개발자

좋은 Python 코드 레퍼런스를 어떻게 찾아볼 수 있을까요?

2024년 02월 18일조회 95

안녕하세요 현재 사이드 프로젝트에서 백엔드 파트를 맡고 있습니다. FastAPI 프레임워크를 이용해서 API를 개발했고 리팩토링을 하기 위해 test code를 작성중인데, 다시 돌아보니 참 도대체 왜 이렇게 한걸까 싶네요... 개발을 하다보면 간단한 네이밍부터 시작해서 선택지가 굉장히 많은데 혼자 하다보니 깊은 고민이 없어서 이런 상황까지 온 듯합니다. 지금은 FastAPI를 사용하고 있으니, FastAPI를 만든 tiangolo 깃허브에서 예시로 만들어둔 코드를 참고했는데 문득 다른 개발자들은 어떻게 했는지 궁금해지네요! 혹시 여러분은 이럴 때 어떻게 레퍼런스를 찾으실까요?

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2024년 02월 18일

Python 코드 레퍼런스를 찾을 때 몇 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 1. 첫째, Python 공식 문서는 매우 자세하고 잘 작성되어 있으므로, 어떤 주제에 대해서도 규정된 방식으로 처리하는 방법을 알려줍니다. 특히 언어 구조나 내부 클래스 같은 기본적인 것들의 사용법을 알아보는 데 매우 유용합니다. 2. 둘째, GitHub를 통해 다른 사람들이 작성한 코드를 확인할 수 있습니다. 특정 프로젝트나 테크닉에 대한 모범사례를 볼 수 있는 좋은 출처입니다. 여러분이 관심 있는 FastAPI의 경우 tiangolo/FastAPI GitHub 저장소가 좋은 시작점일 뿐만 아니라 검색 기능을 통해 다양한 코드 스니핏 및 예제를 찾아볼 수 있습니다. 3. 셋째, StackOverflow와 같은 커뮤니티 포럼에서는 다양한 질문과 해결책을 찾아볼 수 있습니다. 이러한 사이트에서는 일반적인 코딩 문제나 에러, 모범사례 등에 대한 리얼타임 피드백을 받을 수 있습니다. 4. 넷째, 책이나 온라인 코스에서도 많은 레퍼런스를 찾을 수 있습니다. "Python Crash Course", "Automate the Boring Stuff with Python", "Fluent Python" 등이 좋은 예입니다. 5. 다섯째, 유튜브 채널도 유용한 리소스가 될 수 있습니다. Corey Schafer, Sentdex 같은 채널에서는 Python을 사용한 다양한 프로젝트에 대한 설명과 코드 리뷰를 제공합니다. 제시된 모든 출처를 통해 Python에 대한 깊은 이해와 바람직한 코딩 습관을 배울 수 있을 것입니다. 주어진 문제나 요구사항에 가장 적합한 솔루션을 선택하는 것이 중요하니, 다양한 레퍼런스를 확인하고 최적의 방법을 판단하는 데 시간을 들이세요.

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