1. "개발 환경 설정", 그리고 개발자

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A. "개발 환경 설정"을 이루는 13개 분야

: S/W 개발에 필요한 체크사항들

  1. 프로그래밍 언어/ 런타임(실행)
  2. 패키지 관리
  3. 가상환경
  4. IDE/에디터
  5. 빌드/실행 환경
  6. 프로젝트 구조
  7. Git 버전 관리
  8. 테스트·품질 관리
  9. 배포 환경
  10. 환경 변수·보안
  11. OS 설정
  12. DB·네트워크 환경
  13. 문서화/협업

 

 

B. 사용자 관점과 개발자 관점

: 환경설정의 어려움

 

2. 프로그래밍 언어 버전 정책과 호환성 (C, C++, C#, Java)

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 A. 프로그래밍 언어는 일반적으로 매우 강한 하위 호환성을 가진다.

  • C/C++
    : 컴파일러/표준 라이브러리 변화는 크지만, 기존 코드는 대체로 컴파일하면 잘 돌아감
  • C#/Java
    : 강력한 하위 호환성. 과거 코드 대부분 그대로 실행됨

 

 

 

B. 예시

 

B.1 C / C++

// C99
#include <stdio.h>

int main() {
    int x = 10;
    printf("%d\n", x);
}

C99 코드는 C11 / C17에서도 새 C++ 표준에서도 대부분 그대로 컴파일, 실행 가능 99% 그대로 동작

컴파일러 옵션만 필요한 경우도 있지만, 문법 자체는 거의 그대로 유지되어 호환성이 매우 강하다.

 

 

B.2 C#

// C# 2.0
using System;

class Program {
    static int Add(int a, int b) {
        return a + b;
    }

    static void Main() {
        Console.WriteLine(Add(3, 5));
    }
}

C# 7, 8, 10, 12에서도 그대로 컴파일됨, CLR(.NET 런타임)이 과거 버전 코드를 거의 영구적으로 유지 지원.

 

 

B.3 Java 

// Java 8 (2014)
public class Main {
    static int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(add(3, 5));
    }
}

Java 17, Java 21에서도 그대로 실행됨, Java는 20년 전 코드도 JVM에서 그대로 돌아가는 것을 목표로 함


3. 프로그래밍 언어 버전 정책과 호환성 (Python)

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 A. Python

 

A.1 Python은 위 언어들과 달리, 버전 별로 문법/표준 라이브러리/동작 방식이 바뀌면 코드가 실제로 안 돌아갈 수 있음.

호환성이 없는, 버전별 생태계가 분리됨. 한두가지 함수 동작이 같다고 해서 호환성이라고 할 수 없음.

C, C++, Java, C#, 기타 대부분의 언어는 “과거 코드 유지”를 목표로 하지만
Python은 “새 버전마다 생태계가 한 세트씩 존재하는 언어”라 버전 호환성을 특별히 고려해야 한다.

 

 

A.2 파이썬은 서드파티 라이브러리(패키지) 중심의 구현이 주로 이루어지기 때문에 새 Python 버전이 나오면

  • 어떤 라이브러리는 바로 지원
  • 어떤 라이브러리는 아직 wheel이 없어서 설치 에러 (특히 C 확장 포함한 numpy, PySide6, PyTorch 등)
  • 반대로, 최신 버전 라이브러리가 오래된 Python 지원을 끊기도 합니다.

 

 

 

 

B. 예시

 

B.1 기존 함수 삭제

# ~Python 3.7까지 정상
import time

start = time.clock()
# ... some work ...
end = time.clock()

 Python 3.8부터 완전 삭제되어 에러 발생  

 

 

B.2 외부 라이브러리 변경

import numpy as np

x = np.int(3)      # Deprecated → NumPy 1.24 이후 제거
y = np.float(3.14)

NumPy 1.24 ~ 2.0 + Python 3.11 환경에서 실행:

Python만 업그레이드했는데, “NumPy 최신 버전”이 따라오면서 API가 바뀌어 기존 코드가 깨짐.

 

df = df.astype("int")

pandas 2.0 이후: 과거엔 묵시적으로 변환되던 것이 이제는 에러 처리됨 → 동작이 변경됨.

 

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