모의 면접 준비

모의면접 시뮬레이션

면접에 자주 나오는 문제들을 정리해서 만들어 보자.

면접후기 : 면접질문을 최대한 자연스럽게 대답하기 위해서 준비를 했는데. 면접에서도 알고있는 내용이 나와서 나쁘지않게 답변을 한것 같아서 기분이 좋았습니다. 신한결 튜터님에게 모의 면접을 받았는데 차분하게 잘 설명을 해주셔서 좋았고 나의 면접 대답에 수정이 필요한 부분이나 자세를 잘 다듬어 주셔서 좋았습니다!!

✝️ Python

1. Python의 장점과 단점은 무엇이라고 생각하시나요?

파이썬의 가장 큰 장점이라고 생각하는 것은 직관적이고 쉬운 문법으로 접근하기 좋아 빠른 개발 속도를 가지고 있다고 생각합니다. 또한 개발자 커뮤티니가 활성화가 잘되어 있어 문제발생에 대한 해결책을 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 프로그래밍 언어이므로 초기 개발단계나 스타팅업계에서 사용하기 유용합니다. 하지만 비교적 다른 컴파일 언어에 비해 동작속도가 느린 편이며 GIL(global interpreter lock)이라는 메커니즘으로 멀티 쓰레딩을 제대로 활용할 수 없다는 단점이 있습니다.
 

2. '파이썬은 느리다'라는 문장에 대해 본인의 생각을 기술적 근거를 기반으로 말해주세요.

파이썬은 데이터를 처리 하는 방식과 저장하는 방식 때문에 다른 언어들에 비해서 느리다는 결과가 나옵니다.
인터프리터 방식의 코드를 처리 하는 프로그래밍 언어들은 한 줄씩 데이터 처리하는 방식에는 GIL이라는 메커니즘으로 파이썬이 프로그램을 처리하는 방법으로 여러 가지의 작업을 동시에 하는 것이 아니라 하나의 스레드가 작업을 하는 동안 다른 스레드는 작업을 하지 않아서 시간적으로 느려지는 것이며, 데이터를 저장하는 방식으로는 객체형식의 저장과 각 변수들이 객채들을 참조하는 방식으로 동작을 하기 때문에 읽고 쓰는데 시간이 많이 걸립니다. 

3. 가상환경이란 무엇인지에 대해서 설명해주세요.

파이썬에서는 기본적으로 한 라이브러리에 하나의 버전만 설치가 가능하도록 설정이 되어있습니다. 그렇기 때문에 여러 가지의 프로젝트를 할 때에 각 프로젝트에 맞는 라이브러리를 사용하기 위해서 임의의 공간을 만들어 각 프로젝트에 맞는 라이브러리는 따로 설치를 해두며 각 프로젝트를 실행할 때에 각 가상환경을 활성화하여서 구동할 수 있습니다.
이러한 가상환경사용으로 인하여 패키지간의 충돌을 방지하며, 각 프로젝트를 독립적으로 유지할 수 있으며, 다른 사용자에게도 동일한 환경을 재공 할 수 있습니다.

4. 환경변수란 무엇인지 설명해 주세요.

환경변수란 프로세스가 작업 시 필요로 하는 정보는 손쉽게 바로 접근 및 처리를 할 수 있도록 일종의 경로를 만들어 주는 것이다. 환경변수의 역할로는 시스템의 정보를 설정하고 프로그램실행의 경로 설정, 언어 시간대, 프로그램 실행 권한 등을 설정할 수 있습니다. 환경변수에는 path라는 것이 있으며 path에 파이썬을 등록을 해주면 우리는 vscode에서나 파이참 cmd와 같은 프로그램에서 python을 사용을 할 수 있게 되는 것입니다.

5. 파이썬에서 매개변수와 인자의 차이를 설명해 주세요.

파이썬에서 매개 변수와 인자는 함수를 사용하기 위해서 필요한 개념이며, 두 용어는 연관이 되어 있지만 다른 개념을 가지고 있습니다. 매개변수는 함수를 정의할 때에 필요로 하는 변수의 이름이며 인자는 정의된 함수를 호출하기 위해서 매개변수가 필요로 하는 변수의 값을 넣어주는 변수 또는 값을 말하는 것입니다. 함수는 매개변수를 바탕으로 동작을 하여 결과를 만들 수 있도록 작성을 하고 인자를 넣어줌으로 함수의 결과 값을 볼 수 있습니다.

6. 인터프리터와 컴파일러에 대해서 설명해 주세요. (장단점을 비교해 주세요)

인터프리터와 컴파일러 둘 다 프로그래밍 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 번역을 해주는 컴파일 언어이나 둘의 큰 차이점으로는 번역을 하는 방식의 차이가 있습니다.
컴파일러는 프로그램 전체를 스캔하여 기계어로 번역을 한 후 실행을 하는 방식이며 전체를 스캔을 하는 초기 시간이 오래 걸리지만 총합적인 실행시간은 인터프리터 보다 빠릅니다. 하지만 번역을 하기 위해 메모리 사용량이 높다는 단점이 존재합니다.
인터프리터는 컴파일러와 달리 프로그램 실행 시 한 문장씩 번역을 하면서 실행을 하는 방식을 가지고 있습니다. 그렇기에 번역과 실행을 반복하는 점에서 메모리를 비교적 적게 사용하여 실행을 하지만 시간적으로는 오래 걸린다는 단점이 있습니다.
또한 오류에 대해서도 컴파일러는 검사단계에서 오류를 찾아 메시지를 생성하며, 인터프리터는 동작중에 오류를 만나면 프로그램을 중지시키며 오류를 나타냅니다. 그렇기에 실행을 해야지만 오류를 찾을 수 있습니다.

7. 정적 타입과 동적 타입의 차이에 대해서 설명해 주세요. (장단점을 비교해 주세요)

정적타입과 동적타입은 프로그래밍 언어에서 변수를 설정해 주는 것이며
정적타입은 c와 java에서 사용이 되며 변수를 선언 시에 변수의 형태에 맞추어 자료형을 매번 지정을 해주어야 하는 단점이 있지만 명확한 타입 지정으로 인해 컴파일 시 속도가 빠르며 타입 에러를 초기에 발견할 수 있어 오류를 방지할 수 있는 장점이 있습니다.
동적타입은 python과 javascript에서 사용이 되며 개발자가 타입을 설정하는 것이 아닌 코드를 실행 시 알아서 변수의 타입을 판단하여 설정해 주기에 코드가 간결하며 유성이 높아진다는 편리함이 있지만, 변수에 예상치 못한 자료형이 들어온다면 타입 에러가 발생을 하며, 코드가 길어지면 에러를 찾기 힘들어진다는 단점이 있습니다.

8. 클로저(closure)란 무엇이며 어디에 유용한가요?

클로저(Closure)는 프로그래밍 언어의 기능 중 하나로, 함수와 그 함수가 선언될 당시의 환경을 함께 기억하여 사용하는 것을 말합니다. 이때 외부함수는 자신이 가진 변숫값을 내부함수에 전달하여 실행할 수 있게 되는데. 우리가 클래스에서 인스턴스를 가지고 클래스 안에 함수를 계산하는 것과 비슷하다고 할 수 있습니다. 클로저의 특징으로는 함수 안에서 만 정의되는 변수의 특징을 활용함으로써 변수 간에 충돌을 방지할 수 있으며 내부를 쉽게 바꿀 수 있다는 장점이 있습니다.

