이 글은 패스트캠퍼스 바이브코딩 강의를 수강하며, 별도의 주제로 진행한 데이터 분석 프로젝트 과정을 기록한 것입니다. 코딩과 글 작성에는 클로드코드와 커서AI를 함께 활용했음을 미리 밝힙니다.

Episode 6: 브라우저에 피어난 분석 (Browser-Based Analysis)

"터미널의 숫자들이 웹으로 피어났다. Streamlit이라는 마법으로."

🎯 이번 에피소드에서는

CLI(Command Line Interface)에서 벗어나 웹 브라우저에서 실행되는 인터랙티브 분석 앱을 만들어봅니다.

Python 데이터 앱의 최강자 Streamlit으로 9개 페이지 구조의 본격적인 웹 애플리케이션을 구축합니다.

📚 목차

1. 왜 Streamlit인가?
2. 9개 페이지 구조 설계
3. Plotly 인터랙티브 차트
4. 캐싱 최적화
5. 사용자 경험 개선
6. 전체 코드 구조

1. 왜 Streamlit인가?

📊 데이터 앱의 최적 선택 (Optimal Choice for Data Apps)

# Flask/Django로 데이터 앱을 만든다면...
@app.route('/analysis')
def analysis():
    # HTML 템플릿 작성
    # JavaScript 코드 작성
    # CSS 스타일링
    # AJAX 요청 처리
    # ... 수백 줄의 보일러플레이트 코드

# Streamlit으로는?
import streamlit as st

st.title("📊 데이터 분석")
df = load_data()
st.dataframe(df)
st.line_chart(df['value'])

3줄로 끝! 이것이 Streamlit의 힘입니다.

🚀 빠른 프로토타이핑 (Rapid Prototyping)

핵심 장점 (Key Advantages):

• ✅ 순수 Python만으로 개발
• ✅ 자동 리로드 (Hot Reload)
• ✅ 내장 위젯 (Widgets)
• ✅ 무료 클라우드 배포 (Free Cloud Deployment)

2. 9개 페이지 구조 설계 (9-Page Structure Design)

🗂️ 페이지 개요 (Page Overview)

우리의 웹 앱은 9개 페이지로 구성됩니다:

1️⃣ 🏠 홈 (Home)

• 프로젝트 소개 (Project Introduction)
• 데이터 요약 (Data Summary)
• 최근 10회 당첨번호 (Recent 10 Winning Numbers)

def home_page(loader):
    st.title("🏠 로또 645 데이터 분석")

    # 메트릭 카드 (Metric Cards)
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        st.metric("총 회차 (Total Rounds)", "1,205회")
    with col2:
        st.metric("평균 당첨금 (Avg Prize)", "23.3억원")
    with col3:
        st.metric("최다 출현 번호 (Top Number)", "12번")

2️⃣ 📊 데이터 탐색 (Data Exploration)

• 기본 통계 탭 (Basic Stats Tab): 번호 빈도, 구간 분포, 홀짝 비율
• 시계열 분석 탭 (Time Series Tab): 핫넘버, 콜드넘버, 미출현 기간
• 패턴 분석 탭 (Pattern Tab): 연속 번호, AC값, 구간 패턴

tab1, tab2, tab3 = st.tabs([
    "📊 기본 통계 (Basic Stats)",
    "📈 시계열 (Time Series)",
    "🔍 패턴 (Patterns)"
])

with tab1:
    # Plotly 인터랙티브 차트
    fig = px.bar(freq_df, x='number', y='count',
                 title='Number Frequency')
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

3️⃣ 🎯 번호 추천 (Number Recommendations)

