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리액트로 커맨드 라인 툴 만들기 https://github.com/vadimdemedes/ink-ui

 `react-query`와 `redux`는 React 애플리케이션에서 데이터를 관리하는 데 사용되는 라이브러리이지만, 주요 사용 목적과 핵심 기능이 다릅니다. 이 둘의 차이점을 이해하면 왜 많은 개발자들이 서버 데이터를 관리하기 위해 `redux` 대신 `react-query`를 선택하는지 이해할 수 있습니다. ### Redux - **전역 상태 관리**: Redux는 애플리케이션의 전역 상태를 관리하는 데 사용됩니다. 그것은 중앙 집중식 저장소에서 애플리케이션의 모든 상태를 관리하도록 설계되었습니다. - **명시적**: Redux는 상태 변화를 위해 액션과 리듀서를 사용하며, 상태 변화 과정이 명시적입니다. - **미들웨어**: 다양한 미들웨어를 통해 비동기 작업, 로깅, 디버깅 등을 지원합니다. - **캐싱 및 데이터 동기화 미포함**: Redux 자체는 API 콜의 캐싱이나 데이터 동기화 기능을 제공하지 않습니다. 이러한 기능을 구현하기 위해서는 추가적인 미들웨어나 라이브러리가 필요합니다. ### React-Query - **서버 상태 관리**: React-Query는 서버 데이터를 가져오기, 캐싱, 동기화, 백그라운드 리프레시와 같은 작업을 자동화하는데 중점을 둡니다. - **자동 캐싱**: 데이터를 자동으로 메모리에 캐싱하고, 시간이 지나면 캐시를 무효화합니다. - **백그라운드 동기화**: 애플리케이션이 포커스될 때 자동으로 데이터를 최신 상태로 동기화할 수 있습니다. - **별도의 상태 관리 필요 없음**: 상태를 관리하는 별도의 구조나 로직 없이 API 결과를 직접 사용할 수 있습니다. ### 그래서 Redux 대신 React-Query를 사용하는 이유는? 1. **간소화된 데이터 페칭 로직**: Redux에서 API를 호출하고 데이터를 저장하려면 여러 액션, 리듀서, 그리고 종종 미들웨어 (예: redux-thunk, redux-saga)가 필요합니다. 반면, React-Query는 이러한 프로세스를 대폭 단순화합니다. 2. **내장된...

 온프레미스(on-premises) 서버는 기업이나 조직의 물리적인 위치 내에서 운영되는 서버나 데이터 센터를 의미합니다. 이러한 서버는 조직의 건물 내에 위치하거나, 조직이 소유하고 관리하는 다른 위치에 설치될 수 있습니다. 온프레미스 서버의 특징과 장단점은 다음과 같습니다: **특징**: 1. 조직이 직접 서버와 관련 인프라를 구매, 설치, 운영합니다. 2. IT 팀이 서버의 관리, 유지보수, 업데이트, 보안을 담당합니다. 3. 조직 내부의 네트워크를 통해 접근되며, 외부에서는 VPN 등의 방법을 통해 접근할 수 있습니다. **장점**: 1. **데이터 제어**: 조직은 자체 데이터와 인프라에 대한 완전한 제어권을 갖게 됩니다. 2. **보안**: 조직의 보안 정책에 따라 맞춤형 보안 솔루션을 적용할 수 있습니다. 3. **성능**: 내부 네트워크를 통해 빠른 접근 속도를 제공합니다. **단점**: 1. **초기 투자 비용**: 서버와 관련 인프라를 구매하고 설치하는 데 큰 비용이 들 수 있습니다. 2. **유지보수 비용**: 서버의 유지보수, 업데이트, 보안 패치 적용 등에 대한 비용이 지속적으로 발생합니다. 3. **유연성 부족**: 확장이 필요할 경우 추가적인 하드웨어 구매와 설치가 필요합니다. 반면, 클라우드 서비스는 인터넷을 통해 제공되는 서비스로, 기업이나 조직은 필요에 따라 리소스를 사용하고 비용을 지불합니다. 클라우드 서비스는 초기 투자 비용이 적고, 유연성이 높지만, 데이터 제어와 보안에 대한 우려가 있을 수 있습니다.

 `kill`과 `pkill`은 프로세스를 종료하는 데 사용되는 리눅스 명령어들이지만, 사용 방식과 목적이 약간 다릅니다. 1. **`kill`**:     - `kill`은 프로세스 ID (PID)를 직접 지정하여 특정 프로세스를 종료합니다.     - 프로세스를 종료하려면 먼저 그 프로세스의 PID를 알아야 합니다. 이를 위해 `ps` 명령어나 `pgrep` 등의 다른 도구를 사용해야 할 수도 있습니다.     - 예:       ```bash       ps aux | grep elasticsearch       kill [PID]       ``` 2. **`pkill`**:     - `pkill`은 프로세스 이름 또는 다른 패턴을 기반으로 프로세스를 찾아서 종료합니다. 따라서 PID를 직접 지정할 필요가 없습니다.     - 이는 여러 프로세스를 일치하는 이름이나 패턴으로 한 번에 종료할 때 특히 유용합니다.     - 예:       ```bash       pkill -f elasticsearch       ``` `pkill`을 사용하는 주된 이유는 특정 프로세스의 PID를 따로 조회하지 않고도 프로세스 이름이나 패턴을 통해 바로 프로세스를 종료할 수 있기 때문입니다. ELK 스택과 같이 여러 컴포넌트로 구성된 시스템에서는 `pkill`이 `kill`보다 종종 더 편리하게 사용될 수 있습니다.

 `filebeat`, `logstash`, `elasticsearch`를 시작하거나 중지하려면 각 컴포넌트에 대한 명령어를 사용합니다. 여기에 간단한 방법을 제시하겠습니다. 1. **Elasticsearch**:     **실행**:     ```bash     ./bin/elasticsearch     ```     **종료**:     - Elasticsearch는 포그라운드로 실행되면 Ctrl+C로 종료할 수 있습니다.     - 백그라운드로 실행된 경우, 프로세스 ID를 사용하여 종료할 수 있습니다.       ```bash       pkill -f elasticsearch       ``` 2. **Logstash**:     **실행**:     ```bash     ./bin/logstash -f /path/to/your/pipeline/config/file.conf     ```     **종료**:     - 포그라운드로 실행되는 경우 Ctrl+C로 종료합니다.     - 백그라운드로 실행된 경우, 프로세스 ID를 사용하여 종료합니다.       ```bash       pkill -f logstash       ``` 3. **Filebeat**:     **실행**:     ```bash     ./bin/filebeat -e -c filebeat.yml     ```     **종료**:     - 포그라운드로 실행되는...