9. Generator란 무엇이고 어떻게 사용하나요?

제너레이터란 동일한 함수를 호출할 때마다 정해진 순서로 다른 값을 출력하는 기능을 가진 함수입니다. 먼저 제너레이터를 이해하기 위해서는 이터레이터라는 것을 이해하고 있어야 하는데. 간단하게 설명하자면 순차적으로 동작하며 값을 꺼내는 객체입니다. 이 개념을 함수 안에서도 적용을 해서 함수안에 yield를 사용해 함수 호출 시 처음으로 오게 되는 yield까지의 함수의 결과를 출력하고 다음 호출 시에는 나머지 뒤에 있는 내용을 적용하여 다음 yield까지 처리한 후 출력하는 것이 반복됩니다. 이 기능으로 하나의 함수에 여러 가지의 함수 기능을 넣을 수 있게 되므로 메모리 효율적으로 사용할 수 있는 코드가 만들어집니다.

10. 데코레이터란 무엇인가요?

데코레이터는 함수를 호출시 작성 시 일부분을 반복해서 사용해야 하거나 다른 함수에 적용할 수 있는 부분이 있을 때 유용합니다. 기존 함수의 내용을 수정할 하지 않고도 추가적인 기능을 해당 함수의 앞이나 뒷부분에 추가 코드를 자동으로 실행할 수 있도록 해주는 기능입니다. 데코레이터를 이용하므로 써 재사용성이 향상되며, 유지 보수에 용이하고, 가독성이 향상됩니다.

11. 파이썬의 메모리 관리 방식에 대해 알려주세요

파이썬에서는 개발자가 직접 관리를 할 필요가 없이 자동으로 메모리를 관리하도록 설정이 되어 있습니다. 파이썬에서는 각 객체가 자신이 얼마나 참조가 되는지를 내부 변수를 통해 기억을 하며 참조가 될 때마다 1씩 증가하며 해제될 때에는 1씩 감소하여 0이 되면 해당 객체에 대한 메모리를 free로 합니다. 이때 순환참조가 일어나 2개 이상의 객체가 서로 참조하는 상황이 생기면 메모리누수가 발생하게 되는데 이때는 gerbage collection을 이용해서 해당 문제를 처리합니다.
가비지 컬렉션은 주기적으로 또는 필요할 때마다 실행되며, 더 이상 필요하지 않은 객체를 식별합니다. 이러한 객체들은 더 이상 참조되지 않거나 접근할 수 없는 상태입니다.불필요한 객체들이 식별되면, 메모리에서 자동으로 제거되고 해제됩니다. 이를 통해 사용되지 않는 메모리를 해제하여 시스템의 자원을 최적화합니다.

12. 파이썬에서 일급객체가 무엇인지 설명해 주세요.

파이썬에서 일급객체란 세가지의 조건을 만족할 수 있는 객체를 말하며, 조건으로는 함수를 변수에 할당할 수 있고, 함수의 인자로 전달도 가능하며, 리턴이 가능한 객체를 말합니다. 즉 함수를 변수 또는 인자로 받아들이거나 함수 결과를 반환하여 사용할 수 있다. 이러한 일급객체의 속성을 가지고 클로저와 데코레이터 같은 기능을 구현을 할 수 있게 됩니다.

13. 객체지향이란 무엇인지? 주요 원칙이 무엇인지 설명해 주세요

객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)은 소프트웨어 개발 방법 중 하나로, 현실 세계의 객체(Object)를 모델링하여 프로그램을 구성하는 개념입니다. 클래스(Class)와 객체(Object)를 사용하여 객체 지향 개념을 구현할 수 있습니다.

주요 원칙:
캡슐화(Encapsulation):
객체 내부의 상태(데이터)와 행위(메서드)를 하나로 묶고 외부에서 직접 접근하지 못하도록 은닉하는 것을 의미합니다.
즉, 객체는 자신의 내부 상태를 책임지며, 외부에서 직접적인 접근을 막고 메서드를 통해 상태를 변경하거나 조회합니다.
정보 은닉을 통해 객체 간의 결합도를 낮추고, 객체의 재사용성과 유지보수성을 향상시킵니다.
상속(Inheritance):
상속은 이미 존재하는 클래스(부모 클래스)의 속성과 메서드를 다른 클래스(자식 클래스)가 이어받아 사용할 수 있도록 하는 개념입니다.
자식 클래스는 부모 클래스의 특성을 물려받으면서 새로운 기능을 추가하거나 기존 기능을 변경할 수 있습니다.
코드의 중복을 줄이고 유지보수성을 향상시키며, 객체 간의 관계를 명확히 표현할 수 있습니다.
다형성(Polymorphism):
다형성은 동일한 이름의 메서드나 함수가 서로 다른 동작을 할 수 있도록 하는 개념입니다.
같은 인터페이스를 사용하여 다른 구현을 할 수 있습니다.
다형성은 오버로딩(Overloading)과 오버라이딩(Overriding)으로 구현됩니다.
오버로딩: 같은 이름의 메서드가 매개변수의 타입 또는 개수에 따라 다른 동작을 하는 것을 의미합니다.
오버라이딩: 부모 클래스의 메서드를 자식 클래스에서 재정의하여 사용하는 것을 의미합니다.
추상화(Abstraction):
추상화는 객체의 공통된 속성이나 기능을 추출하여 인터페이스를 정의하는 것을 말합니다.
즉, 객체의 중요한 특징을 간추려내고 필요한 부분만 표현하는 것입니다.
추상화를 통해 복잡한 시스템을 단순화하고 모델링할 수 있습니다.

객체지향 프로그래밍의 장점:
재사용성: 상속을 통해 이미 작성된 클래스의 기능을 재사용할 수 있습니다.
유지보수성: 캡슐화와 추상화를 통해 코드의 변경이 용이하고, 코드의 응집도와 결합도를 관리할 수 있습니다.
확장성: 새로운 기능을 추가하거나 기존 기능을 수정하기 쉽습니다.
현실 세계와 유사성: 현실 세계의 개념과 구조를 모델링하여 코드를 작성할 수 있습니다.
코드의 가독성과 이해도: 객체 단위로 코드가 구성되어 있기 때문에 코드의 가독성과 이해도가 높습니다.
객체지향 프로그래밍은 소프트웨어의 구조를 명확하고 유연하게 만들어주며, 대규모 프로젝트에서 특히 유용하게 활용됩니다. 클래스와 객체를 이용하여 프로그램을 설계하고 구현함으로써 코드의 재사용성과 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.

14. 절차지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍, 객체지향프로그래밍의 차이점이 무엇인가요?

