Python Advanced Competency Curriculum

아래는 10년차 백엔드 엔지니어 / Lead급 개발자가 갖춰야 할 “Python 심화 역량 커리큘럼” 입니다.

단순한 문법 학습이 아니라, 실제 대규모 시스템 운영, 성능 최적화, 내부 구조 이해, 코드 품질과 생산성 향상까지 “실무 고급 엔지니어링 관점”으로 구성했습니다.

🧠 Python Advanced Competency Curriculum

(10년차 백엔드 엔지니어용 — 실전 중심 심화 커리큘럼)

목표: Python 인터프리터와 런타임 내부 구조를 이해하고, 성능과 안정성을 설계 관점에서 제어한다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
메모리 구조와 객체 모델	- CPython 메모리 구조 - id(), sys.getsizeof() - __slots__, weakref, gc 모듈	객체 생명주기 / 순환참조 탐지 실습
GIL(Global Interpreter Lock)	- GIL 작동 원리 - Thread vs Process vs Async - PyPy, nogil 프로젝트 동향	CPU-bound 연산의 병렬 처리 실험
Bytecode와 실행 과정	- dis 모듈로 bytecode 분석 - Interpreter loop 이해 (ceval.c)	동일 로직 bytecode 비교
Import 시스템 심화	- sys.meta_path, importlib 활용 - lazy import 최적화	모듈 로더 커스터마이징 실습
Exception Internals	- BaseException 구조, traceback 객체 - context exception	커스텀 예외 로깅 / Stack trace 분석

목표: 코드 단위 성능을 정량적으로 분석하고, 병목 구간을 구조적으로 제거한다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
프로파일링 기법	cProfile, line_profiler, py-spy, scalene	I/O vs CPU-bound 비교
메모리 최적화	tracemalloc, generator, iterator, __slots__	데이터 파이프라인 메모리 개선
asyncio 이벤트 루프 최적화	- TaskGroup, Cancellation, Backpressure 제어 - uvloop	10만 요청 동시 처리 실험
멀티프로세싱/멀티스레딩 비교	concurrent.futures, multiprocessing.Pool	parallel map 성능 비교
Cython / Numba 활용	Hotspot 함수 JIT / C-level 최적화	ML inference pipeline 속도 개선

목표: 비동기, 병렬, 이벤트 기반 구조를 상황에 맞게 설계할 수 있다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
asyncio Deep Dive	- event loop / task scheduling - asyncio.create_task, cancellation	concurrent fetcher 설계
Producer–Consumer 패턴	- asyncio.Queue, janus, backpressure	API aggregator 구현
Thread vs Process Pool 선택 전략	- IO vs CPU-bound 구분	DB IO vs ML inference 비교 실험
분산 처리 프레임워크	- Ray, Dask, Celery 내부 구조 - remote actor / object store	Ray 기반 병렬 job orchestrator 구현
Event-driven 설계 패턴	Pub/Sub, Message Queue (Kafka/Redis Streams)	non-blocking pipeline 구축

목표: 대규모 코드베이스를 안전하게 유지하고, 타입 기반 리팩토링 가능 구조로 발전시킨다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
Typing 심화	- Protocol, TypedDict, Generic[T] - runtime type checking (pydantic v2)	mypy strict mode 적용
Dataclass / attrs / Pydantic 비교	- 데이터 구조 설계 최적화	pydantic BaseModel → dataclass 변환
의존성 주입 (DI)	- Provider, Factory, Service Layer 설계	FastAPI Depends 확장
DDD 기반 코드 구조화	- domain/service/infrastructure 계층 분리	모듈 경계 리팩토링 실습
패턴 응용	Strategy, Factory, Facade, CQRS	도메인 서비스 패턴 구현

목표: 품질이 높은 코드를 지속적으로 배포 가능한 형태로 관리한다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
pytest 심화	- fixture factory, parametrization, marking - async 테스트, mocking	DB + async 통합테스트 환경 구축
TDD/BDD 실천	- Given–When–Then 구조 - hypothesis 기반 property test	behavior 기반 테스트 작성
Code Coverage & CI	- coverage, GitHub Actions 통합	PR 단위 coverage report 자동화
Static Analysis	- flake8, pylint, mypy, ruff	pre-commit hook 통합
Contract Testing / Schema Validation	- Pact, schemathesis	API 변경 안정성 확보

목표: 안전하고 신뢰성 있는 백엔드 서비스를 설계한다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
보안 패턴	- CSRF/CORS, SQL Injection 방어 - OAuth2, JWT	DRF 인증 시스템 구현
Idempotency & Transaction Safety	- retry-safe design, outbox pattern	task duplication 방지 설계
Exception Resilience	- retry/backoff, circuit breaker	서비스 장애 복구 시뮬레이션
Observability	- logging, metrics, tracing 구조	opentelemetry 실습
Error Budget & SLO	- 서비스 안정성 지표 기반 운영	SLA/SLO 모니터링 설계

목표: 반복 업무를 자동화하고, 생산성과 코드 품질을 동시에 높인다.

주제	세부 내용	실습 / 목표
poetry / uv / pip-tools	- modern dependency 관리	monorepo 환경 구성
build / release automation	- Makefile, pre-commit, semantic-release	release 파이프라인 구성
Profiling & Debugging 툴	- ipdb, py-spy, perf	실시간 프로파일링
Linting & Formatter 통합	- black, ruff, isort	자동화 코드 포맷팅
Documentation 자동화	- sphinx, mkdocs, pdoc	internal API 문서 자동 생성

목표: 위의 심화 역량을 실무 문제 해결로 연결한다.

주제	도전 과제	핵심 포인트
고성능 async API 서버	FastAPI + uvicorn + asyncio + pydantic v2	10k RPS 목표
비동기 데이터 파이프라인	asyncio + Redis + Celery + S3	backpressure, retry-safe
Plugin 기반 서비스 프레임워크	entrypoint / importlib 기반 확장 구조	multi-tenant 관리
성능 병목 추적 시스템	Prometheus + Grafana + OpenTelemetry	APM 레벨 가시성
테스트 자동화 파이프라인	pytest + GitHub Actions + coverage + pre-commit	품질 지표 자동화

월	학습 영역	주요 목표
1	Python Internals, Memory Model	내부 동작 이해, 성능 감각 확립
2	Concurrency & asyncio	비동기 구조 실무 적용
3	Profiling & Optimization	병목 분석 및 개선 실습
4	Typing & DDD 구조화	타입 안정성 + 도메인 구조 설계
5	Reliability & Testing	안정성, 회복성 중심 아키텍처
6	Capstone Project	Plugin 기반 확장형 백엔드 구현