 PuTTY는 Windows 환경에서 SSH 클라이언트로 널리 사용되는 프로그램입니다. PuTTY를 사용하여 SSH로 서버에 접속했을 때 복사 및 붙여넣기는 다음과 같이 수행할 수 있습니다: 1. **복사 (Windows에서 PuTTY로)**: 텍스트를 선택하면 자동으로 클립보드에 복사됩니다. 마우스 왼쪽 버튼을 누른 상태로 원하는 텍스트 영역을 드래그하여 선택하면 해당 텍스트가 클립보드에 복사됩니다. 2. **붙여넣기 (PuTTY에서 Windows로)**: 클립보드에 있는 텍스트를 PuTTY 세션에 붙여넣으려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하거나 키보드의 `Shift` + `Insert` 조합을 사용합니다. 3. **복사 (PuTTY에서 Windows로)**: 마우스 왼쪽 버튼을 누른 상태로 원하는 텍스트 영역을 드래그하여 선택하면 해당 텍스트가 클립보드에 복사됩니다. 4. **붙여넣기 (Windows에서 PuTTY로)**: 원하는 위치에 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하거나 키보드의 `Shift` + `Insert` 조합을 사용합니다. 그러나 몇 가지 주의사항이 있습니다: - 일부 서버나 애플리케이션 설정에 따라 복사 및 붙여넣기 동작이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. - 매우 긴 내용을 붙여넣을 때 문제가 발생할 수 있으므로, 큰 스크립트나 명령어를 실행하기 전에 주의를 기울여야 합니다. - PuTTY의 설정에서 마우스 동작과 관련된 옵션을 수정하여 복사 및 붙여넣기 동작을 변경할 수 있습니다. 대부분의 경우, 위의 기본 동작으로 PuTTY에서 복사 및 붙여넣기를 쉽게 수행할 수 있습니다.

## 도구 있는지 확인  시스템에 `apt-get` (데비안/우분투 기반 시스템의 패키지 관리 도구) 또는 `yum` (Red Hat 기반 시스템의 패키지 관리 도구)이 있는지 확인하려면 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 1. **명령어의 존재 확인**:    `which` 또는 `command -v`를 사용하여 명령어의 경로를 확인합니다.    ```bash    which apt-get    ```    또는    ```bash    command -v apt-get    ```    위 명령어들 중 하나를 실행하면 `apt-get`의 경로가 출력됩니다. 만약 아무런 출력이 없다면 해당 명령어는 시스템에 설치되어 있지 않습니다.    같은 방식으로 `yum`도 확인할 수 있습니다. 2. **버전 확인**:    설치된 패키지 관리 도구의 버전을 확인하려면 다음과 같이 실행합니다.    ```bash    apt-get --version    ```    또는    ```bash    yum --version    ```    이 명령어들은 각각의 패키지 관리 도구의 버전 정보를 출력합니다. 만약 해당 도구가 설치되어 있지 않다면, 오류 메시지가 출력됩니다. 이러한 방법들을 통해 시스템에 어떤 패키지 관리 도구가 설치되어 있는지, 그리고 그 버전은 무엇인지 확인할 수 있습니다. ## `yum` vs  `apt-get` `yum`과 `apt-get`은 리눅스 배포판에 따라 사용되는 주요 패키지 관리 도구입니다. 각 도구는 배포판의 유형과 철학에 따라 설계되었으며, 특정한 목적과 기능을 갖추고 있습니다. 이...

`cat`과 `grep`을 함께 사용하는 것은 파일에서 특정 패턴이나 문자열을 검색할 때 유용합니다. 그러나 일반적으로 `grep`만으로도 파일 내부를 검색할 수 있기 때문에 `cat`을 꼭 사용할 필요는 없습니다. 그렇지만 `cat`과 `grep`을 함께 사용하는 방법을 이해하는 것은 중요합니다. 1. **기본 예시**:    ```bash    cat filename.txt | grep "search_term"    ```    이 명령어는 `filename.txt` 파일에서 "search_term" 문자열을 검색하여 일치하는 모든 라인을 출력합니다. 2. **여러 파일에서 검색**:    ```bash    cat file1.txt file2.txt | grep "search_term"    ```    `file1.txt`와 `file2.txt`의 내용에서 "search_term" 문자열을 검색하여 일치하는 모든 라인을 출력합니다. 3. **대소문자 구분 없이 검색**:    ```bash    cat filename.txt | grep -i "search_term"    ```    `-i` 옵션을 사용하면 대소문자를 구분하지 않고 "search_term"을 검색합니다. 4. **라인 번호와 함께 검색 결과 출력**:    ```bash    cat filename.txt | grep -n "search_term"    ```    `-n` 옵션을 사용하면 일치하는 문자열이 있는 라인의 번호도 함께 출력됩니다. 다시 한번 강조하지만, `cat` 없이 `grep`만 사용하여 파일 내부를 직접 검색할 수 있습니다. 예를 들어: ```bash grep "search_term" ...

1. **ll**    - **설명**: `ll`은 `ls -l`의 약자로, 파일과 디렉터리에 대한 상세한 정보를 표시하는 명령어입니다. 여기에는 파일의 권한, 링크 수, 소유자, 그룹, 크기, 마지막 수정 날짜 및 파일/디렉터리 이름이 포함됩니다.    - **예시**:      ```bash      ll      ```      이 명령어를 사용하면 현재 디렉터리의 모든 파일과 디렉터리에 대한 상세 정보를 볼 수 있습니다. 2. **cat**    - **설명**: `cat`은 concatenate(연결)의 줄임말로, 파일의 내용을 화면에 출력하거나 여러 파일을 함께 연결하는 데 사용됩니다. 주로 파일의 내용을 빠르게 확인할 때 사용합니다.    - **예시**:      - 파일 내용 출력:        ```bash        cat filename.txt        ```        이 명령어는 `filename.txt`의 내용을 화면에 출력합니다.      - 여러 파일 연결:        ```bash        cat file1.txt file2.txt > combined.txt        ```        `file1.txt`와 `file2.txt`의 내용을 합쳐 `combined.txt`에 저장합니다. `ll`은 파일과 디렉터리의 상세한 정보를 확인하기 위해, `cat`은 파일의 내용을 빠르게 확인하거나 파일을 연결하...

