흑백과 디지털

 요즘 vuetify2 로 된 UI를 vuetify3 로 변경하는 작업을 하고 있다. vuetify2는 vue2 로 된 UI 이고 vuetify3 는 vue3를 기반으로 하고 있다. 

 어째든 오늘 vue.draggable.next(https://github.com/SortableJS/vue.draggable.next) 라이브러리를 이용한 부분을 수정하고 있었는데  

<draggable v-model="myArray" item-key="id">
  <template #item="{element, index}">
    <div> {{index}} - {{element.name}} </div>
  </template>
</draggable>

이 예제가 이해가 가지 않았다.  #item 이 뭔지 이해하지 못했다.  #을 사용하는 방식이  v-slot 의 단축형이라는 것을 처음 알았다. (참고 : https://v2.vuejs.org/v2/api/#v-slot )

이번 구현에는 이 draggable 안에 draggable 을 구현해야 하는데, 그러면 저 안의 index 가 중복될 텐데 어떻게 해야 하나 고민을 했다. 혹시 {element, index} 이게 dict 형이니까 {element:element1, index: index1} 으로 하면 element1, index1 으로 사용할 수 있나하는 추정을 해봤다. 그런데 그렇게 동작했다. 이 때 까지 이렇게 사용할 일이 없다보니 알지 못했다. 


 새로운 것을 배울 때는 단계를 거쳐서 배워야 하는데 바로 업무에 사용해야 하다보니 배움에 구멍이 많아 진 것 같다. 특히 나에게 front-end 쪽은 좀 구멍이 많은 것 같다. 

 여러 프로그래밍 언어를 하다보면 특정 언어의 고유한 성질을 모를 때가 있다. 
오늘 javascript 에서 import 에 대해서 알게 되었다.
참고 ( https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Reference/Statements/import )

js 언어에서 모듈을 가져올 때 방법 1과 방법 2가 의미하는 것이 다르다. 

// 방법 1, 기본값 가져오기
import defaultExport from "module-name";

// 방법 2, 특정 멤버만 가져오기
import { export1 } from "module-name";

나는 방법 2가 콤마를 이용해서 여러가지를 가져오는 방법이라고 추측했는데 그게 아니었다.

이 문제는 모듈을 정의하는 곳에서 어떻게 되어 있느냐에 따라서 달라지는 문제 였다. 
방법 1을 사용하려면 모듈을 정의하는 곳에서  "default export" 구문을 사용했어야 한다. 

이 차이를 몰라서 오늘 반나절을 허비했다. vuetify3 에서 이 이슈 때문에 계속 오류를 발생시켰다. 나에거 js 가 사이드 언어인지라 변화를 바로바로 따라가지 못하다 보니 이런 문제가 있었다. 

 파이썬으로  parquet 파일을 읽어오면서 일정크기마다 텍스트로 저장하는 프로그램을 작성하였다. 그러면서

body += row.text + "\n"

같은 구문을 사용하였다. 나는 서버 개발자라서 이런 식의 구문을 사용했을 때 엄청 많이 반복적으로 사용하는 경우는 없었다. 그런데 이것은 집에서 하는 개인프로젝트로 엄청 큰 parquet 파일을 읽는 작업이라서 매우 큰 row.text 에 대해 반복적으로 하는 작업이었다. 
그런데 프로그램을 동작시키자 매우 느리게 동작했다.  내 개인적인 느낌으로는 이게 그렇게 느린 만한 작업이 아니다고 생각해서 break 를 잡아가면서 테스트 해 보았다. body 가 커질 수록 느려지는 느낌이었다. 찾아보니 이런 case 는 

items = []
for key, row in df.iterrows():
    items.append(row.text)
"'\n'.join(items)

이런것을 추천하는 것으로 보았다. 

자바에서의 StringBuffer 가 아닌 String 같은 느낌인 것 같다. 그러다보니 덧셈 연산이 발생할 때마다 메모리 공간 할당이 발생하는 것 같다. (정확한 것을 찾아 봐야한다. )

어째든 내 경우 StringIO 을 이용했다. 

io_file = StringIO()
for key, row in df.iterrows():
    io_file.write(row.text)
    io_file.write("\n\n")
io_file.getvalue()

같이 수정해 보니 꽤 쓸만한 속도로 동작했다.