효성 검사, 높은 성능 등의 강점을 제공합니다.Flask와 FastAPI의 주요 차이점:Flask는 동기 방식, FastAPI는 비동기 방식(더 많은 요청을 동시에 처리 가능).FastAPI는 Python의 타입 힌트(Type Hints)를 기반으로 데이터 유효성 검사를 자동으로 지원.FastAPI는 내장된 OpenA..

시나리오: "데이터 분석 결과를 FastAPI로 제공하는 데이터 파이프라인 구축하기"배경:한 스타트업에서 데이터 분석팀은 매일 수집되는 데이터를 바탕으로 간단한 분석을 수행하고 그 결과를 비즈니스 부서에 제공하는 일을 담당하고 있습니다. 하지만 팀이 사용하는 기존 분석 도구는 결과를 매번 수동으로 공유해야 해서 자동화된 시스템을 도입하고 싶어 합니다. 데이터 분석 결과를 실시간으로 요청받아 API 형태로 제공하는 시스템을 구축해야 하며, FastAPI를 이용해 이를 실현하려고 합니다.시나리오 세부 내용:1. 데이터 수집회사에서는 매일 수집되는 고객 트랜잭션 데이터를 분석하고 그 결과를 실시간으로 제공하려고 합니다.FastAPI 서버가 고객 데이터를 받아 API 엔드포인트에서 바로 사용할 수 있도록 설계합..

Redux 개념과 활용을 완벽하게 마스터하는 7단계 학습 과정React 애플리케이션에서 복잡한 상태 관리를 효율적으로 처리하기 위한 방법 중 하나가 바로 Redux입니다. Redux는 애플리케이션의 상태를 한 곳에서 관리하고, 각 컴포넌트가 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 Redux는 처음 접하면 다소 어렵게 느껴질 수 있는 개념입니다. 이를 해결하기 위해 7단계 블로그 시리즈로 Redux를 체계적으로 배우고, 실전에서 활용할 수 있는 능력을 기르는 과정을 제안합니다.1. Redux 개념 및 기본 구조첫 번째 단계에서는 Redux의 기본 개념을 다룹니다. Redux의 세 가지 핵심 요소인 Action, Reducer, Store의 역할을 이해하고, 상태 관리가 필요한 이유에 대해 설..

성능 최적화: React 및 Node.js 성능 최적화 기법이번 강의에서는 React와 Node.js 애플리케이션에서 성능을 최적화하는 기법을 다룹니다. 성능을 최적화하면 애플리케이션이 더 빠르고 효율적으로 동작할 수 있습니다. 특히, React에서 컴포넌트 렌더링 최적화와 Node.js에서 서버 처리 성능 향상을 위해 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.1. React 성능 최적화 기법React는 컴포넌트 기반 라이브러리로, 컴포넌트가 렌더링될 때 불필요한 렌더링을 방지하는 것이 성능 최적화의 핵심입니다.1.1 React.memoReact.memo는 불필요한 컴포넌트 재렌더링을 방지하는 데 유용한 고차 컴포넌트(HOC)입니다. props가 변경되지 않은 경우, 컴포넌트를 다시 렌더링하지 않고 이전 결과를..

React 컴포넌트 기반 설계와 상태 관리, 비동기 처리의 실제 사례React는 컴포넌트 기반 UI 라이브러리로, 재사용 가능한 컴포넌트를 설계하는 것이 핵심입니다. PL로서 팀원들에게 컴포넌트 설계 원칙을 교육하고, 효율적인 상태 관리와 비동기 처리를 위한 최적의 패턴을 제시하는 것이 매우 중요합니다. 이번 글에서는 사용자 목록 관리 애플리케이션을 예로 들어, React 프로젝트에서 컴포넌트 기반 설계, 상태 관리, 그리고 비동기 처리에 대해 설명하고 소스 코드까지 함께 제공하겠습니다.1. 프로젝트 개요우리는 사용자 목록을 API에서 가져와 화면에 표시하고, 추가로 사용자를 등록할 수 있는 간단한 애플리케이션을 개발할 것입니다. 이 과정에서 컴포넌트 재사용성, 상태 관리와 비동기 처리의 원칙을 적용합니..