1. **free**    - **설명**: 시스템의 전체 메모리 사용량, 여유 메모리, 스왑 메모리에 관한 정보를 보여줍니다.    - **예시**:      ```bash      free -h      ```      `-h` 옵션은 사람이 읽기 쉬운 형태로 출력합니다 (예: M은 메가바이트를 의미). 2. **df -h** (참고로, `disk -h`는 올바른 명령어가 아닙니다. 아마 `df -h`를 의미하셨을 것 같습니다.)    - **설명**: 파일 시스템의 전체 용량, 사용된 용량, 여유 용량, 사용률 등의 정보를 제공합니다.    - **예시**:      ```bash      df -h      ```      `-h` 옵션은 사람이 읽기 쉬운 형태로 출력합니다. 3. **lscpu**    - **설명**: CPU 아키텍처에 관한 정보를 제공합니다. 이를 통해 CPU의 속성, 코어 수, 소켓 수 등을 파악할 수 있습니다.    - **예시**:      ```bash      lscpu      ``` 4. **fdisk -l**    - **설명**: 연결된 모든 디스크와 해당 파티션 정보를 표시합니다.    - **예시**:      ```bash      sudo fdisk -l      ```      관리자 권한이 필요한 경우 sudo를 사용하여 명령어를 실행할 수 있습니다. 이 명령어들은 리눅스...

 재밌는 정보면 재밌다고 태그 달아놓을 것이다. 재미없는 건 그냥 내버려두기 굳이 재미없다고 해. 슬픈 소식은 슬프다고 달아놔야지. 무슨 툴이 유료화된다던가 이러면 슬픔 태그를 이모지로 붙일 것이다

 ELK 스택은 "Elasticsearch", "Logstash", 그리고 "Kibana"의 세 가지 주요 구성 요소의 약자로, 주로 로그 관리와 분석을 위해 널리 사용되는 오픈소스 도구 모음입니다. 각 구성 요소의 역할과 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다: 1. **Elasticsearch**    - **역할**: 분산형 검색 및 분석 엔진.    - **기능**:      - 대량의 데이터를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있습니다.      - JSON 기반의 문서 지향적 구조를 사용하여 데이터를 저장합니다.      - 내장된 RESTful API를 통해 데이터 인덱싱, 검색, 관리 등의 작업을 수행합니다.      - 분산된 아키텍처로 확장성과 내고장성을 제공합니다. 2. **Logstash**    - **역할**: 데이터 처리 파이프라인 도구.    - **기능**:      - 다양한 소스(로그 파일, DB, 큐 등)에서 데이터를 수집합니다.      - 데이터를 파싱, 변환, 정리하고 Elasticsearch와 같은 대상으로 전송합니다.      - 플러그인 기반 아키텍처로 다양한 입력, 필터, 출력 옵션을 제공합니다. 3. **Kibana**    - **역할**: 데이터 시각화 및 대시보드 툴.    - **기능**:      - Elasticsearch에 저장된 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석합니다.      - 다양한 차트, 그래프, 지도 등의 시각화 옵션을 제공하여 복잡한 데이터 세트를 한눈에 이해할 수 있게 돕습니다.      - 대시보드를 통해 여러...

**Jupyter Notebook**도 Kibana와 유사한 개념으로 동작합니다. Jupyter Notebook을 실행하면, 내부적으로 웹 서버가 시작되고 사용자는 웹 브라우저를 통해 해당 서버에 접근할 수 있습니다. 다음은 Jupyter Notebook과 Kibana의 공통점 및 차이점에 대한 간략한 개요입니다: **공통점**: 1. **로컬 웹 서버**: 둘 다 로컬 웹 서버로 실행되며, 웹 브라우저를 통해 사용자 인터페이스를 제공합니다. 2. **웹 인터페이스**: 둘 다 웹 기반의 사용자 인터페이스를 가지며, 사용자가 웹 브라우저를 통해 작업을 수행할 수 있습니다. **차이점**: 1. **용도**:    - **Jupyter Notebook**: 주로 데이터 분석, 머신 러닝, 통계, 시각화 등의 작업을 위한 대화형 파이썬 환경을 제공합니다. 코드와 텍스트, 그래프 등을 하나의 문서로 통합하여 작성하고 실행할 수 있습니다.    - **Kibana**: Elasticsearch에 저장된 데이터를 시각화하고 탐색하는 데 초점을 맞추고 있습니다.     2. **언어 및 기술 스택**:    - **Jupyter Notebook**: 주로 Python 코드를 실행하며, 다른 커널(예: R, Julia)을 사용하여 다양한 언어를 지원할 수 있습니다.    - **Kibana**: JavaScript와 Node.js 기반으로 개발되었으며, Elasticsearch와의 통합을 중심으로 동작합니다. 3. **확장성**:    - **Jupyter Notebook**: 다양한 확장 기능과 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다.    - **Kibana**: 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 정의 시각화나 추가 기능을 구현할 수 있습니다. 결론적으로, Jupyter Notebook과 Kibana는 둘 다 웹 서버로 동작하는 웹 기반 인터페이...

