macOS에서의 Python 프레임워크 빌드
macOS에서 Python의 '프레임워크' 빌드와 '비프레임워크' 빌드의 차이점에 대해 설명합니다. 프레임워크 빌드는 macOS 플랫폼 기능과 더 잘 통합되며, 대부분의 사용자에게 기본적으로 권장됩니다. 반면, 비프레임워크 빌드는 일부 macOS 특정 기능에 접근하는 데 문제가 있을 수 있습니다.
macOS에서의 Python 프레임워크 빌드
macOS에서 Python의 '프레임워크' 빌드와 '비프레임워크' 빌드의 차이점에 대해 설명합니다. 프레임워크 빌드는 macOS 플랫폼 기능과 더 잘 통합되며, 대부분의 사용자에게 기본적으로 권장됩니다. 반면, 비프레임워크 빌드는 일부 macOS 특정 기능에 접근하는 데 문제가 있을 수 있습니다.
프린터를 멈추게 하는 불가사의한 버그 이야기 (2008)
20년 전, 특정 파일을 출력할 때마다 프린터가 멈추는 버그가 보고되었습니다. 이 문제는 PostScript 소프트웨어와 프린터 하드웨어 간의 타이밍 문제 때문이었습니다. 소프트웨어 개발자들은 하드웨어 문제가 이미 해결되었다고 가정해서는 안 된다는 중요한 교훈을 얻었습니다.
홈 어시스턴트 코어 통합 작성하기: 파트 1
새 집으로 이사한 저자는 다양한 연결된 장치들을 홈 어시스턴트로 통합하고자 했습니다. 특히, Roth Touchline SL 난방 시스템을 위한 통합이 없어서, 이를 위한 파이썬 클라이언트 라이브러리를 직접 만들기로 결정했습니다. 이 글은 라이브러리의 설계부터 구현, 그리고 발행 과정까지를 다룹니다.
보안에 대해 관심을 갖기 시작하다
보안에 대한 관심을 시작하는 것은 비즈니스의 언어를 이해하고, 데이터를 통해 주장을 펼치는 것을 포함합니다. 비즈니스의 중요 시스템을 파악하고, 위험 평가에 집중해야 하며, 조직의 목표와 일치하는 위험 관리 계획을 수립하는 것이 중요합니다.
Servo 웹 엔진을 사용하여 브라우저 구축하기
Servo는 스크립팅과 레이아웃을 주로 다루는 웹 엔진으로, 이를 이용해 브라우저를 만들 수 있습니다. Servo 커뮤니티는 더욱 강력한 참조 브라우저인 servoshell을 개발하고 있으며, 다중 뷰와 다중 창 지원을 통해 실용적인 요구사항을 충족시키기 위한 개선을 계속하고 있습니다.
빅 데이터 타입: 코드 도구가 화려한 타입을 선호하는 이유
Haskell과 OCaml과 같은 ML 스타일 타입 시스템을 가진 언어들이 코드 도구 소프트웨어 프로젝트에서 특히 성공적인 것으로 나타났습니다. 이는 '빅 데이터 타입' 개념 때문인데, 이는 코드베이스가 몇 가지 중요한 데이터 구조를 중심으로 조직되어 있기 때문입니다. 이러한 타입 시스템은 컴파일러가 주도하는 리팩토링을 가능하게 하여, 중요한 데이터 구조를 중심으로 한 코드베이스의 변경을 더욱 자동화할 수 있습니다.
React-Lucy-State — React.useState를 대체할 실험적 자바스크립트 라이브러리
React-Lucy-State는 React.useState를 대체하고자 하는 라이브러리로, 더 효율적인 코드를 가능하게 하기 위해 개발되었습니다. 이 라이브러리는 불필요한 리렌더링을 줄이면서, 복잡한 컴포넌트의 성능 최적화를 단순화할 수 있는 안정적인 상태 기본 요소를 제공합니다.
.MOBI 관리자가 되어버린 20달러짜리 RCE 사건
.MOBI TLD의 WHOIS 서버가 변경되었으나, 이전 도메인인 dotmobiregistry.net이 만료되어 방치되었습니다. 저자들은 이 도메인을 20달러에 등록하고 WHOIS 서버를 설치하여 다양한 기관으로부터 조회를 받았습니다. 이를 통해 TLS/SSL 인증서를 부정하게 발급받을 수 있는 보안 취약점을 발견하였고, 이 문제를 해결하기 위해 NCSC와 Shadowserver와 협력하였습니다.
압축에 대한 흥미로운 탐구
압축 기술에 대한 새로운 접근 방식을 소개하는 글입니다. 특히, Result<S, T> 타입을 이용하여 데이터를 효율적으로 압축하는 방법과 이를 실제 데이터에 적용한 사례가 설명되어 있습니다. 이 기술은 JSON 필드 이름을 압축하는 데에도 사용되어 상당한 공간 절약을 이루었습니다.
