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Author: cpprhtn

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@@ -20,6 +20,7 @@ Python 프로젝트를 효율적으로 관리하려면 **Poetry** 또는 **UV**
 - **UV**: 빠르고 가벼운 패키지 관리 도구로, 기존 패키지 관리자보다 빠른 설치 속도를 제공한다.
 
 ### 사용 예시
+
 ```bash
 poetry init  # 새 프로젝트 초기화
 poetry add requests  # 패키지 추가
@@ -28,10 +29,21 @@ poetry run python main.py  # 가상 환경에서 실행
 
 ## **타입 힌트(Type Hints) 활용**
 
-Python은 동적 타입 언어이지만, **타입 힌트를 활용하면 코드의 가독성을 높이고 버그를 줄일 수 있다.**
+| 타입 미사용                        | 타입 힌트 사용                       |
+| ---------------------------------- | ------------------------------------ |
+| 코드 가독성이 낮음                 | 코드 가독성이 높아짐                 |
+| 실행 중 오류를 발견해야 함         | 정적 분석을 통해 사전 오류 감지 가능 |
+| IDE 자동 완성 기능이 제한적        | IDE 자동 완성이 더 정확하게 동작     |
+| 협업 시 코드 이해가 어려울 수 있음 | 협업 시 타입이 명확하여 이해가 쉬움  |
+
+Python에서는 타입을 명시하지 않아도 동작하지만, 제네릭과 타입 힌트를 사용하면 코드의 안정성과 가독성이 높아진다. 특히 대규모 프로젝트나 협업 시에는 타입 힌트가 필수적이다.
+
+### **타입 힌트(Type Hints) 활용**
+
 Python 3.5에서 도입.
 
-### 타입 힌트 적용 예시
+#### 타입 힌트 적용 예시
+
 ```python
 def add(x: int, y: int) -> int:
     return x + y
@@ -40,28 +52,81 @@ def fetch_data(url: str) -> dict[str, str]:
     return {"data": "example"}
 ```
 
-- 타입 힌트를 사용하면 코드 자동 완성과 정적 분석이 더 효과적으로 동작한다.
-- `mypy` 같은 정적 분석 도구를 사용하면 타입 관련 오류를 미리 감지할 수 있다.
+### **제네릭(Generic) 활용**
+
+제네릭(Generic)은 여러 가지 타입을 유연하게 처리할 수 있도록 도와준다. Python에서는 `TypeVar` 또는 Python 3.12부터 제공되는 `[T]` 문법을 이용하여 제네릭을 사용할 수 있다.
+
+#### **제네릭 없이 타입을 지정한 경우**
+
+```python
+class IntBox:
+    def __init__(self, value: int) -> None:
+        self.value = value
+
+    def get_value(self) -> int:
+        return self.value
+```
+
+`IntBox`는 `int` 타입만 저장할 수 있다.
+
+#### **제네릭을 활용한 코드 (Python 3.11 이하)**
+
+```python
+from typing import TypeVar, Generic
+
+T = TypeVar("T")  # 제네릭 타입 변수
+
+class Box(Generic[T]):
+    def __init__(self, value: T) -> None:
+        self.value = value
+
+    def get_value(self) -> T:
+        return self.value
+```
+
+`Box` 클래스는 여러 타입을 저장할 수 있다. (예: `Box[int]`, `Box[str]`, `Box[float]`)
+
+#### **Python 3.12에서 개선된 제네릭 문법**
+
+```python
+class Box[T]:  # TypeVar 없이 바로 사용 가능
+    def __init__(self, value: T) -> None:
+        self.value = value
+
+    def get_value(self) -> T:
+        return self.value
+```
+
+`T = TypeVar("T")` 선언 없이 더 간결한 문법으로 제네릭 클래스를 작성할 수 있다.
+
+제네릭을 활용하면 타입의 유연성을 높이고 코드의 재사용성을 향상시킬 수 있다.
 
 ## **코드 스타일 유지: Linter 및 Formatter 사용**
 
 일관된 코드 스타일을 유지하려면 **Linter**와 **Formatter**를 활용하는 것이 중요하다.
 
-- **Linter (예: flake8, pylint)**: 코드의 잠재적인 오류와 스타일 위반 사항을 자동으로 감지한다.
-- **Formatter (예: black, ruff)**: 코드 스타일을 자동으로 일관되게 유지해준다.
+| 분류               | 역할                               | 대표 도구                  |
+| ------------------ | ---------------------------------- | -------------------------- |
+| **Linter**         | 코드 스타일 검사 및 오류 감지      | `flake8`, `pylint`, `ruff` |
+| **Formatter**      | 코드 스타일 자동 정리              | `black`, `ruff`            |
+| **정적 타입 체커** | 타입 오류 검사 및 타입 안정성 보장 | `mypy`                     |
 
 ### 사용 예시
+
 ```bash
 pip install black flake8
 black my_script.py  # 코드 자동 포맷팅
 flake8 my_script.py  # 코드 스타일 검사
 ```
 
+일부는 VSC 같은곳에서 Extensions으로 설치하여 사용도 가능하다.
+
 ## **`unittest` 대신 `pytest` 사용**
 
 Python의 기본 테스트 프레임워크인 `unittest`보다 **`pytest`**를 사용하는 것이 더 간편하고 강력하다.
 
 ### `pytest` 사용 예시
+
 ```python
 # test_example.py
 
@@ -71,6 +136,7 @@ def add(x: int, y: int) -> int:
 def test_add():
     assert add(2, 3) == 5
 ```
+
 ```bash
 pytest test_example.py  # 테스트 실행
 ```