절차지향 프로그래밍은 단계별로 작업을 처리하는 방식이고 단순히 함수의 순차적인 호출에 초점을 맞추고 있습니다. 함수형 프로그래밍은 함수를 인자로 전달하거나 반환하며, 상태 변경을 최소화하는데 중점을 둡니다. 객체지향 프로그래밍은 데이터와 해당 데이터를 처리하는 메서드를 묶어서 객체를 생성하며, 객체를 중심으로 데이터와 해당 데이터를 처리하는 메서드를 묶어서 관리하며, 객체 간의 상호작용을 통해 프로그램을 구현합니다. 이러한 패러다임은 프로그래머가 문제를 해결하는 방식을 결정하며, 선택된 패러다임에 따라 코드의 구조와 특성이 달라집니다.

15. list comprehension이란? 사용 시 장단점을 본인 사용경험에 근거하여 설명해 주세요.

기존의 반복문을 사용하여 리스트를 생성하는 과정을 한 줄로 축약할 수 있습니다. 주로 반복문과 조건문을 결합하여 리스트를 생성하는 데 사용됩니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하면 무엇보다 간결한 코드로 변수에 반복문을 사용해서 선언을 해주어야 할 때에 한 줄로 작성이 가능하여 보기에 깔끔하게 정리를 할 수 있다는 점이 있지만, 오류가 발생하거나 나중에 찾아보아야 할 때에 가독성이 낮아 코드가 복잡해질수록 찾기 힘들다는 단점이 있었습니다.

16. PEP8에 대해 읽어보신 내용 또는 아는 내용에 대해 설명해 주세요. 아울러 팀프로젝트 코드 작성 시 컨벤션을 맞추기 위한 어떤 노력을 하셨는지 말해주세요.

PEP8은 파이썬 코드를 작성할 때에 스타일 가이드라인을 제시하는 문서입니다. 코드 작성 시 가이드라인을 맞춤으로써 서로 다른 사람이 코드를 작성을 하더라도 일관성과 가독성을 높일 수 있는 좋은 방안입니다. 가이드라인의 규칙으로는 들여 쓰기, 변수명, 함수명, 주석, 코드 라인 길이, 등과 같이 다양한 측면에서 규칙을 제시합니다. 이러한 규칙으로 인해 팀원과 협업을 용이하게 만들 수 있습니다. 저희가 팀프로젝트를 시작했을 때에 가장 먼저 정한 규칙은 함수명과 파일이름을 직관적이고 간단하게 설정을 하는 것이었습니다. 이로 인해 서로 정해진 함수명을 사용함으로써 결합 시 문제를 완하 할 수 있었습니다.

17. Python의 GIL(Global Interpreter Lock)이란 무엇이고, 어떤 문제를 발생시키나요?

GIL은 파이썬의 인터프리터의 특성을 보완 및 안정화를 하기 위해 코드를 실행 시 한 번에 하나의 스레드만 실행하도록 강제한은 메커니즘을 말합니다. 하지만 스레드를 하나만 실행시킬 수 있기 때문에 하나가 작업을 하는 동안에는 다른 스레드는 대기에 빠져 있으므로 멀티코어의 성능이 저하될 수 있다는 단점이 있습니다.

18. mutable 자료형과 immutable 자료형에는 어떤 것들이 있고 각각 어떤 특징을 가지고 있나요?

해당객체의 값을 변경 유무에 따라 가변자료형과 불변자료형을 나눌 수 있습니다. 가변 자료형에는 리스트, 딕셔너리, SET, 바이트 배열이 있으며 새로운 값을 추가하거나 삭제, 변경이 가능합니다. 이로 인해 데이터 변경 및 업데이트가 편리하나 동시성 문제가 발생할 수 있습니다. 반면 불변자료형은 정수, 문자열, 튜플, BOOLEAN과 같이 한 번 값이 정해지면 추가하는 것이 불가능하며, 새로운 값을 생성하여 대체하는 방식으로 변경이 가능합니다. 이러한 자료형의 특징으로 값의 안정성과 코드 예측성이 올라갑니다.

19. *args와 **kwargs의 용도와 사용 예제를 설명해 주세요

둘 다 함수를 정의할 때에 사용이 되는 매개변수입니다. 이를 사용하여 각각 임의의 수의 위치 인수와 키워드 인수를 받을 수 있습니다.*args는 튜플의 형태로 인수를 받을 수 있으며 함수 안에서 튜플의 값을 필요로 할 때에 사용을 할 수 있으며 만약에 리스트를 인수로 넣고 싶다면 리스트 앞에 *을 붙여서 사용할 수 있습니다. 그리고 **kwargs는 딕셔너리 형태를 인수로 받아들이기 위한 매개변수이며 함수안에서 kwargs를 변수로 사용 할 수 있습니다.

20. 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이점과 각각의 장단점을 설명해 주세요.

멀티스레딩과 멀티프로세싱은 병렬처리를 위한 접근 방법이나 멀티스레딩은 하나의 프로세스에서 여러 가지의 스레드를 동시에 실행하며 작업을 합니다. 프로세스에서 만들어진 데이터를 공유받기 때문에 스레드 간에 데이터도 공유를 하기 쉽다는 점과 메모리 효율성이 높습니다. 하지만 파이썬과 같이 gil 메커니즘으로 스레드가 하나 밖에 동작을 할 수 없는 환경에서는 성능 향상을 기대하기 어렵다는 점과 스레드가 동시에 같은 자원을 접근하는 경우 교착상태가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다.
반면 멀티 프로세싱에 경우에는 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지고 있으며 프로세스 간 통신으로 데이터를 주고받을 수 있습니다. 독립적으로 실행을 하기 때문에 하나의 프로세스에 예외가 발생하더라도 다른 프로세스에 영향을 미치지 않습니다. 다만 각각 독립적인 메모리공간을 필요로 하기에 시스템 자원을 많이 소모하게 되며 프로세스 간 통신을 위해 추가적인 오버헤드가 발생합니다.

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❇️ Django

1. 장고 외 타 프레임워크가 무엇이 있고 차이점은 무엇이 있나요?

Flask:
Flask는 마이크로 웹 프레임워크로서 경량화되어 있습니다.
장고보다 더 자유로운 구조를 가지고 있으며, 필요한 기능들을 확장할 수 있습니다.
유연성과 간결함을 추구하는 프로젝트에 적합합니다.

FastAPI:
FastAPI는 빠르고 현대적인 웹 프레임워크로서 API 개발에 중점을 둡니다.
비동기 처리(Asynchronous Processing)를 지원하여 높은 성능을 제공합니다.
OpenAPI 및 Swagger 문서 자동 생성 등의 기능을 제공하여 API 문서화를 용이하게 합니다.

Tornado:
Tornado는 비동기 네트워크 프레임워크로서, 웹 소켓이나 긴 Polling과 같은 실시간 웹 애플리케이션에 적합합니다.
이벤트 루프(Event Loop)를 사용하여 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공합니다.
장고와 비교하여 보다 낮은 수준의 추상화를 제공하며, 유연성과 성능을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다

 

2. 다른 웹 프레임워크와 비교했을 때 Django의 장점과 단점은 무엇이라고 생각하시나요?