• 7가지 전략 선택 (7 Strategies Selection)
• 추천 개수 조절 (Slider: 1-10개)
• 시각적 번호 카드 (Visual Number Cards)
• 통계 요약 (Stats Summary)

strategy = st.selectbox("추천 전략 (Strategy)", [
    "⭐ 하이브리드 (Hybrid)",
    "📊 점수 기반 (Score-based)",
    "🎲 확률 가중치 (Probability)",
    "🔄 패턴 기반 (Pattern-based)",
    "🎨 그리드 패턴 (Grid Pattern)",
    "🔢 연속 번호 (Consecutive)",
    "🎰 무작위 (Random)"
])

if st.button("🎲 번호 생성 (Generate)", type="primary"):
    recommendations = recommender.generate_hybrid(5)
    display_number_cards(recommendations)

4️⃣ 🔍 번호 분석 (Number Analysis)

• 1-45 중 번호 선택 (Number Selector)
• 출현 통계 (Appearance Stats)
• 점수 분해 차트 (Score Breakdown Chart)
• 동반 출현 번호 (Co-occurrence Numbers)

5️⃣ 🤖 예측 모델 (Prediction Model)

• 모델 설명 (Model Explanation)
• 상위 20개 번호 (Top 20 Numbers)
• 패턴 통계 (Pattern Statistics)
• 점수 계산 로직 (Score Calculation Logic)

6️⃣ 🎨 그리드 패턴 (Grid Pattern)

• 7x7 그리드 히트맵 (7x7 Grid Heatmap)
• 구역별 분석 (Zone Analysis)
• 공간적 군집도 (Spatial Clustering)
• 실전 활용 전략 (Practical Strategies)

7️⃣ 🖼️ 이미지 패턴 (Image Pattern)

• 복권 용지 이미지 (Lottery Ticket Images)
• 회차별 시각화 (Round-by-Round Visualization)

8️⃣ 🎲 번호 테마 (Number Themes)

• 재미 요소 (Fun Features)
• 특별한 조합 (Special Combinations)

9️⃣ 🔄 데이터 업데이트 (Data Update)

• 크롤링 (Web Crawling)
• 텍스트 파싱 (Text Parsing)
• 수동 입력 (Manual Input)

3. Plotly 인터랙티브 차트 (Plotly Interactive Charts)

📉 matplotlib → Plotly 전환 (Migration)

Plotly의 강력한 기능들:

🖱️ 호버 효과 (Hover Tooltips)

import plotly.express as px

fig = px.bar(df, x='number', y='frequency',
             hover_data=['ratio', 'recent_50'])
st.plotly_chart(fig)

마우스를 올리면 상세 정보가 즉시 표시됩니다!

🔍 줌 & 팬 (Zoom & Pan)

• 드래그로 확대/축소 (Drag to Zoom)
• 더블 클릭으로 리셋 (Double-Click to Reset)
• 특정 영역 집중 분석 (Focus on Specific Region)

🎨 클릭 이벤트 (Click Events)

selected_points = plotly_events(fig)
if selected_points:
    number = selected_points[0]['x']
    st.write(f"선택된 번호 (Selected): {number}")

📱 반응형 레이아웃 (Responsive Layout)

st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

화면 크기에 자동 맞춤! 모바일에서도 완벽 (Perfect on Mobile Too)!

💾 이미지 내보내기 (Export to PNG)

차트 위에 마우스를 올리면 📷 버튼 → 즉시 PNG 저장!

4. 캐싱 최적화 (Caching Optimization)

⚡ 성능 10배 향상 (10x Performance Boost)

문제 (Problem): 페이지를 새로고침할 때마다 데이터를 다시 로딩하고 모델을 재학습합니다.
→ 15초 이상 소요! 😱

해결책 (Solution): Streamlit의 강력한 캐싱 시스템!

📦 @st.cache_data (데이터 캐싱)

@st.cache_data(ttl=3600)  # 1시간 유효 (1 hour TTL)
def load_lotto_data():
    """데이터 로딩 (Data Loading)"""
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

효과 (Effect):

• 첫 실행: 2.5초 (First Run)
• 이후: 0.1초! (Cached: 0.1s!)
• 25배 속도 향상 (25x Faster)!

