Python으로 만드는 대표기업 서비스

Django란 무엇인지 + Flask와 비교 + 첫 view 함수 예시.

Django로 사용자 + 게시물 + 댓글 모델을 설계해줘.
ORM 쿼리 + admin 자동 생성 + 폼 검증.

Instagram 수준 Django 아키텍처를 설계해줘.
샤딩 + 캐싱(Redis) + Celery 비동기 + Cassandra 시계열.

pandas로 CSV를 읽고 평균 / 그룹별 집계를 하는 예시.

Netflix 같은 시청 패턴 분석 파이프라인.
pandas + matplotlib + 클러스터링(scikit-learn).

Netflix 수준 추천 시스템 파이프라인.
Spark 분산 + 협업 필터링 + 딥러닝 + Airflow 스케줄.

Python 표준 라이브러리(os, shutil)로 파일 동기화 스크립트.

Dropbox 같은 파일 동기화 클라이언트를 설계해줘.
watchdog로 파일 변경 감지 + 충돌 해결 + 진행 상태.

수억 사용자 동기화 시스템 아키텍처.
델타 동기화 + 청크 + 메타데이터 일관성 + 멀티 디바이스.

Python 코드 스타일 가이드(PEP 8) 핵심 규칙 10개.

Google 수준 코드 품질을 위한 Python 도구.
Black(포맷) + Ruff(린터) + mypy(타입) + pytest(테스트).

대규모 모노레포 Python 아키텍처.
Bazel 빌드 + 패키지 분리 + CI/CD + 코드 리뷰 자동화.

PyTorch tensor 기본 연산 예시.
행렬 곱 / GPU 이동 / autograd.

Hugging Face Transformers로 사전 학습 모델 로드 + 추론.
GPT-2 텍스트 생성 + tokenizer + 배치 처리.

ChatGPT급 LLM 학습 파이프라인 개요.
분산 학습(DeepSpeed) + RLHF + 평가 + 안전성 필터.

# 기업 Python 기법 5가지 — 미니 데모

# 1. Instagram: Django ORM + 시그널
# from django.db import models
# class Post(models.Model):
#     author = models.ForeignKey('User', on_delete=models.CASCADE)
#     content = models.TextField()
#     created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
#     class Meta:
#         indexes = [models.Index(fields=['-created_at'])]

# 2. Netflix: pandas 데이터 분석
import pandas as pd
# df = pd.read_csv('watch_history.csv', parse_dates=['watched_at'])
# top10 = df.groupby('title').size().nlargest(10)
# avg_by_genre = df.groupby('genre')['rating'].mean().sort_values(ascending=False)

# 3. Dropbox: 파일 변경 감지
# from watchdog.observers import Observer
# from watchdog.events import FileSystemEventHandler
# class SyncHandler(FileSystemEventHandler):
#     def on_modified(self, event):
#         print(f'변경 감지: {event.src_path}')

# 4. Google: 타입 힌트 + 도구
from typing import Iterable
def compute_total(prices: Iterable[float], tax_rate: float = 0.1) -> float:
    """세금 포함 합계를 반환합니다."""
    subtotal = sum(prices)
    return subtotal * (1 + tax_rate)

# 5. OpenAI: PyTorch 추론 (개념)
# import torch
# from transformers import pipeline
# classifier = pipeline('sentiment-analysis', device=0)  # GPU
# results = classifier(['I love Python', 'This is bad'])
# # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.99}, {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.95}]

print(compute_total([100.0, 200.0, 300.0]))  # 660.0