 워크플로우를 그리는 것은 프로세스나 작업의 흐름을 시각적으로 나타내기 위한 것입니다. 워크플로우 다이어그램은 일반적으로 단계, 결정, 화살표(흐름의 방향) 등을 포함합니다. 워크플로우를 그리는 기본적인 방법을 안내하겠습니다: 1. **목적 정의**: 워크플로우를 그리기 전에 목적을 명확히 정의합니다. 어떤 프로세스나 작업의 흐름을 시각화하려는지 결정합니다. 2. **시작과 끝 결정**: 모든 워크플로우에는 시작과 끝이 있습니다. 이를 다이어그램에 첫 번째와 마지막 요소로 배치합니다. 3. **단계 나열**: 프로세스 내의 모든 중요한 단계나 활동을 나열합니다. 각 단계는 일반적으로 박스나 원으로 표시됩니다. 4. **결정 포인트 식별**: 프로세스 내에서 여러 경로로 분기하는 결정 포인트가 있는지 확인하고, 이를 다이아몬드 모양으로 표시합니다. 5. **화살표로 흐름 표시**: 각 단계 및 결정 포인트를 화살표로 연결하여 흐름을 표시합니다. 화살표의 방향은 워크플로우의 진행 방향을 나타냅니다. 6. **단계 및 결정 레이블링**: 각 단계와 결정 포인트에 레이블을 추가하여 이해를 돕습니다. 7. **리뷰 및 수정**: 워크플로우 다이어그램을 리뷰하며 필요한 경우 수정합니다. 다른 사람들의 피드백도 받아볼 수 있습니다. 8. **도구 사용**: 워크플로우를 그리는 데 다양한 도구가 있습니다. 예를 들면, Lucidchart, Microsoft Visio, draw.io, Miro 등이 있습니다. 이러한 도구들은 드래그 앤 드롭 인터페이스와 미리 정의된 모양, 화살표 등을 제공하여 워크플로우 작성을 간소화합니다. 워크플로우 다이어그램은 복잡한 프로세스나 작업의 흐름을 단순화하여 시각적으로 표현하는 데 유용하므로, 문서화, 교육, 커뮤니케이션 및 최적화 작업에 큰 도움을 줍니다. 결정 포인트와 단계는 워크플로우나 프로세스 플로우 다이어그램에서 주요한 구성 요소입니다. 이 두 요소는 서로 다른 목적과 특징을 가지고 있으며, 그 차이점을 이해하는 것은 중요합니...

 Figma는 디자인 및 프로토타이핑 툴로, 사용자 경험을 시뮬레이션하기 위해 상호작용 있는 프로토타입을 쉽게 만들 수 있습니다. Figma에서 프로토타입을 만드는 기본적인 방법을 소개하겠습니다: 1. **프로토타입 모드로 전환**    - Figma의 오른쪽 패널 상단에 `Design`, `Prototype`, `Inspect` 세 가지 모드가 있습니다. `Prototype`을 클릭합니다. 2. **상호작용을 추가하려는 요소 선택**    - 버튼, 아이콘, 카드 등 사용자에게 상호작용을 제공하려는 요소를 선택합니다. 3. **연결 노드(drag handle) 사용**    - 선택한 요소의 우측에 나타나는 작은 원(연결 노드)을 드래그하여 목표 프레임이나 다른 요소로 연결합니다. 4. **상호작용 세부 정보 설정**    - 연결 후, 오른쪽 패널에서 다양한 상호작용 옵션을 설정할 수 있습니다.      - `Trigger`: 사용자가 요소에 어떻게 상호작용을 하는지를 결정합니다 (예: 클릭, 호버, 드래그 등).      - `Action`: 트리거 발생 시 어떤 동작이 일어날지 결정합니다 (예: Navigate to, Open overlay, Swap with 등).      - `Animation`: 프레임 간 전환 시 어떤 애니메이션이 발생할지 결정합니다 (예: Instant, Dissolve, Move in 등). 5. **프로토타이핑 시작**    - 상단 메뉴의 '▶️ Play' 버튼(프로토타이핑 미리보기)을 클릭하여 프로토타입을 실행합니다.    - 이를 통해 설정한 상호작용 및 전환 효과를 확인할 수 있습니다. 6. **다른 상호작용 추가**    - 필요한 모든 요소에 상호작용을 추가하며, 사용자의 여정을 전체적으로 시뮬레이션할 ...

 JavaScript에서 데이터 시각화를 위한 라이브러리는 많습니다. 몇 가지 주요 라이브러리를 소개하겠습니다: 1. **D3.js (Data-Driven Documents)**    - 가장 유명하고 강력한 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다.    - 웹 표준을 활용하여 문서를 조작하는 기능이 있어, 복잡한 시각화와 상호작용을 만들 수 있습니다.    - 기울기는 가파르지만, 그만큼의 유연성을 제공합니다. 2. **Chart.js**    - 간단하고 아름다운 차트를 생성하는 데 중점을 둔 라이브러리입니다.    - 캔버스를 기반으로 하며, 8가지 다른 차트 유형을 지원합니다. 3. **Highcharts**    - 상업적 및 비상업적 프로젝트 모두에서 널리 사용되는 시각화 라이브러리입니다.    - 막대, 선, 파이 차트 등 다양한 차트 유형을 제공합니다.    - 라이선스에 대한 주의가 필요합니다. 4. **Three.js**    - WebGL을 활용한 3D 그래픽을 위한 라이브러리입니다.    - 데이터 시각화 외에도 3D 애니메이션, 게임, VR/AR 등의 다양한 용도로 사용됩니다. 5. **Leaflet**    - 지도 기반의 시각화를 위한 라이브러리입니다.    - 다양한 플러그인과 함께 사용되어, 지도에 데이터를 오버레이하는 것이 쉽습니다. 6. **Plotly.js**    - D3.js를 기반으로 한 시각화 라이브러리로, 다양한 차트와 그래프를 제공합니다.    - 상호작용이 풍부하며, 데이터 과학자들에게 인기가 있습니다. 7. **C3.js**    - D3.js 위에 구축된 라이브러리로, D3의 복잡성을 줄이면서 간단한 차트를 쉽게 생성할 수 있게 해줍니다....

 `nohup`은 "no hang up"의 줄임말로, 쉘 스크립트나 명령어를 터미널 세션과 독립적으로 백그라운드에서 실행하게 하는 리눅스/유닉스 명령어입니다. 터미널이나 쉘 세션에서 프로그램을 실행하면, 해당 세션을 종료할 때 프로그램도 함께 종료됩니다. 그러나 `nohup`을 사용하면, 사용자가 로그아웃하거나 터미널을 종료하더라도 프로세스가 계속 실행되게 할 수 있습니다. **사용 방법**: ``` nohup 명령어 &  ``` `&`는 명령어를 백그라운드에서 실행하라는 의미입니다. 예를 들어, `my_script.sh` 스크립트를 `nohup`으로 실행하려면 다음과 같이 합니다: ``` nohup ./my_script.sh & ``` 기본적으로, `nohup`은 `nohup.out`이라는 파일에 명령어의 출력을 저장합니다. 다른 파일로 출력을 리다이렉트하려면: ``` nohup ./my_script.sh > my_output.log & ``` `nohup`은 오랜 시간 동안 실행되는 작업, 큰 데이터셋의 처리, 원격 서버에서의 작업 등에서 유용하게 사용됩니다.