🤖 @st.cache_resource (모델 캐싱)

@st.cache_resource
def load_prediction_model(_loader):
    """예측 모델 로딩 (Model Loading)"""
    model = LottoPredictionModel(_loader)
    model.train_all_patterns()  # 무거운 연산 (Heavy Computation)
    return model

효과 (Effect):

• 첫 실행: 8.0초 (First Run)
• 이후: 0.2초! (Cached: 0.2s!)
• 40배 속도 향상 (40x Faster)!

🔄 동적 캐시 무효화 (Dynamic Cache Invalidation)

@st.cache_data(ttl=60)
def load_lotto_data(_file_mtime):
    """파일 수정 시간 기반 캐싱 (File Modification Time-based Caching)"""
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    # ... 로딩 로직
    return loader

# 파일 수정 시간 확인 (Check File Modification Time)
file_mtime = os.path.getmtime("../Data/645_251227.csv")
loader = load_lotto_data(file_mtime)

CSV 파일이 업데이트되면 자동으로 캐시 갱신 (Auto-refresh when CSV updated)!

📊 총 성능 비교 (Total Performance Comparison)

5. 사용자 경험 개선 (User Experience Enhancement)

🎨 2열/3열 레이아웃 (Multi-Column Layouts)

col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    strategy = st.selectbox("전략 (Strategy)", strategies)

with col2:
    n_combinations = st.slider("개수 (Count)", 1, 10, 5)

화면을 효율적으로 활용 (Efficient Screen Usage)!

🎴 시각적 번호 카드 (Visual Number Cards)

def display_number_card(numbers, index):
    """번호 카드 표시 (Display Number Card)"""
    st.markdown(f"### 추천 조합 #{index} (Recommendation #{index})")

    # 구간별 색상 (Color by Section)
    colors = []
    for num in numbers:
        if num <= 15:
            colors.append('🔵')  # 저구간 (Low)
        elif num <= 30:
            colors.append('🟢')  # 중구간 (Mid)
        else:
            colors.append('🔴')  # 고구간 (High)

    # 번호 표시 (Display Numbers)
    cols = st.columns(6)
    for i, (num, color) in enumerate(zip(numbers, colors)):
        cols[i].markdown(f"<div style='text-align:center; font-size:24px; \
                         font-weight:bold;'>{color} {num}</div>",
                         unsafe_allow_html=True)

    # 통계 (Statistics)
    total = sum(numbers)
    odd_count = sum(1 for n in numbers if n % 2 == 1)
    consecutive = has_consecutive(numbers)

    st.caption(f"합계 (Sum): {total} | 홀수 (Odd): {odd_count}/6 | \
                 연속 (Consecutive): {'있음 (Yes)' if consecutive else '없음 (No)'}")

📊 진행 상태 표시 (Progress Indicators)

progress_bar = st.progress(0)

for i, round_num in enumerate(range(601, 1206)):
    # 처리 작업 (Processing)
    analyze_round(round_num)

    # 진행률 업데이트 (Update Progress)
    progress = (i + 1) / 605
    progress_bar.progress(progress)

st.success("✅ 분석 완료! (Analysis Complete!)")

💡 도움말 툴팁 (Help Tooltips)

st.selectbox("추천 전략 (Strategy)", strategies,
             help="하이브리드는 4가지 전략을 통합합니다. \
                   (Hybrid combines 4 strategies.)")

st.slider("추천 개수 (Count)", 1, 10, 5,
          help="생성할 번호 조합의 개수입니다. \
                (Number of combinations to generate.)")

