긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

[python] List of running process using python

import psutil

def listProcesses():
    for proc in psutil.process_iter():
        try:
            pinfo = proc.as_dict(attrs=['pid', 'name'])
        except psutil.NoSuchProcess:
            pass
        else:
            print(pinfo)

Every token sent through a wrapper — paid or not — earns OpenAI money. Multiply that by millions of freemium users, and these startups become unpaid distribution arms, subsidizing OpenAI’s growth while bleeding out.

래퍼를 통해 전송된 모든 토큰은 유료든 무료든 OpenAI의 수익을 창출합니다. 여기에 수백만 명의 프리미엄(Freemium) 사용자가 더해지면, 이러한 스타트업들은 무료 배포 업체로 전락하여 OpenAI의 성장을 지원하면서도 쇠퇴하는 모습을 보입니다.

https://skooloflife.medium.com/99-of-ai-startups-will-be-dead-by-2026-heres-why-bfc974edd968

사람은
우연히 태어나
우연히 죽는 것이다.
혼자서 살고 혼자서 죽는다.
죽은 뒤는 무無다. 이런 생각을
받아들이는 것이 가능한지 아닌지에,
내셔널리즘에서 오는 현기증을 극복할 수
있을지 없을지가 달려 있다. 그러나
지금으로서는 이는 인간이라는
존재에게 너무도 힘겨운
일이다.


- 서경식의 《디아스포라 기행-추방당한 자의 시선》 중에서 -


* 세상은 우연으로
점철되어 있는 것으로 보입니다.
생각지도 않게 우연히, 우연히, 그 우연들이
겹치고 겹쳐 필연이 되고 역사가 됩니다.
우연을 가장한 필연입니다.
우연은 없습니다.

[python] zimport - 수많은 python 패키지를 압축하여 관리 (github.com/waveware4ai)

python 패키지를 관리하다 보면 수많은 파일들이 부담스러울때 필요한 zimport 를 소개합니다.

소개

• zimport는 Python의 표준 zipimport를 대체하고 개선한 도구입니다.
• zimport는 zip-archives에서 Python 패키지를 로드하고 관리하는 데 사용됩니다. 즉, Java jar처럼 Python 패키지를 관리할 수 있습니다. 또한 동적 라이브러리(.dll, .pyd, .so) 로드도 지원합니다.
• 이 도구를 만들고 저의 python 작업 디렉토리는 약 160gb, 수백만개 파일에서 80G 1만 개 수준으로 줄어 들었습니다.

주요기능

• zip-archive에서 동적 라이브러리 로딩 지원(.pyd, .dll, .so, .dylib)
• zip-archive에서 내부 read() 시에 Java의 getresource처럼 내부 파일(예: 환경 파일) 읽기 지원
• 컴파일된 .pyc 파일 지원(name.cpython-version.pyc 및 pycache 폴더)

사용된기술

• importlib, meta_path, path_hooks
• function intercept (standard open, stat, read, ctypes.WinDLL, ctypes.CDLL 등)

사용환경

• python win/linux/macosx 지원
• python version 3.8~3.12 지원

사용방법

python -m pip install zimport
import zimport

• lib/site-package 디렉토리에서 패키지를 한꺼번에 압축하고, sys.path 에 추가하기만 하면 정상적으로 작동합니다.
• 물론, 시간의 여유가 되신다면 패키지별로 압축하여, java 의 jar 처럼 의존성에 따라서 패키지를 sys.path 에 추가해 주시면 됩니다.
• 또한 한번 압축된 package 는 share 하여 쓸수 있기 때문에 하드디스크 공간의 낭비를 줄여줄수 있다고 생각합니다.

마지막으로

• 소스는 github 에 공개하였으며 현재 버전은 0.1.4 입니다. 몇몇 package (예를들어 transformers) 아직 지원하지 안으며, torch, torchvision, numpy, pandas 와 같은 major 패키지는 이상없이 동작함을 확인하였습니다.

https://github.com/waveware4ai/zimport

• 또한, portable python 과 아주 궁합이 잘맞습니다. 이것도 github 에 업로드 하였습니다. linux 버전은 직접 컴파일하였고, windows 버전은 embeded 를 개작하였습니다.

https://github.com/waveware4ai/PortablePython

• 사용시 발생하는 버그나 문제점들은 리포팅해주시면 개선하도록 하겠습니다.

is-an.ai - AI 프로젝트를 위한 무료 서브도메인 서비스 (is-an.ai)

https://is-an.ai/

AI 연구자와 개발자, 그리고 그냥 소소한 서비스들을 위한 서브도메인 제공 서비스 "is-an.ai"를 소개합니다.