Django는 Python으로 작성된 강력한 웹 프레임워크로, 웹 개발을 빠르고 효율적으로 진행할 수 있도록 도와줍니다. 정해진 틀에 맞추어 개발자가 작성을 하면 내부 라이브러리에서 기능을 구현해 주기 때문에 개발이 아주 쉽게 만들어진다는 장점이 있습니다. 하지만 초기 학습에 시간이 많이 필요로 하며, 사용자가 직접 커스텀해서 조정할 수 있는 부분이 한정이 되어 있으며 자체의 무거운 프레임워크의 특성상 간단한 웹사이트에는 비효율적일 수 있습니다 .

 

3. Django와 Flask는 같은 파이썬 언어로 되어있지만 차이가 있습니다. 어떤 차이가 있는지 설명해 주세요.

Django는 아주 정교한 프레임워크로 작성이 되어 있어 이미 정해진 틀에 개발자가 원하는 입력에 맞추어 작동을 하기에 간단한 입력 만으로 세부적인 기능까지 다 구현을 해주기 때문에 개발속도가 빠르고 편리하다는 장점이 있습니다. 하지만 처음에 숙지를 위해서 시간이 필요하며 직접 커스텀해서 만드는 것에 한계가 있다는 점이 있습니다. 그에 비해 flask는 조금 더 유연한 구조를 가지고 있으며 빠른 숙지로 바로 개발에 들어갈 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 세세한 기능을 구현하기 위해서는 개발자가 직접 구현을 해야 하며 그로 인해 개발 속도가 느려진다는 단점이 있습니다.

4. 장고의 ORM과 SQL 쿼리 간에 어떤 장단점이 있나요? 어떤 상황에서 각각을 사용하시나요?

장고의 ORM 사용:

장점:
간편성: ORM은 데이터베이스와의 상호 작용을 객체 지향적으로 추상화하여 개발자가 데이터베이스와의 상호 작용을 더 쉽게 만듭니다.
가독성: ORM을 사용하면 SQL 쿼리를 직접 작성하는 것보다 코드가 더 읽기 쉽고 이해하기 쉽습니다.
포팅 용이성: ORM을 사용하면 데이터베이스를 변경할 때 소스 코드 변경을 최소화할 수 있습니다.
보안: ORM을 사용하면 SQL 쿼리 인젝션(SQL Injection) 공격과 같은 일반적인 보안 취약점을 방지할 수 있습니다.
단점:
성능: 복잡한 쿼리나 대량의 데이터를 처리할 때 직접 SQL 쿼리를 사용하는 것보다 성능이 떨어질 수 있습니다.
제한된 기능: ORM을 사용하면 특정 데이터베이스의 모든 기능을 활용할 수 없을 수 있습니다. 일부 고급 기능은 ORM으로 직접 구현하기 어렵거나 불가능할 수 있습니다.

직접 SQL 쿼리 사용:

장점:
성능: 복잡한 쿼리나 대량의 데이터를 처리할 때 직접 SQL 쿼리를 사용하는 것이 성능적으로 더 효율적일 수 있습니다.
고급 기능 활용: 특정 데이터베이스의 고급 기능을 활용할 수 있습니다. ORM으로는 구현하기 어려운 복잡한 쿼리나 데이터베이스 기능을 사용할 수 있습니다.
단점:
복잡성: 직접 SQL 쿼리를 작성하면 코드가 복잡해지고 가독성이 떨어질 수 있습니다.
보안 취약성: SQL 쿼리 인젝션(SQL Injection)과 같은 보안 취약점을 방지하기 위해 직접적으로 쿼리를 작성하는 것은 보안 상 위험할 수 있습니다.
포팅 어려움: 데이터베이스를 변경할 때 코드를 다시 작성해야 할 수 있으며, 이는 유지보수에 어려움을 줄 수 있습니다.
상황에 따른 사용:

ORM 사용: 간단한 쿼리 또는 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 수행할 때, 데이터베이스에 대한 복잡한 지식이 필요하지 않거나, 데이터베이스 변경이 빈번하지 않는 경우에 유용합니다.
직접 SQL 쿼리 사용: 복잡한 쿼리를 수행하거나 대량의 데이터를 처리해야 할 때, 특정 데이터베이스의 고급 기능을 활용해야 할 때, 또는 성능이 중요한 경우에 유용합니다.
따라서 프로젝트의 요구 사항과 개발자의 선호도에 따라 ORM과 직접 SQL 쿼리를 적절히 조합하여 사용하는 것이 좋습니다.

5. MVT 구조에 대해서 설명해 주세요.

MVT(Model-View-Template)는 장고(Django) 프레임워크에서 사용되는 소프트웨어 디자인 패턴이며, 장고에서 웹 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다.
MVT는 각각의 기능을 담당하고 있으며
Model은 데이터 데이터 베이스와 관련된 부분이며, 애플리케이션의 데이터 구조를 정의하며, 테이블과 필드를 나타냅니다.
View는 애플리케이션의 로직을 담당하며, 요청을 받고 모델로부터 데이터를 가져와서 처리를 한 다음 템플릿으로 전달을 하며 사용자에게 응답을 생성합니다.
Template은 사용자에게 보여지는 부분으로, html코드와 템플릿언어를 사용하여 구성됩니다.
MVT를 사용하므로써 코드를 분리하여 관리 되므로 유지보수가 쉽고, 재사용성이 높으며, 각각 따로 관리를 할 수 있다는 장점이 있습니다.

6. django에서 프로젝트를 생성했을 때 어떤 파일들이 생성되며, 각 파일들의 역할이 뭔지 설명해 주세요

장고(Django) 프로젝트를 생성하면 기본 파일 및 디렉터리가 생성됩니다

manage.py:
Django 프로젝트와 관련된 다양한 작업을 수행하는 명령줄 유틸리티입니다.
서버 시작, 데이터베이스 마이그레이션, 애플리케이션 생성, 테스트 실행 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
프로젝트 디렉토리 (프로젝트 이름과 동일한 디렉터리):
프로젝트의 루트 디렉터리입니다. 프로젝트 설정 및 관련 파일이 위치합니다.
프로젝트 설정 파일 (settings.py):
Django 프로젝트의 전반적인 설정을 관리하는 파일입니다.
데이터베이스 설정, 애플리케이션 설정, 정적 파일 및 미디어 파일 경로 설정 등이 포함됩니다.
URL 설정 파일 (urls.py):
URL 패턴을 뷰와 매핑시키는 데 사용되는 파일입니다.
사용자의 요청이 어떤 뷰로 전달될지 결정하는 데 사용됩니다.
여기서 추가적으로 앱파일을 생성을 할 수 있으며, 앱파일에 첨부되는 파일로는 아래와 같습니다.
애플리케이션 디렉토리 (app 디렉터리):
각각의 Django 애플리케이션에 대한 디렉터리입니다.
각 애플리케이션은 모델, 뷰, 템플릿 및 정적 파일을 포함할 수 있습니다.
DB 마이그레이션 디렉토리 (migrations 디렉터리):
데이터베이스 스키마 변경 사항을 추적하고 적용하는 마이그레이션 파일들이 저장되는 디렉터리입니다.
makemigrations 명령을 통해 마이그레이션 파일을 생성하고, migrate 명령을 통해 마이그레이션을 적용합니다.
WSGI 애플리케이션 파일 (wsgi.py):
WSGI(Web Server Gateway Interface)를 통해 웹 서버와 Django 애플리케이션을 연결하는 엔트리 포인트 역할을 합니다.
웹 서버에서 요청이 들어오면 wsgi.py 파일이 호출되어 Django 애플리케이션을 로드합니다.
ASGI 애플리케이션 파일 (asgi.py, 옵션):
ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)를 사용하는 경우, 비동기 서버와 Django 애플리케이션을 연결하는 엔트리 포인트 역할을 합니다.
Django Channels와 같은 비동기 요청을 처리하는 경우에 사용됩니다. (Django 3.0부터 추가됨)

7. 장고에서 app을 나누는 기준에 대해 본인 생각을 말씀해 주세요.