Binsider - 리눅스 바이너리 분석을 위한 TUI
Binsider는 ELF 바이너리를 분석하기 위한 강력한 정적 및 동적 분석 기능을 제공하는 도구입니다. 사용자 친화적인 TUI를 통해 문자열을 검사하고, 연결된 라이브러리를 살펴보며, 헥스덤프를 수행할 수 있습니다. 이 도구는 ELF 바이너리의 구조와 동작을 깊이 있게 이해할 수 있게 도와줍니다.
예외 처리가 에러 값보다 낫다고 생각하는 이유
예외 처리는 호출 스택 어디에서나 에러를 쉽게 처리할 수 있으며, 자동으로 클린업과 자원 관리를 해줍니다. 반면, 에러 값을 반환하는 방식은 보일러플레이트 코드가 많이 필요하고, 종종 제한된 문맥 정보로 인해 도움이 되지 않는 에러 메시지를 생성합니다. 또한, 예외 처리는 성공 경로에서 제로 오버헤드를 가지며, 성능 면에서도 우수합니다.
GDB의 Python API를 활용한 디버깅 개선 방법
이 기사에서는 GDB의 Python API를 사용하여 복잡한 C++ 라이브러리의 디버깅 경험을 향상시키는 방법을 설명합니다. 주요 내용은 libClang의 Python 바인딩을 활용하여 소스 코드를 파싱하고, 자동으로 브레이크포인트를 설정하여 개발자가 라이브러리 함수의 내부에 얽매이지 않고 자신의 코드에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
NestedText — 인간 친화적인 데이터 포맷
NestedText는 구조화된 데이터를 저장하기 위한 파일 포맷으로, JSON과 유사하지만 더 인간 친화적으로 설계되었습니다. 이 포맷은 데이터를 중첩된 이름-값 쌍, 리스트, 문자열로 구성하며, 단순하고 직관적인 문법을 지향합니다. 주로 구성 파일, 구조화된 코드, 조합 가능한 유틸리티에 사용됩니다.
Go 개발을 위한 최고의 VSCode 플러그인 (Goland에서 VSCode로의 이전)
VSCode에서 Go 개발을 시작할 때 Go 팀의 공식 언어 플러그인은 필수입니다. 이 플러그인은 문법 강조, 코드 완성, 정의로 이동 등 다양한 기능을 제공합니다. 추가적으로, Go Outline, Go Imports, Go Snippets 등의 유용한 플러그인들이 Go 개발 경험을 향상시킬 수 있습니다.
나의 홈랩 설정
홈랩 구축에 대한 자세한 가이드를 제공하는 이 글에서는 Unifi Dream Machine Special Edition과 같은 고급 네트워크 장비를 사용하여 10GbE WAN, 내장 NVR, PoE 스위치 등을 구현했습니다. 또한, 다양한 Unifi 제품을 활용하여 강화된 보안과 효율적인 네트워크 관리를 도모하고 있습니다.
eBPF를 활용한 시끄러운 이웃 탐지
Netflix가 Linux 커널을 모니터링하고 CPU 자원을 경쟁하는 프로세스나 컨테이너로 인한 성능 저하 문제인 '시끄러운 이웃'을 식별하기 위해 eBPF를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 기술은 스케줄러의 통찰력을 제공하고 CPU 격리 전략을 가능하게 합니다.
"인터디프" 코드 리뷰 시스템을 선호하는 이유
"인터디프" 코드 리뷰는 GitHub의 전형적인 'diff 스프' 방식 대신 사용되는 대안입니다. 이 방식은 리뷰 변경 사항을 포함하여 원본 커밋의 새 버전을 게시함으로써 깔끔하고 선형적인 커밋 이력을 유지합니다. 또한, 리뷰어는 버전 간의 증분 변경을 볼 수 있어 리뷰 과정이 더 효율적이 됩니다.
Glasskube, ArgoCD와 함께 Gitops 준비 완료
Glasskube가 Gitops와 호환되며 ArgoCD를 통해 YAML 패키지를 Git에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 Kubernetes 패키지 배포 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축시킬 수 있습니다. 또한, Glasskube는 자동으로 패키지를 최신 상태로 유지하며, Glasskube Hub를 통해 패키지를 발견하고 사용할 수 있습니다.
오픈 소스에 대한 나의 생각이 바뀌었습니다
저자는 이전에 오픈 소스화에 반대했지만, 오픈 소스 커뮤니티로부터의 피드백을 받고 생각이 바뀌었습니다. 이제 Yaak을 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 공개하기로 결정했으며, 버그 수정에 대한 기여만 허용할 예정입니다. 이러한 모델이 합리적이라는 것을 인정하게 되었습니다.
GitHub PR 리뷰 방법
GitHub에서 큰 규모의 PR을 리뷰하면서 겪은 어려움을 극복하기 위해, 저자는 로컬에서 PR 변경사항을 검토하고, 코드에 직접 리뷰 코멘트를 남기는 방법을 추천합니다. 이러한 방식은 GitHub의 표준 PR 리뷰 프로세스보다 효율적이라고 합니다.