리눅스 명령어 기본 설명 1. **ls**:    - `ls` 명령어는 "list"의 약자로, 디렉터리의 내용을 나열합니다.    - 다양한 옵션들을 통해 출력 결과를 사용자가 원하는 대로 조절할 수 있습니다.      - `-l`: 상세한 정보(권한, 소유자, 크기, 수정일 등)와 함께 목록을 출력합니다.      - `-a`: 숨겨진 파일을 포함해 모든 파일을 출력합니다.      - `-h`: 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 출력합니다. 2. **df**:    - `df`는 "disk free"의 약자로, 사용 가능한 디스크 공간을 보여줍니다.    - 일반적으로 파일 시스템별로 사용된 공간과 사용 가능한 공간을 표시합니다.      - `-h`: 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 출력합니다. 3. **du**:    - `du`는 "disk usage"의 약자로, 디렉터리나 파일이 사용하고 있는 디스크 공간의 크기를 보여줍니다.      - `-h`: 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 출력합니다.      - `-s`: 주어진 경로의 총 사용량만 표시합니다. 4. **ln**:    - `ln` 명령어는 파일이나 디렉터리에 대한 링크를 생성합니다.    - 기본적으로 하드 링크를 생성하지만, `-s` 옵션을 사용하면 심볼릭 링크(소프트 링크)를 생성할 수 있습니다. 5. **top**:    - `top` 명령어는 시스템의 현재 상태를 실시간으로 모니터링하며, CPU 사용률이 높은 프로세스 순서대로 출력합니다.    - 이를 통해 어떤 프로세스가 리소스를 많이 사용하고 있는지 파악할 수 있습니다. 6. **vi**:   ...

"Emmet"은 웹 개발자와 디자이너들에게 인기 있는 플러그인입니다. 이 플러그인은 HTML, CSS 코드를 빠르게 작성할 수 있도록 도와줍니다. Emmet을 사용하면 복잡한 HTML 구조나 CSS 속성을 간단한 약어로 표현하고, 이를 자동으로 전체 코드로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 개발자가 "div>ul>li*5"라는 Emmet 약어를 입력하고 트리거를 실행하면, 이 코드는 다음과 같은 HTML 구조로 자동 확장됩니다: ```html <div>     <ul>         <li></li>         <li></li>         <li></li>         <li></li>         <li></li>     </ul> </div> ``` Emmet은 대부분의 주요 코드 에디터와 호환되며, 웹 개발 작업의 효율성을 크게 향상시켜 줍니다. 특히 반복적인 작업을 줄여주고, 타이핑 속도를 높여줌으로써 개발 시간을 단축시켜 줍니다. Emmet을 사용하여 웹 개발을 더 효율적으로 할 수 있도록 기본적인 가이드를 제공하겠습니다. ### 1. Emmet 설치하기 Emmet은 대부분의 주요 텍스트 에디터와 IDE(Integrated Development Environment)에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Visual Studio Code, Sublime Text, Atom 등에서 Emmet 플러그인을 설치할 수 있습니다. 설치 방법은 각 에디터의 문서나 플러그인 마켓플레이스에서 찾아볼 수 있습니다. ### 2. 기본 약어 Emmet에서는 HTML 요소와 속성을 빠르게 작...

 

# redux 간단한 TODO 앱을 예로 들어 Redux에서 객체 리스트를 어떻게 관리하는지 보여드리겠습니다. ### 1. 액션 정의 ```jsx // actions.js export const ADD_TODO = 'ADD_TODO'; export const TOGGLE_TODO = 'TOGGLE_TODO'; export const addTodo = (text) => {   return {     type: ADD_TODO,     payload: {       id: Date.now(),  // 간단하게 ID 생성       text,       completed: false     }   }; }; export const toggleTodo = (id) => {   return {     type: TOGGLE_TODO,     payload: id   }; }; ``` ### 2. 리듀서 작성 ```jsx // reducers.js import { ADD_TODO, TOGGLE_TODO } from './actions'; const initialState = []; const todosReducer = (state = initialState, action) => {   switch (action.type) {     case ADD_TODO:       return [...state, action.payload];     case TOGGLE_TODO:       return state.map(todo =>         todo.id === action.payload ? { ...todo, ...

 

## 에라토스테네스의 체 2960 ```python #에라토스테네스의 체 2960 N,K=map(int,input().split()) nums=list(range(2,N+1)) count=0 current_erase=-1 while K!=count:     P=nums[0]     current_erase=nums.pop(0)         count+=1 #     print(current_erase, count, nums)     if count>=K:         break     for i,num in enumerate(nums):                 if num%P==0:             current_erase=nums.pop(i)             count+=1         if count>=K:             break #         print(current_erase, count, nums) print(current_erase) ``` 먼저, 에라토스테네스의 체를 사용하여 K번째로 지워지는 수를 찾는 문제의 코드를 제출해주셨네요. 문제의 목표는 주어진 수 N까지의 모든 수를 에라토스테네스의 체로 거르면서 K번째로 지워진 수를 찾는 것입니다. 현재 코드는 기본적인 로직은 올바르게 구현되어 있지만, 리스트에서 요소를 삭제할 때 인덱스가 변경되는 문제 때문에 문제가 발생할 수 있습니다.  개선을 위해 몇 가...