장고에서 app을 나누는 기준은 기능에 따라 나눈다고 생각합니다. 웹페이지를 만들 때에 기본으로 들어가는 회원관리, 게시물, 유저기능으로 따로 나누어서 관리를 하면 해당 기능을 찾을 때에도 빠르게 찾을 수 있으며, 같은 기능끼리 관리를 한다면 재사용성과 가독성, 유지보수성이 향상이 되며 오류 발생 시에도 처리하기 편리하며, 프로젝트 작업에 협업을 할 때에 앱의 기능별로 나누어서 작업하기 용이하다고 생각합니다.

8. 장고에서 app 생성 시 urls.py는 생성되나요? 생성이 안된다면 왜 안되는지 본인의 생각을 말해주세요.

장고에서 app을 생성하게 된다면 app파일 안에는 기본적으로 urls파일이 생성이 되지 않습니다. 이 이유는 우리가 클라이언트에서 url를 받아올 때를 생각해 보면 url에는 어느 app파일로 가서 처리 해라는 명령이 없기 때문에 이 신호는 가장 기본이 되는 루트 디렉토리인 프로젝트 파일에 있는 urls.py로 가게 됩니다. 만약에 app파일 별로 url을 관리하고 싶다면 프로젝트의 urls에서 각 app파일에 있는 urls에 맞게 배분을 할 수 있게 include를 함으로 url을 배분할 수 있게 됩니다.

9. 장고에서 미들웨어가 무엇인지 설명해 주세요.

미들웨어(Middleware)는 클라이언트의 요청과 응답 사이에 위치하여 클라이언트에서 보낸 요청이 알맞는 신호로 전달이 되는지를 검사해주는 단계라고 볼 수 있습니다. 장고(Django)에서는 이러한 기능을 기본적으로 지원을 하고 있으며, 신호의 입출력에 자동으로 부여가 되므로 개발자들이 쉽게 웹페이지를 작성을 할 수 있게 만들어줍니다.

요청 전처리 및 후처리:
클라이언트의 요청이 뷰로 전달되기 전에 사전 처리 작업을 수행하거나, 뷰에서 반환된 응답이 클라이언트에게 전송되기 전에 후처리 작업을 수행할 수 있습니다.
인증 및 권한 부여:
미들웨어를 사용하여 요청에 대한 사용자 인증 및 권한 부여를 수행할 수 있습니다. 사용자의 로그인 상태를 확인하고 접근 권한을 제어할 수 있습니다.
캐싱:
요청과 응답을 캐싱하여 동일한 요청이 다시 발생할 때 캐시된 결과를 반환하고, 데이터베이스 또는 다른 외부 서비스에 대한 요청을 줄일 수 있습니다.
로깅:
요청과 응답에 대한 정보를 기록하고 로그를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 디버깅 및 모니터링을 용이하게 할 수 있습니다.
보안:
보안 관련 작업을 수행할 수 있으며, 요청에 대한 보안 검사를 수행하고 보안 취약점을 방어할 수 있습니다.
세션 및 쿠키 관리:
세션과 쿠키를 관리하여 사용자의 상태를 유지하고 세션 데이터를 저장하거나 조작할 수 있습니다.
HTTP 헤더 조작:
요청 및 응답의 HTTP 헤더를 조작하여 캐싱, 보안, 인증 등의 목적으로 헤더를 추가하거나 수정할 수 있습니다.
장고에서는 미들웨어를 사용하여 웹 애플리케이션의 기능을 확장하고 사용자 정의 요구 사항을 처리할 수 있습니다. 또한, 미들웨어는 재사용 가능한 구성 요소로 패키지로 제공되기도 하며, 필요에 따라 사용자 정의 미들웨어를 작성하여 기능을 확장할 수 있습니다.

10. 장고에서 트랜잭션을 처리하기 위한 방법이 어떤 것이 있는지, 본인 사용 경험 근거하여 설명해 주세요.

클라이언트에서 post방식으로 게시글 작성을 시도하면 views.py에서 양식을 작성하여 데이터 베이스를 접근하고 값을 변경 또는 삭제 수정을 하기 전에 해당 값이 정확하게 일치하는지 유효성을 검증하기 위해서 is_valid()을 이용하여 입력된 값이 유효한지를 검사하고 유효성이 확인이 된다면 save()를 통해서 데이터 베이스에 커밋을 할 수 있습니다.

11. FBV, CBV에 대해 각각 장단점 위주로 설명해 주세요.

FBV(Function-Based Views)와 CBV(Class-Based Views)는 장고(Django)에서 뷰(View)를 작성하는 두 가지 주요한 방법입니다. 각각의 장단점을 살펴보겠습니다.

Function-Based Views (FBV):

장점:

간단하고 직관적인 구현: 함수의 형태로 뷰를 작성하기 때문에 비교적 간단하고 직관적으로 구현할 수 있습니다.
일반적인 Python 함수로 개발: Python 함수를 사용하기 때문에 프로그래머들이 친숙하고 익숙한 구조를 사용할 수 있습니다.
URLConf의 가독성: URLConf 파일에서 함수 이름을 직접 참조하기 때문에 URLConf가 간단하고 가독성이 높아집니다.
단점:

코드의 중복: 유사한 작업이 여러 뷰에서 반복될 경우 코드의 중복이 발생할 수 있습니다.
재사용성이 낮음: 각 뷰가 개별 함수로 작성되기 때문에 코드를 재사용하기가 어려울 수 있습니다.
기능의 추가가 복잡함: 뷰에 기능을 추가하려면 함수를 직접 수정해야 하므로 유지 보수가 어려울 수 있습니다.
Class-Based Views (CBV):

장점:

코드의 재사용: 상속을 통해 공통된 기능을 재사용할 수 있으므로 코드의 중복을 줄일 수 있습니다.
코드의 구조화: 클래스 기반으로 뷰를 작성하면 관련 기능을 하나의 클래스에 그룹화하여 구조화할 수 있습니다.
기능의 확장성: 클래스를 상속하고 메서드를 오버라이드하여 쉽게 기능을 추가하고 확장할 수 있습니다.
단점:

학습 곡선이 가파름: 함수보다 클래스 기반의 뷰를 작성하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있으며, 처음에는 학습 곡선이 가파를 수 있습니다.
복잡한 구조: 클래스 기반의 뷰는 함수보다 더 복잡한 구조를 가지고 있으며, 작은 프로젝트나 간단한 뷰의 경우에는 과도하게 복잡할 수 있습니다.
추상화의 오버헤드: 일부 개발자들은 추상화된 클래스 구조가 코드를 이해하기 어렵게 만들 수 있다고 느낄 수 있습니다.