소개

• is-a.dev의 AI 프로젝트 버전으로, cool-project.is-an.ai 같은 서브도메인을 무료로 제공합니다.
• GitHub이나 DNS 지식 없이도 쉽게 사용 가능해요.
  • Github Pages, Vercel App, Cloudflare Pages용 도메인으로도 간편히 사용할 수 있습니다.
• .ai 나 기타 도메인들이 간단한 프로젝트에 사용하기에는 너무 비싸서 만들었습니다.

작동 방식

• GithubOrg/is-an-ai와 Cloudflare가 연동되어 있습니다.
• 레포지토리에 json 형식의 record가 추가되면 Github Actions으로 record를 검증하고 CF에 추가합니다.
• 유저는 직접 PR을 올려서 record를 추가할 수도 있고, is-an.ai 웹사이트에서 추가할 수도 있습니다.
• 웹사이트를 이용할 경우 봇을 이용해 record를 추가합니다.

현재 레코드, 액션, 웹 전부 오픈소스로 공개해두었어요.

• 기억에 잘 남는 도메인이 필요할 때
• 사이드프로젝트 배포해야하는데 .vercel.app 이나 .pages.dev 는 너무 데모 같을 때
• 그냥 api 서버용 아무 도메인이나 하나 필요할 때

is-an.ai에서 도메인 하나씩 집어가세요 🤗

"개발자가 대체된다"는 유행은 왜 반복될까 ?

The Recurring Cycle of 'Developer Replacement' Hype

https://alonso.network/the-recurring-cycle-of-developer-replacement-hype/

• NoCode부터 AI까지, 개발자를 대체하겠다는 기술은 반복적으로 등장하지만 실제로는 기술 변화에 따라 역할이 변형됨
• NoCode는 개발자를 없애지 않고 NoCode 전문가와 통합 기술자를 탄생시켰고, 클라우드는 DevOps 엔지니어라는 고급 직군을 만들었음
• 현재 AI 개발도구도 비슷한 길을 걷고 있으며, AI가 코드를 짜는 시대에도 시스템 아키텍처 설계 능력은 여전히 핵심임
• AI는 로컬 최적화는 잘하지만 전체 시스템 설계에는 약하며, 빠른 생성 속도로 인해 구조적 실수를 빠르게 고착화할 위험이 있음
• 개발자 대체는 결국 기술 스택 변화에 따른 진화와 고도화일 뿐, 본질적 역할은 계속 필요함

From NoCode to AI-Assisted

• 몇 년 주기로, 소프트웨어 개발자를 대체할 것이라 주장하는 새로운 기술이 등장함
• "코딩의 종말", "이제 누구나 앱을 만들 수 있음", "아이도 코딩한다" 등 과장된 기대가 포함된 유사한 제목들이 반복적으로 생성됨
• 경영진과 컨설턴트들이 이 흐름에 주목하고, 예산이 이동하는 모습이 나타남
• 하지만 현실은 항상 “대체”가 아니라 “변형”이었음
  • 복잡해진 기술을 다루는 새로운 역할과 고도화된 전문직이 탄생하고, 임금 수준도 상승하는 경향이 반복적으로 드러남
• NoCode는 전문 기술자 없이 앱을 만들 수 있다는 기대를 만들었지만, 결국 데이터 모델링, 통합, 유지보수 등 복잡한 문제가 존재했고 이를 해결할 새로운 직군이 탄생함
• 클라우드는 시스템 관리자 없이 운영 가능하다는 믿음을 줬지만 실제로는 DevOps 엔지니어라는 고급 전문성을 요구하게 되고, 임금도 상승함
• AI도 마찬가지로, “AI가 코드를 대신 작성”할 수 있을 것 같지만 실제로는 AI를 관리·오케스트레이션 할 수 있는 숙련 개발자의 중요성이 더욱 커짐

반복되는 대체 약속의 회전목마(The Endless Carousel of Replacement Promises)