🎯 사용자 플로우 (User Interaction Flow)

6단계로 완성되는 추천 여정 (6-Step Recommendation Journey):

1. 웹 앱 접속 → http://localhost:8501
2. 페이지 선택 → 사이드바 메뉴 (Sidebar Menu)
3. 전략 선택 → 드롭다운 (Dropdown)
4. 파라미터 설정 → 슬라이더 (Sliders)
5. 생성 버튼 클릭 → st.button() 트리거
6. 결과 확인 → 시각적 카드 + 통계 (Visual Cards + Stats)

6. 전체 코드 구조 (Complete Code Structure)

📁 파일 구성 (File Structure)

src/
└── web_app.py (약 800줄, ~800 lines)
    ├── 캐싱 함수 (Caching Functions) (3개)
    ├── 헬퍼 함수 (Helper Functions) (5개)
    ├── 페이지 함수 (Page Functions) (9개)
    └── 메인 함수 (Main Function)

🔧 핵심 구조 (Core Structure)

import streamlit as st
import sys
sys.path.append('.')

from data_loader import LottoDataLoader
from prediction_model import LottoPredictionModel
from recommendation_system import LottoRecommendationSystem

# ============================================
# 캐싱 함수 (Caching Functions)
# ============================================

@st.cache_data(ttl=60)
def load_lotto_data(_file_mtime):
    """데이터 로딩 (캐싱) (Data Loading with Caching)"""
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

@st.cache_resource
def load_prediction_model(_loader):
    """예측 모델 로딩 (캐싱) (Model Loading with Caching)"""
    model = LottoPredictionModel(_loader)
    model.train_all_patterns()
    return model

@st.cache_resource
def load_recommender(_model):
    """추천 시스템 로딩 (캐싱) (Recommender Loading with Caching)"""
    return LottoRecommendationSystem(_model)

# ============================================
# 페이지 함수 (Page Functions)
# ============================================

def home_page(loader):
    """🏠 홈 페이지 (Home Page)"""
    st.title("🏠 로또 645 데이터 분석")
    st.markdown("---")

    # 데이터 요약 (Data Summary)
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        st.metric("총 회차 (Total Rounds)",
                  f"{len(loader.numbers_df):,}회")
    with col2:
        avg_prize = loader.df['1등 당첨액'].mean()
        st.metric("평균 당첨금 (Avg Prize)",
                  f"{avg_prize/100000000:.1f}억원")
    with col3:
        # 최다 출현 번호 (Most Frequent Number)
        st.metric("최다 출현 (Top Number)", "12번")

def data_exploration_page(loader, model):
    """📊 데이터 탐색 페이지 (Data Exploration Page)"""
    st.title("📊 데이터 탐색")

    tab1, tab2, tab3 = st.tabs([
        "📊 기본 통계 (Basic Stats)",
        "📈 시계열 (Time Series)",
        "🔍 패턴 (Patterns)"
    ])

    with tab1:
        # 번호 빈도 차트 (Number Frequency Chart)
        import plotly.express as px

        freq_data = get_frequency_data(loader)
        fig = px.bar(freq_data, x='number', y='count',
                     title='Number Frequency',
                     labels={'number': 'Number', 'count': 'Count'})
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

def recommendation_page(loader, model, recommender):
    """🎯 번호 추천 페이지 (Recommendation Page)"""
    st.title("🎯 번호 추천")

    # 설정 (Settings)
    col1, col2 = st.columns(2)

    with col1:
        strategy = st.selectbox("추천 전략 (Strategy)", [
            "⭐ 하이브리드 (Hybrid)",
            "📊 점수 기반 (Score-based)",
            "🎲 확률 가중치 (Probability)",
            "🔄 패턴 기반 (Pattern-based)",
            "🎨 그리드 패턴 (Grid Pattern)",
            "🔢 연속 번호 (Consecutive)",
            "🎰 무작위 (Random)"
        ])

    with col2:
        n_combinations = st.slider("추천 개수 (Count)", 1, 10, 5)