결론적으로, FBV는 간단하고 직관적인 구현이 가능하며 작은 프로젝트나 간단한 뷰에 적합합니다. 반면에 CBV는 코드의 재사용성과 확장성이 뛰어나며 대규모 프로젝트나 복잡한 기능을 가진 뷰에 유용합니다. 개발자는 프로젝트의 요구 사항과 자신의 선호도에 따라 FBV 또는 CBV 중 하나를 선택하여 사용할 수 있습니다.

12. 장고로 어떤 프로젝트를 하셨고 어떤 애로사항이 었었는지 그리고 어떻게 해결하셨나요?

진행해 본 프로젝트로는 AI가 추천해 주는 영화와 서로 공유를 하는 게시물 웹 사이트 작성 팀프로젝트를 해보았습니다. 팀프로젝트를 하면서 자주 있었던 애로 사항으로는 처음부터 데이터 베이스의 스키마를 명확하게 정하지 못하여 새로운 스키마가 생겨날 때마다 데이터베이스를 다시 만들어 주었는데. 게시물 확인을 위해서 처음부터 작업을 하는 것에 많은 시간낭비를 했던 것 같습니다. 이로 인해서 데이터 베이스의 변경과 추가가 있을 때에는 명확하고 한 번에 해결해야겠다고 정하였습니다.

13. AWS 서비스를 어떻게 사용하셨나요? (예: S3, EC2)

AWS를 아직 이용해 본 적은 없으나, 관련 서비스에 대해서 알아본 바로 가상의 서버를 제공하는 EC2, 데이터를 저장할 수 있는 S3, 관리형 데이터 베이스의 RDS 그 외에 코드 및 리소스등 여려가지를 제공하는 서비스가 있으며, 해당 기능들을 이용하여 좀 더 편리하게 개발을 할 수 있도록 해줍니다. 
Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud): 가상 서버를 제공하는 서비스로, 사용자는 필요에 따라 가상 서버를 생성하고 운영할 수 있습니다.

Amazon S3 (Simple Storage Service): 객체 스토리지 서비스로, 파일이나 데이터를 안전하게 저장할 수 있습니다.

Amazon RDS (Relational Database Service): 관리형 관계형 데이터베이스 서비스
로, MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server 등의 데이터베이스를 쉽게 설정하고 운영할 수 있습니다.

Amazon Lambda: 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 코드를 실행할 서버를 프로비저닝 하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있습니다.

Amazon VPC (Virtual Private Cloud): 가상 네트워크를 구축하고 AWS 리소스를 안전하게 분리하는 서비스로, 네트워크를 사용자 정의하고 제어할 수 있습니다.

Amazon DynamoDB: 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로, 정확한 및 예측 가능한 성능을 제공하면서, 어떤 규모든 애플리케이션에 대해 빠르고 예측 가능한 성능을 제공합니다.

Amazon CloudFront: 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 서비스로, 전 세계 사용자에게 콘텐츠를 더 빠르게 전송할 수 있도록 도와줍니다.

Amazon Sagemaker: 머신 러닝을 위한 완전관리형 서비스로, 머신 러닝 모델을 쉽게 구축, 학습, 배포할 수 있습니다.

14. docker 이미지와 도커 컨테이너의 차이는 무엇인가요?

도커이미지란 도커에서 애플리케이션을 실행 위해 필요한 파일 시스템의 스냅숏이며, 이미지를 이용해서 운영체제, 실행환경, 코드, 라이브러리, 종속성을 포함하며 특징으로는 읽기 전용으로 수정이 불가능하다는 점이 있습니다. 그리고 도커컨테이너는 이 도커 이미지를 반영하여 생성이 되며 이미지와 달리 수정이 가능하며, 기존 이미지에는 영향을 주지 않아 각각 다른 컨테이너를 생성하여 만들 수 있습니다. 컨테이너는 실행 중에 생성이 되며, 중지를 하게 되면 사라지지만 데이터는 볼륨으로 저장하여 유지할 수 있도록 합니다.
 
도커(Docker)는 컨테이너 기반의 가상화 플랫폼으로, 애플리케이션을 패키징하고 실행하는 데 사용됩니다. 여기서 도커 이미지와 도커 컨테이너는 다음과 같은 차이가 있습니다:

도커 이미지 (Docker Image)
도커 이미지는 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하고 있는 파일 시스템의 스냅숏입니다.
보통은 운영체제, 실행 환경, 애플리케이션 코드, 라이브러리, 종속성 등을 포함합니다.
이미지는 읽기 전용이며, 수정할 수 없습니다. 즉, 이미지를 한 번 만들면 변경할 수 없고 새로운 이미지를 만들어야 합니다.
Dockerfile이라는 텍스트 파일을 사용하여 이미지를 정의하고 빌드할 수 있습니다. Dockerfile에는 이미지를 만들기 위한 명령어와 설정이 포함됩니다.

도커 컨테이너 (Docker Container)
도커 컨테이너는 도커 이미지의 인스턴스로, 실행 가능한 환경입니다.
이미지를 기반으로 생성되며, 여러 개의 컨테이너를 동시에 실행할 수 있습니다.
컨테이너는 이미지를 읽기 전용으로 가져오고, 그 위에 읽기/쓰기 가능한 층(layer)을 추가하여 수정 가능한 상태로 만듭니다.
각 컨테이너는 격리된 환경에서 실행되므로, 서로 영향을 주지 않고 독립적으로 실행됩니다.
컨테이너는 실행 중에 생성되며, 컨테이너를 중지하면 해당 컨테이너는 사라지지만 데이터는 볼륨(volume)에 저장하여 유지할 수 있습니다.

간단히 말하면, 이미지는 애플리케이션을 실행하기 위한 정적인(읽기 전용)인 프로토타입이고, 컨테이너는 이 이미지를 기반으로 실행되는 동적인(읽기/쓰기 가능)인 인스턴스입니다.