 `deque`는 `collections` 모듈에서 제공하는 양방향 큐(double-ended queue)입니다. `list`와 비교했을 때, `deque`가 특정 연산에서 더 효율적으로 동작하는 이유는 내부 구현의 차이에 기인합니다.  `deque`와 `list`의 주요 차이점과 장점을 다음과 같이 요약할 수 있습니다: 1. **양쪽 끝에서의 연산 속도**:    - `deque`는 양쪽 끝에서의 요소 추가 및 제거가 `O(1)`의 시간복잡도로 매우 빠릅니다.    - 반면, `list`는 오른쪽 끝(즉, 리스트의 마지막)에서의 추가 및 제거는 빠르지만(대략적으로 `O(1)`), 왼쪽 끝(즉, 리스트의 시작 부분)에서의 추가 및 제거는 `O(n)`의 시간복잡도를 가지므로 상대적으로 느립니다. 2. **내부 구현**:    - `list`는 동적 배열로 구현되어 있어, 연속된 메모리 공간에 요소를 저장합니다. 이 때문에 중간에 요소를 추가하거나 제거할 때 비효율적인 경우가 발생할 수 있습니다.    - `deque`는 연결 리스트 기반으로 구현되어 있어, 양쪽 끝에서의 연산이 빠르게 이루어집니다. 3. **용도**:    - `deque`는 스택과 큐의 기능을 모두 제공하므로 다양한 알고리즘에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 특히 양방향 큐 기능이 필요한 경우에는 `deque`가 필수적입니다.    - `list`는 일반적인 목적의 배열로 사용됩니다. 4. **메모리**:    - `deque`는 각 요소마다 추가적인 포인터 정보를 저장하기 때문에, 메모리 사용량이 `list`보다 약간 크게 될 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 이 차이는 크게 중요하지 않습니다. 5. **추가 기능**:    - `deque`는 `rotate`, `appendleft`, `popleft`와 같은 추가적인 메서드를 제공...

 `enumerate()`는 Python의 내장 함수로, 이터러블(iterable) 객체를 입력으로 받아 인덱스와 값을 함께 반환합니다. 이 함수는 주로 `for` 문과 함께 사용되어 리스트, 튜플 등의 이터러블 객체를 순회할 때 인덱스를 함께 사용하고자 할 때 유용합니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다: ```python for index, value in enumerate(some_list):     print(index, value) ``` 예를 들어: ```python my_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] for i, value in enumerate(my_list):     print(i, value) ``` 출력: ``` 0 apple 1 banana 2 cherry ``` 여기서 `i`는 인덱스를, `value`는 그 인덱스에 해당하는 값을 나타냅니다.

 서버에서 Python 코드를 실행할 때 `venv` (가상 환경)를 사용하는 것은 좋은 습관입니다. 가상 환경을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다: ### 이점: 1. **의존성 격리**: 각 프로젝트가 요구하는 라이브러리와 패키지의 버전을 격리하여 관리할 수 있습니다. 2. **버전 충돌 최소화**: 시스템 전체에 패키지를 설치하지 않으므로, 다른 프로젝트나 시스템 도구와의 버전 충돌을 방지할 수 있습니다. 3. **이식성**: `requirements.txt` 파일을 사용하면, 필요한 패키지와 그 버전 정보를 쉽게 다른 환경으로 옮길 수 있습니다. 4. **보안**: 가상 환경은 프로젝트별로 격리되어 있으므로, 하나의 프로젝트에서 보안 문제가 발생해도 다른 프로젝트에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. ### 단점: 1. **추가 설정 필요**: 가상 환경을 생성하고 활성화하는 등의 추가 작업이 필요합니다. 2. **디스크 사용량**: 각 가상 환경은 독립된 패키지를 가지므로, 디스크 공간을 추가로 사용합니다. ### 사용 방법: Python의 `venv` 모듈을 사용하여 가상 환경을 생성하고 활성화하는 기본적인 단계는 다음과 같습니다: 1. **가상 환경 생성**     ```bash     python3 -m venv myenv     ```     여기서 `myenv`는 생성할 가상 환경의 이름입니다. 2. **가상 환경 활성화**     - **Linux/MacOS**:        ```bash       source myenv/bin/activate       ```     - **Windows**:        ```bash       .\myenv\Scripts\activa...

 `scp` (Secure Copy Protocol)은 SSH 프로토콜을 사용하여 두 컴퓨터 간에 파일을 안전하게 복사할 수 있는 명령줄 기반의 네트워크 프로토콜입니다. 다음은 `scp`를 사용하여 파일을 다른 컴퓨터로 보내는 기본적인 방법입니다. ### 파일을 원격 컴퓨터로 보내기 원격 컴퓨터로 파일을 보내려면 다음과 같은 명령어를 사용합니다: ```bash scp [옵션] [로컬 파일 경로] [사용자명]@[원격 컴퓨터 주소]:[원격 경로] ``` 예를 들어, `myfile.txt`라는 파일을 원격 컴퓨터의 `/home/username` 디렉토리로 보내려면 다음과 같이 입력할 수 있습니다: ```bash scp myfile.txt username@remote_address:/home/username/ ``` ### 원격 컴퓨터에서 파일 가져오기 원격 컴퓨터에서 파일을 로컬 컴퓨터로 가져오려면 다음과 같은 명령어를 사용합니다: ```bash scp [옵션] [사용자명]@[원격 컴퓨터 주소]:[원격 파일 경로] [로컬 경로] ``` 예를 들어, 원격 컴퓨터의 `/home/username/myfile.txt` 파일을 로컬 컴퓨터로 가져오려면 다음과 같이 입력할 수 있습니다: ```bash scp username@remote_address:/home/username/myfile.txt /local/directory/ ``` ### 몇 가지 유용한 옵션: - `-r`: 디렉토리 전체를 재귀적으로 복사합니다. - `-P [포트 번호]`: 원격 서버의 SSH 포트 번호를 지정합니다. 기본값은 22입니다. - `-p`: 원본 파일의 수정 시간과 접근 시간을 유지합니다. ### 주의사항 - 원격 컴퓨터의 주소와 사용자명, 그리고 원격 컴퓨터에 접근할 수 있는 권한이 필요합니다. - 원격 컴퓨터에 SSH 서비스가 실행 중이어야 하며, 필요한 포트가 방화벽에 의해 차단되지 않았어야 합니다. 이 외에도 `scp`는 다양한 옵션과 기능을 제공하므로, `man scp` 명령어...