NoCode/LowCode 혁신

• 직관적인 인터페이스로 모든 사용자가 앱을 만들 수 있다는 NoCode/LowCode 혁신이 등장
• 하지만 실제 현장에서는 데이터 모델 설계, 기존 시스템과 데이터베이스 통합, 예외 처리, 유지 관리 등 신규 문제가 발생함
• 이에 따라 단순 개발자가 아닌, 도메인 지식과 기술적 한계를 동시에 이해하는 NoCode 전문가가 필요해짐
• 이들은 기존 개발자보다 더 높은 연봉을 받음

클라우드 혁명

• 클라우드로 이전하면 시스템 관리자가 필요 없어질 거라는 기대가 컸음
• 하지만 클라우드 관리 전문성과 복잡성이 오히려 증가함
• 기존 시스템 관리자는 DevOps 엔지니어로 변신하여 더 높은 급여를 받고, 인프라 자동화, 배포 파이프라인, 분산 시스템 관리 등 업무 수준이 고도화됨
• 업무는 사라진 것이 아니라, 새로운 작업 형태로 진화함
• 마이크로서비스 전환에서도 복잡성이 커지고, 결국 근본적으로 시스템을 관리하는 전문가의 역할이 중요함이 드러났음

오프쇼어(Offshore) 개발 바람

• 해외 아웃소싱으로 비용을 절감할 수 있다는 믿음이 생겨났지만, 커뮤니케이션 문제, 품질 저하, 도메인 지식 부족으로 어려움 발생
• 결국 분산 팀 구조조, 명확한 소유권, 강력한 아키텍처 등으로 전략이 변화하며, 초기 기대했던 것보다 전체 비용이 증가하는 결과를 낳음

AI 코딩 어시스턴트 혁명

• 이제는 AI가 코드를 자동으로 생성한다는 약속이 화두임
• 초기 현실에서는, AI가 만들어주는 코드는 종종 미묘한 오류와 일관성 문제를 내포함
• 시니어 엔지니어가 AI 결과를 검토·수정하는 데 많은 시간을 쓰며, 경험 있는 개발자일수록 훨씬 더 많은 가치를 창출함
• AI 보조만으로 구축된 시스템은 체계적인 아키텍처가 부재한 경우가 많음
• 즉, 기술이 기술자를 대체하는 것이 아니라, 더 높은 추상화 계층으로 기술자의 전문성을 끌어올리는 것임

이번 사이클이 특별한 이유

• 사람들이 간과하는 핵심: 코드는 자산이 아니라 부채
• 빠르고 쉽게 코드를 만들수록, 유지보수와 보안, 리팩터링의 부담도 커짐
• AI는 함수 단위 최적화는 가능하지만 전체 시스템 설계 능력은 부족
• 구현 속도가 빨라질수록 구조적 실수를 빠르게 고착화할 위험 존재
• 결국, AI 시대에도 진정한 자산은 시스템 아키텍처 설계 능력이며, 이는 대체가 아닌 강화의 대상임

• "AI가 개발자를 대체한다"는 주장은 다음의 근본적 오해에서 비롯됨
  • 코드는 자산이 아니라 부채라는 사실
  • 코드는 지속적인 유지·검증·보안 관리·교체가 필요하며, 그 라인 수만큼 부채가 증가함
• AI가 코드를 빠르게 만들어준다는 것은, 부채를 그만큼 빠르게 발생시킨다는 것에 불과함
• 즉, AI는 로컬 최적화(함수, 부분 기능)는 잘하지만, 글로벌 설계·아키텍처 결정은 부족함
• 구현 속도가 빨라질수록, 잘못된 설계가 시스템 전체에 '굳어지는' 위험성이 커짐
• 일회성 단기 사이트 제작에는 문제가 없으나, 장기적으로 발전하는 시스템에는 치명적임

• 기술 혁신의 패턴은 변함없이 유지됨
  • 시스템 관리자는 DevOps 엔지니어가 되고, 백엔드 개발자는 클라우드 아키텍트가 됨
• 하지만 AI는 모든 것을 가속화함. 살아남고 발전하는 기술은 코드 작성이 아님
• 그것은 바로 시스템을 설계하는 것(Architecting systems). AI가 할 수 없는 유일한 일이 바로 그것임