15. 웹애플리케이션서버와 웹서버의 차이에 대해서 설명해 주세요

웹 애플리케이션 서버(Web Application Server)와 웹 서버(Web Server)는 웹 애플리케이션을 실행하고 관리하는 데 사용되는 서버 소프트웨어입니다. 이 두 가지의 주요한 차이점은 다음과 같습니다:

웹 서버 (Web Server)
역할: 클라이언트로부터 HTTP 요청을 받아 정적인 콘텐츠(HTML, 이미지, CSS, 등)를 제공하고, 동적인 콘텐츠 요청을 웹 애플리케이션 서버에 전달합니다.
기능: 요청에 따라 정적인 파일을 제공하는 역할을 하며, 주로 HTTP 프로토콜을 통해 데이터를 전달합니다.
예시: Apache HTTP Server, Nginx

웹 어플리케이션 서버 (Web Application Server)
역할: 웹 서버의 기능을 포함하면서, 웹 애플리케이션을 실행하고 동적인 콘텐츠를 생성하는 역할을 합니다.
기능: 웹 애플리케이션의 비즈니스 로직을 실행하고, 데이터베이스와의 통신, 보안, 트랜잭션 관리 등을 처리합니다.
예시: Apache Tomcat, JBoss, IBM WebSphere, Microsoft IIS (Internet Information Services) 등

주요 차이점 요약
콘텐츠 처리: 웹 서버는 정적인 콘텐츠(이미지, CSS, HTML 파일 등)를 제공하고, 웹 어플리케이션 서버는 동적인 콘텐츠(사용자 인증, 데이터베이스 처리 등)를 생성합니다.
비즈니스 로직: 웹 어플리케이션 서버는 애플리케이션의 비즈니스 로직을 실행하며, 웹 서버는 단순히 요청을 받아서 응답하는 역할을 합니다.
프로토콜: 웹 서버는 주로 HTTP 프로토콜을 사용하며, 웹 어플리케이션 서버는 웹 서버와의 상호작용을 통해 HTTP 프로토콜을 사용합니다.
웹 애플리케이션을 개발할 때, 보통은 웹 서버와 웹 어플리케이션 서버를 조합하여 사용합니다. 웹 서버는 정적인 콘텐츠를 처리하고, 동적인 요청은 웹 어플리케이션 서버로 전달하여 처리하는 구조로 이루어집니다. 이를 통해 웹 애플리케이션의 성능을 최적화하고, 효율적으로 관리할 수 있습니다.

16. django rest framework를 사용하는 이유가 뭔가요?

Django REST Framework (DRF)는 Django 기반의 웹 애플리케이션을 위한 강력한 웹 API 프레임워크입니다. 이를 사용하는 이유는 여러 가지가 있습니다:
Django REST framework를 사용하는 이유는 아래와 같다.

웹 브라우저 API는 범용성이 크다. 개발을 쉽게 만들어준다.
인증 정책에 OAuth1, OAuth2를 위한 추가적인 패키지가 추가되어 있는 경우
시리얼라이즈 기능을 제공해 준다. (DB data -> JSON)
문서화 및 커뮤니티 지원이 잘 되어있다.

1. RESTful API 구축 용이성
DRF는 RESTful API를 구축하는 데 매우 효율적이고 간편한 방법을 제공합니다.
Serializer 클래스를 통해 데이터 직렬화와 역직렬화를 지원하여 데이터의 JSON 또는 XML 포맷으로 처리할 수 있습니다.
2. 강력한 인증 및 권한 관리
인증 및 권한 관리를 위한 다양한 클래스와 기능을 제공합니다.
사용자 인증, 권한 부여, 세션 관리 등을 손쉽게 구현할 수 있습니다.
3. 데이터베이스 모델과의 통합
Django의 ORM을 사용하여 데이터베이스와의 통합이 용이합니다.
모델과 Serializer를 매핑하여 데이터를 쉽게 가져오고 저장할 수 있습니다.
4. 코드 재사용과 모듈화
기본적으로 잘 구조화된 코드 패턴을 제공하여 개발자들이 코드를 재사용하고 모듈화 하기 쉽습니다.
Mixin 클래스를 사용하여 일반적인 기능을 미리 구현해 두고 재사용할 수 있습니다.
5. 다양한 기능 지원
다양한 기능을 지원하여 개발 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있습니다.
페이징, 필터링, 검색, 정렬 등과 같은 기능들을 간편하게 적용할 수 있습니다.
6. 강력한 문서화 지원
DRF는 API 문서화를 위한 기능을 내장하고 있습니다.
자동으로 API 스키마를 생성하고, 브라우저에서 API를 테스트하고 문서화하는 기능을 제공합니다.
7. 커뮤니티와 지원
DRF는 활발한 개발자 커뮤니티를 가지고 있어서 문제가 발생했을 때 도움을 받기 쉽습니다.
많은 예제 코드와 튜토리얼이 있어서 학습 곡선이 낮습니다.
요약하자면, Django REST Framework는 Django를 기반으로 한 강력한 웹 API 프레임워크로, RESTful API를 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 도와주며, 다양한 기능과 강력한 문서화 지원을 제공하여 개발 생산성을 높이고 유지보수를 용이하게 합니다.

17. DRF의 시리얼라이저의 역할에 대해서 설명해 주세요

시리얼라이저(Serializer)는 Django REST Framework에서 데이터를 다양한 형식으로 변환하고 처리하는 도구입니다. 주로 웹 API에서 클라이언트로부터 데이터를 받아 처리하거나, 서버에서 클라이언트로 데이터를 제공할 때 사용됩니다. 
데이터 직렬화 (Serialization):
데이터를 Python 객체에서 JSON 또는 XML과 같은 직렬화된 형식으로 변환합니다.
주로 서버에서 클라이언트로 데이터를 전송할 때 사용됩니다.
예를 들어, 데이터베이스 모델을 JSON 형식으로 변환하여 API 응답으로 보낼 수 있습니다.
데이터 역직렬화 (Deserialization):
직렬화된 데이터(JSON, XML 등)를 Python 객체로 변환합니다.
주로 클라이언트에서 서버로 전송된 데이터를 파싱 하고, 데이터베이스에 저장하기 전에 사용됩니다.
예를 들어, 클라이언트가 POST 요청으로 보낸 JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환하여 처리할 수 있습니다.
유효성 검사 (Validation):
입력된 데이터의 유효성을 검사하고, 유효하지 않은 경우 ValidationError을 발생시킵니다.
주로 필수 필드의 누락 여부나 데이터 형식의 유효성을 검사합니다.
예를 들어, 필드가 비어있는지, 특정 형식을 따르는지 등을 검사합니다.
관계 표현 (Relationships):
모델 간의 관계를 표현하고, 관련된 데이터를 포함시킬 수 있습니다.
주로 서로 다른 모델 간의 관계를 API 응답에서 나타내거나, 관련된 데이터를 함께 보내야 할 때 사용됩니다.
예를 들어, ForeignKey나 ManyToManyField 등의 관계를 표현하고, 관련 모델의 데이터를 포함하여 시리얼라이저가 처리할 수 있습니다.
코드 재사용과 모듈화:
시리얼라이저를 사용하여 일반적인 기능을 미리 구현하고, 코드를 재사용하고 모듈화 할 수 있습니다.
Mixin 클래스를 사용하여 기능을 확장하거나 재사용할 수 있습니다.
이처럼 DRF의 시리얼라이저는 데이터의 직렬화와 역직렬화, 유효성 검사, 관계 표현 등 다양한 기능을 제공하여 API 개발을 보다 편리하고 효율적으로 만들어줍니다.

18. wsgi가 뭔지 설명해 주세요

WSGI(Web Server Gateway Interface)는 파이썬 웹 애플리케이션과 웹 서버 간의 표준 인터페이스입니다. 이 인터페이스는 웹 서버와 웹 애플리케이션 프레임워크 사이에 데이터를 주고받는 규약을 제공하여, 서로 다른 서버와 애플리케이션 간의 호환성을 확보하고자 만들어졌습니다.