  Vim에서 나가는 방법은 몇 가지가 있습니다: 1. **저장하고 나가기**: `:wq` 또는 `ZZ`를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 2. **저장하지 않고 나가기**: `:q!`를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 3. **저장만 하기**: `:w`를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 이후에 `:q`를 입력하여 Vim을 종료할 수 있습니다. 4. **나가기 (변경 내용이 없을 경우)**: `:q`를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 각 명령을 실행하기 전에 `Esc` 키를 눌러서 명령 모드(Command Mode)로 진입해야 합니다. 참고로 위의 명령어에서 대문자와 소문자는 구분됩니다. 예를 들어, `:Wq`와 `:wq`는 다릅니다.

 `feedparser`를 사용할 때, 모든 엔트리가 특정 속성을 가지고 있는 것은 아닙니다. 이는 피드의 형식 (RSS, Atom 등)과 생성된 원본에 따라 달라집니다. 그러나 일반적으로 많은 피드 엔트리에서 자주 볼 수 있는 몇 가지 속성은 다음과 같습니다: 1. **`title`**: 엔트리의 제목 2. **`link`**: 엔트리에 대한 URL 링크 3. **`id`**: 엔트리의 고유 식별자 (Atom 피드에서 일반적) 4. **`summary`** 또는 **`description`**: 엔트리의 요약 또는 설명 5. **`published`**: 엔트리가 발행된 날짜와 시간 6. **`updated`**: 엔트리가 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간 7. **`author`**: 엔트리의 작성자 정보 다음은 `feedparser`를 사용하여 피드 엔트리의 속성을 살펴보는 예시 코드입니다: ```python import feedparser feed = feedparser.parse('https://www.your-feed-url.com') # 첫 번째 엔트리의 속성 출력 first_entry = feed.entries[0] for key in first_entry.keys():     print(f"{key}: {first_entry[key]}") ``` 위 코드를 실행하면 첫 번째 피드 엔트리가 가지고 있는 모든 속성과 그 값들을 출력합니다. 이를 통해 어떤 속성이 있는지 파악할 수 있습니다.

 Python에서 설치된 패키지와 그 버전을 고정(freeze)하려면 `pip freeze` 명령을 사용할 수 있습니다. 이 명령은 설치된 모든 패키지와 그 버전을 출력합니다. 이 정보를 `requirements.txt` 파일에 저장하면 다른 환경에서도 동일한 패키지와 버전을 쉽게 설치할 수 있습니다. ### 패키지 목록을 파일에 저장하기 터미널에서 다음 명령을 실행하여 설치된 패키지와 버전 정보를 `requirements.txt` 파일에 저장할 수 있습니다. ```bash pip freeze > requirements.txt ``` ### 저장된 패키지 목록을 사용하여 패키지 설치하기 `requirements.txt` 파일이 있는 폴더에서 다음 명령을 실행하면 파일에 명시된 패키지와 버전을 설치할 수 있습니다. ```bash pip install -r requirements.txt ``` 이렇게 하면 `requirements.txt` 파일에 명시된 모든 패키지와 해당 버전이 설치됩니다. 이 방법은 특히 여러 사람이 함께 작업하는 프로젝트나 배포할 때 유용합니다.

 `name.max`와 `name.max()` 사이의 주요 차이점은 다음과 같습니다: 1. **`name.max`**:    - 이것은 `name` 객체의 `max` 속성 또는 멤버 변수에 접근합니다. 이것은 함수나 메서드일 수도 있고, 데이터 속성일 수도 있습니다.    - 그 자체로는 함수나 메서드를 호출하지 않습니다. 2. **`name.max()`**:    - 이것은 `name` 객체의 `max` 메서드를 호출합니다.    - 괄호 `()`는 파이썬에서 함수나 메서드 호출을 나타냅니다. 간단한 예제로 설명해보겠습니다: ```python class Sample:     def __init__(self):         self.max = "This is a member variable."     def max(self):         return "This is a method." sample = Sample() print(sample.max)      # This will print: "This is a member variable." # print(sample.max()) # This will cause an error because sample.max is not callable. ``` 이 예제에서 `sample.max`는 멤버 변수로의 참조입니다. 반면, `sample.max()`는 `max`라는 메서드의 호출을 시도합니다. 그러나 이 예제에서는 `max`라는 멤버 변수가 이미 있기 때문에 `max` 메서드를 호출하는 것은 오류를 발생시킵니다. 실제 코드에서는 메서드와 멤버 변수를 동일한 이름으로 정의하는 것은 혼동을 초래할 수 있으므로 피해야 합니다.

크로스 사이트 요청을 방지하기 위해 사용되는 주요 기술 중 하나는 CORS(Cross-Origin Resource Sharing)입니다. CORS는 서버에서 응답 헤더를 설정함으로써, 특정 웹 사이트나 웹 페이지가 해당 서버의 리소스(API 포함)에 접근할 수 있도록 허용하는 기능을 제공합니다. CORS를 설정하면 서버는 다음과 같은 HTTP 응답 헤더를 포함하여 보냅니다: ``` Access-Control-Allow-Origin: https://example.com ``` 위의 예제에서, 서버는 `https://example.com` 도메인에서의 요청만 해당 서버의 리소스에 접근하도록 허용하게 됩니다.  또한, 여러 도메인을 허용하려면 서버 로직을 구현하여 올바른 `Origin` 헤더를 기반으로 동적으로 `Access-Control-Allow-Origin` 값을 설정할 수 있습니다. 하지만, 보안 상의 이유로 `Access-Control-Allow-Origin` 헤더의 값으로 `*`를 사용하여 모든 웹사이트를 허용하는 것은 주의가 필요합니다. CORS 설정은 주로 백엔드 서버나 API 서버의 설정에서 수행되며, 사용하는 프레임워크나 서버 종류에 따라 구성 방법이 다를 수 있습니다. 이러한 CORS 정책을 통해, API 사용을 특정 사이트로 한정하는 것이 가능합니다. CORS(Cross-Origin Resource Sharing)는 웹 브라우저에서 동작하는 보안 메커니즘입니다. CORS는 웹 페이지가 다른 도메인의 리소스에 접근할 수 있도록 허용하는 규칙을 정의합니다. 그러므로, CORS 자체는 모바일 앱과 같은 웹 브라우저 외의 클라이언트에 대한 접근 제한에는 적합하지 않습니다. 특정 앱으로 API 접근을 제한하려면 다른 방법을 사용해야 합니다: 1. **API 키**: 각 앱에 고유한 API 키를 제공하고, 이 키를 사용하여 요청을 인증하도록 서버를 설정합니다. 서버는 유효한 API 키를 가진 요청만 처리하도록 합니다. 그러나 이 방법은 완벽하진 않...

