코드 최적화와 디버깅 기술
2024-10-12 14:20:32 102 0 신고 0
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이 마인드맵은 '코드 최적화와 디버깅 기술'에 대한 가이드입니다. 코드 최적화는 성능 분석 도구 사용과 성능 병목 판정을 통해 시작되며, 코드 리팩토링과 데이터 구조 및 알고리즘 최적화를 포함합니다. 디버깅 기술은 중단점 설정, 단계별 실행, 로그 디버깅, 오류 및 예외 처리, 단위 테스트, 코드 리뷰 등을 다룹니다. 성능 조정 실전에서는 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 빅데이터 처리 최적화 방법을 제시합니다. 이 가이드는 개발자가 효율적이고 견고한 코드를 작성하도록 돕습니다.
작성자의 다른 창작물
개요/내용
코드 최적화 기초
성능 분석
성능 분석 도구 사용
비주얼 스튜디오 프로파일러
Chrome DevTools
성능 병목 판정
CPU 집중 작업 최적화
메모리 누수 검사
코드 리팩토링
중복 코드 제거
함수 래핑 활용
애플리케이션 디자인 패턴
데이터 구조 최적화
적절한 자료구조 선택
불필요한 데이터 복사본 줄이기
알고리즘 최적화
시간 복잡도 감소
분할 정복 적용
동적 계획법 최적화
공간 복잡도 최적화
내부 알고리즘 설계
메모리 할당 전략
디버깅 전략과 기술
디버깅
적용 가능한 중단점 설정
조건 브레이크 포인트
예외 끊김
단계별 실행 및 변수 관찰
함수에 진입합니다.
함수 순회
로그 디버깅
로그 레벨 분류
DEBUG/INFO/WARN/ERROR
로그 내용 디자인
핵심 변수 기록
예외 스택 추적
오류와 예외 처리
오류 코드 시스템
사용자 정의 오류 코드
오류 코드 통합 관리
예외 캐치와 처리
try-catch 블록 사용
예외 연쇄 전달
단위 테스트
테스트 케이스 설계
경계 조건 테스트
비정상 경로 테스트
테스트 프레임워크 선택
JUnit
pytest
코드 리뷰
코드 스타일 일관성
명명 규칙
코드 정리
논리적 정확성 검증
코드 논리 검토
경계 조건 검사
성능 조정 실전
웹 애플리케이션 최적화
프론트엔드 최적화
이미지 압축과 지연 로딩
코드 분할과 온디맨드 로딩
백엔드 최적화
데이터베이스 쿼리 최적화
캐시 메커니즘 적용
모바일 앱 최적화
시작 속도 최적화
초기화 코드 줄이기
비동기적으로 비핵심 리소스 로드
메모리 관리 최적화
메모리 누수 검출 및 수리
객체 재사용 및 회수 전략
빅데이터 처리 최적화
병렬 처리
다중 스레드/다중 프로세스
분산 컴퓨팅
데이터 압축과 인코딩
데이터 압축 알고리즘
효율적인 코딩 형식 선택
즐거움
즐거움
즐거움
즐거움
즐거움
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