WSGI의 역할
웹 서버와 애플리케이션 간 통신:
웹 서버(Apache, Nginx 등)와 WSGI를 지원하는 파이썬 웹 애플리케이션 프레임워크(Django, Flask 등) 사이에서 요청과 응답 데이터를 주고받습니다.
클라이언트로부터 요청이 오면 웹 서버가 WSGI 애플리케이션에게 요청을 전달하고, 애플리케이션은 응답을 다시 웹 서버로 보냅니다.
인터페이스 표준화:
WSGI를 준수하는 애플리케이션은 어떤 웹 서버에서도 실행될 수 있습니다. 이는 서버와 애플리케이션 간의 분리를 가능케 합니다.
즉, WSGI를 지원하는 모든 웹 서버는 WSGI를 준수하는 애플리케이션을 호스팅 할 수 있습니다.
애플리케이션의 확장성:
WSGI를 사용하면 하나의 애플리케이션을 여러 웹 서버에 배포할 수 있습니다.
이는 애플리케이션의 확장성을 높이고, 다양한 환경에서 실행할 수 있는 유연성을 제공합니다.
WSGI의 구조
WSGI 서버: 웹 서버(Apache, Nginx 등)에서 WSGI를 지원하는 모듈(WsgiModule, uwsgi 등)을 사용하여 WSGI 서버를 구동합니다.
WSGI 애플리케이션: WSGI를 준수하는 파이썬 애플리케이션 또는 프레임워크(Django, Flask 등)가 WSGI 인터페이스를 구현하여 요청을 처리합니다.
WSGI Middleware: WSGI 애플리케이션과 WSGI 서버 사이에 위치하여 요청과 응답을 가공하거나 추가적인 기능을 수행합니다.
이렇게 작성된 WSGI 애플리케이션은 WSGI를 지원하는 웹 서버에서 실행될 수 있습니다. 웹 서버는 요청을 받으면 WSGI 애플리케이션을 호출하고, 애플리케이션은 요청을 처리한 후 응답을 반환합니다. 이런 식으로 WSGI는 파이썬 웹 애플리케이션과 웹 서버 간의 표준화된 인터페이스를 제공하여 웹 애플리케이션의 확장성과 호환성을 높여줍니다.

19. ForeignKey, OneToOneField, ManyToManyField의 차이점을 설명해 주세요.

Django에서 사용되는 관계형 필드인 ForeignKey, OneToOneField, ManyToManyField는 데이터베이스에서 다른 모델과의 관계를 표현하는 데 사용됩니다. 각각의 차이점은 다음과 같습니다:

ForeignKey
설명: 다른 모델과의 일대다(1:N) 관계를 표현합니다. 즉, 한 모델의 인스턴스가 여러 다른 모델의 인스턴스와 관계를 맺을 수 있습니다.
예시: 게시물(Post) 모델과 작성자(User) 모델 간의 관계. 하나의 작성자(User)는 여러 개의 게시물(Post)을 작성할 수 있습니다.
특징:
외래 키(Foreign Key)로 표현되며, 관련된 모델의 행과 연결됩니다.
on_delete 옵션을 설정하여 관련된 행이 삭제될 때 어떻게 처리할지 지정할 수 있습니다.
다른 모델을 참조하기 때문에 related_name으로 역참조 이름을 설정할 수 있습니다.
OneToOneField
설명: 일대일(1:1) 관계를 표현합니다. 즉, 한 모델의 인스턴스가 다른 모델의 인스턴스와 하나의 대응 관계를 가집니다.
예시: 사용자(User)와 프로필(Profile) 간의 관계. 각 사용자는 하나의 프로필을 가집니다.
특징:
유일성(unique)을 갖는 관계를 나타내며, 각 인스턴스는 다른 인스턴스와 1:1 대응됩니다.
역시 외래 키(Foreign Key)로 표현되지만, 관련된 모델의 행과 연결되어 유일성을 보장합니다.
일반적으로 related_name을 사용하여 역참조 이름을 설정할 수 있습니다.
ManyToManyField
설명: 다대다(N:N) 관계를 표현합니다. 즉, 한 모델의 인스턴스가 다른 모델의 여러 인스턴스와 관계를 맺을 수 있으며, 반대도 가능합니다.
예시: 학생(Student)과 과목(Subject) 간의 관계. 각 학생은 여러 과목을 수강할 수 있고, 각 과목은 여러 학생이 수강할 수 있습니다.
특징:
중간 테이블(Intermediate Table 또는 Pivot Table)을 사용하여 관계를 저장합니다.
각 모델은 서로를 참조하므로, 역참조에 대한 related_name을 각 모델에 설정할 수 있습니다.
add(), remove(), clear() 등의 메서드를 통해 관계를 추가, 삭제, 초기화할 수 있습니다.

20. Django에서 쿼리 셋(QuerySet)의 eager loading, lazy loading에 대해 설명해 주세요.

Django에서는 쿼리 셋(QuerySet)을 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 조회하고 처리합니다. 이때 쿼리 셋은 두 가지 주요한 로딩 방식인 "Eager Loading(즉시 로딩)"과 "Lazy Loading(지연 로딩)"을 지원합니다.

Eager Loading (즉시 로딩)
설명: Eager Loading은 쿼리 셋이 만들어질 때 관련된 데이터를 한 번에 모두 가져오는 방식입니다.
특징:
쿼리셋이 생성될 때 관련된 모든 데이터를 즉시 로드하여 메모리에 저장합니다.
관련된 모든 데이터를 미리 가져오므로, 이후에 사용되는 데이터에 대한 추가적인 쿼리가 필요 없습니다.
모든 데이터를 한 번에 가져오기 때문에 데이터베이스에 대한 부담이 있을 수 있습니다.
예시: select_related() 및 prefetch_related() 메서드를 사용하여 Eager Loading을 수행할 수 있습니다.
Lazy Loading (지연 로딩)
설명: Lazy Loading은 쿼리셋이 만들어지더라도 실제로 데이터를 가져오지 않고, 필요한 시점에 데이터를 가져오는 방식입니다.
특징:
쿼리셋이 생성될 때는 관련된 데이터를 가져오지 않고, 실제로 데이터가 사용되는 시점에 가져옵니다.
데이터를 필요한 시점에 가져오기 때문에 초기에는 쿼리셋이 빠르게 생성될 수 있습니다.
그러나 사용하는 데이터마다 새로운 쿼리가 발생할 수 있어 데이터베이스에 대한 여러 번의 요청이 발생할 수 있습니다.

# Eager Loading (select_related)
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)

# select_related를 사용하여 즉시 로딩
books = Book.objects.select_related('author').all()
for book in books:
    print(book.title, book.author.name)  # 이 때 author 정보가 이미 쿼리에 포함되어 있음

# Lazy Loading
class Subject(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    subjects = models.ManyToManyField(Subject)

# Lazy Loading으로 쿼리셋 생성 후 필요할 때 데이터 로딩
students = Student.objects.all()
for student in students:
    print(student.name)  # 이 시점에서는 subjects 데이터가 로드되지 않음
    for subject in student.subjects.all():
        print(subject.name)  # 실제 데이터가 필요한 시점에 subjects 데이터 로드