 NoSQL 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와는 다른 특징과 장점을 가지고 있습니다. NoSQL의 주요 적합성과 사용 사례는 다음과 같습니다: 1. **대량의 데이터 처리**: NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 데 유용하며, 확장성이 좋습니다. 관계형 데이터베이스의 경우, 수직 확장(vertical scaling)이 주요 방법이지만, NoSQL은 수평 확장(horizontal scaling)에 더 초점을 맞춥니다. 2. **유연한 스키마**: 데이터의 구조나 스키마가 자주 변경되거나, 일정하지 않은 경우 NoSQL이 유용합니다. 각 데이터 항목마다 다른 속성을 가질 수 있기 때문에, 다양한 형태의 데이터를 저장하는 데 유리합니다. 3. **빠른 개발**: 스키마 변경 없이 데이터를 추가하거나 수정할 수 있으므로, 개발 초기 단계나 프로토타이핑 시 유용할 수 있습니다. 4. **JSON, XML 등의 비구조적 데이터**: 일부 NoSQL 데이터베이스는 JSON, XML과 같은 비구조적 데이터 형식에 최적화되어 있습니다. 5. **높은 처리량**: 대량의 동시 요청을 처리해야 하는 애플리케이션, 예를 들면, 실시간 분석, IoT, 로깅, 스트리밍 데이터 처리 등에 적합합니다. 6. **지리적 분산**: 여러 지역 또는 대륙에 데이터를 분산 저장해야 하는 경우, NoSQL 데이터베이스의 일부는 글로벌 분산 및 데이터 복제를 지원합니다. 7. **레거시 시스템과의 통합**: 레거시 시스템과의 통합이 필요한 경우, NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 형식과 구조를 지원함으로써 유연한 통합 옵션을 제공할 수 있습니다. 하지만, 모든 경우에 NoSQL이 적합한 것은 아닙니다. 복잡한 조인 연산, 트랜잭션 처리, 정규화된 데이터 구조가 필요한 경우, 관계형 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 선택하기 전에, 특정 애플리케이션의 요구 사항과 NoSQL의 장단점을 고려해야 합니다.

 파이썬의 람다(lambda)는 작은 익명 함수를 생성하는데 사용되는 키워드입니다. 람다 함수는 이름 없이 정의될 수 있으며, 주로 일회성으로 사용되는 함수를 작성하거나 코드를 간결하게 만들 때 활용됩니다. ### 기본 구문: ```python lambda arguments: expression ``` - `arguments`: 람다 함수의 매개변수 - `expression`: 반환되는 표현식 (람다는 하나의 표현식만을 가질 수 있습니다.) ### 예제: 1. 두 수를 더하는 람다 함수: ```python add = lambda x, y: x + y print(add(5, 3))  # 출력: 8 ``` 2. 리스트 정렬에 사용하는 람다 함수: ```python points = [(1, 2), (3, 3), (1, 1)] sorted_points = sorted(points, key=lambda x: x[1]) print(sorted_points)  # 출력: [(1, 1), (1, 2), (3, 3)] ``` 3. 리스트의 각 요소를 제곱하는 람다 함수와 `map` 함수 조합: ```python nums = [1, 2, 3, 4] squared_nums = list(map(lambda x: x**2, nums)) print(squared_nums)  # 출력: [1, 4, 9, 16] ``` 4. 홀수만을 필터링하는 람다 함수와 `filter` 함수 조합: ```python nums = [1, 2, 3, 4] odds = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, nums)) print(odds)  # 출력: [1, 3] ``` 이와 같이 람다 함수는 주로 짧고 간단한 연산을 위한 함수로 사용되며, `map`, `filter`, `sorted`와 같은 내장 함수와의 조합에 특히 유용합니다.

파이썬에서 논리적 부정을 나타내는 연산자는 `!`이 아닌 `not`입니다. 예를 들어, JavaScript에서는 `!`를 사용해 부정합니다: 다른 언어 쓰고 오면 자꾸 까먹음 ```javascript if (!condition) {     // ... } ``` 하지만 파이썬에서는 `not` 키워드를 사용합니다: ```python if not condition:     # ... ``` 따라서, 파이썬 코드에서 `!`를 논리적 부정 연산자로 사용하려고 하면 문법 오류가 발생합니다.

## 딕셔너리 (Dictionary) Python의 `dict`는 키와 값을 한 쌍으로 하는 컬렉션 타입입니다. 다른 언어에서는 "맵", "해시맵" 또는 "연관 배열"로 불릴 수도 있습니다. ### 기본 특징: 1. **키-값 쌍**: 딕셔너리는 키-값 쌍으로 데이터를 저장합니다. 2. **변경 가능**: 딕셔너리는 동적으로 항목을 추가, 수정, 삭제할 수 있습니다. 3. **순서 없음**: 딕셔너리는 데이터를 순서대로 저장하지 않습니다. 그러나 Python 3.7부터 딕셔너리는 삽입 순서를 보존합니다. 4. **키의 고유성**: 딕셔너리의 각 키는 고유해야 합니다. 동일한 키로 데이터를 추가하면 기존 값이 덮어씌워집니다. ### 기본적인 사용: ```python # 딕셔너리 생성 my_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"} # 값 읽기 print(my_dict["name"])  # 출력: John # 값 추가/수정 my_dict["job"] = "Engineer" # 키-값 쌍 삭제 del my_dict["age"] # 키의 존재 여부 확인 print("name" in my_dict)  # 출력: True ``` ### 유용한 메서드: - **get()**: 키로 값을 가져옵니다. 키가 없는 경우, 기본값을 반환합니다. - **keys()**: 딕셔너리의 모든 키를 반환합니다. - **values()**: 딕셔너리의 모든 값을 반환합니다. - **items()**: 딕셔너리의 모든 키-값 쌍을 반환합니다. - **update()**: 한 딕셔너리의 내용을 다른 딕셔너리로 업데이트합니다. - **pop()**: 지정한 키의 값을 반환하고 해당 키-값 쌍을 삭제합니다. - *...