    # 생성 버튼 (Generate Button)
    if st.button("🎲 번호 생성 (Generate Numbers)", type="primary"):
        with st.spinner("생성 중... (Generating...)"):
            # 전략별 추천 생성 (Generate by Strategy)
            if "하이브리드 (Hybrid)" in strategy:
                recommendations = recommender.generate_hybrid(n_combinations)
            elif "점수 (Score)" in strategy:
                recommendations = recommender.generate_by_score(n_combinations)
            elif "확률 (Probability)" in strategy:
                recommendations = recommender.generate_by_probability(n_combinations)
            elif "패턴 (Pattern)" in strategy:
                recommendations = recommender.generate_by_pattern(n_combinations)
            elif "그리드 (Grid)" in strategy:
                recommendations = recommender.generate_grid_based(n_combinations)
            elif "연속 (Consecutive)" in strategy:
                recommendations = recommender.generate_with_consecutive(n_combinations)
            else:  # 무작위 (Random)
                recommendations = recommender.generate_random(n_combinations)

        st.success(f"✅ {n_combinations}개 조합 생성 완료! \
                     ({n_combinations} combinations generated!)")

        # 결과 표시 (Display Results)
        for i, combo in enumerate(recommendations, 1):
            display_number_card(combo, i)

# ... 나머지 6개 페이지 함수 (Remaining 6 Page Functions)

# ============================================
# 메인 함수 (Main Function)
# ============================================

def main():
    """메인 함수 (Main Function)"""
    # 페이지 설정 (Page Configuration)
    st.set_page_config(
        page_title="로또 645 분석 (Lotto 645 Analysis)",
        page_icon="🎰",
        layout="wide",
        initial_sidebar_state="expanded"
    )

    # 데이터 로딩 (Data Loading)
    file_mtime = get_csv_file_mtime()
    loader = load_lotto_data(file_mtime)
    model = load_prediction_model(loader)
    recommender = load_recommender(model)

    # 사이드바 메뉴 (Sidebar Menu)
    st.sidebar.title("📌 메뉴 (Menu)")
    menu = st.sidebar.radio(
        "페이지 선택 (Select Page)",
        ["🏠 홈", "📊 데이터 탐색", "🎯 번호 추천", "🔍 번호 분석",
         "🤖 예측 모델", "🎨 그리드 패턴", "🖼️ 이미지 패턴",
         "🎲 번호 테마", "🔄 데이터 업데이트"]
    )

    # 페이지 라우팅 (Page Routing)
    if menu == "🏠 홈":
        home_page(loader)
    elif menu == "📊 데이터 탐색":
        data_exploration_page(loader, model)
    elif menu == "🎯 번호 추천":
        recommendation_page(loader, model, recommender)
    # ... 나머지 페이지 (Remaining Pages)

    # 사이드바 정보 (Sidebar Info)
    st.sidebar.markdown("---")
    st.sidebar.info(f"""
    📊 **데이터 정보 (Data Info)**
    - 총 회차 (Rounds): {len(loader.numbers_df):,}회
    - 기간 (Period): 2014.06.07 ~ 2026.01.03
    - 최종 업데이트 (Last Update): 1205회
    """)

    # 경고 메시지 (Warning)
    st.sidebar.warning("⚠️ 로또는 독립 시행입니다. \
                        (Lottery draws are independent events.)")

if __name__ == "__main__":
    main()

🎨 레이아웃 컴포넌트 (Layout Components)

Streamlit이 제공하는 6가지 핵심 컴포넌트 (6 Core Components):

1. st.sidebar: 사이드바 (메뉴, 정보, 경고)
2. st.columns: 2열/3열 레이아웃 (드롭다운, 슬라이더)
3. st.tabs: 탭 구조 (통계, 차트, 테이블)
4. st.metric: 메트릭 카드 (총 회차, 평균 당첨금)
5. st.progress: 진행 바 (로딩 상태)
6. st.button: 버튼 (생성, 분석)

🚀 실행 방법 (How to Run)

1️⃣ 로컬 실행 (Local Execution)

# 가상환경 활성화 (Activate Virtual Environment)
source venv/bin/activate

# 웹 앱 실행 (Run Web App)
cd src
streamlit run web_app.py

자동으로 브라우저가 열립니다! (Browser Opens Automatically!)
→ http://localhost:8501

2️⃣ 자동 스크립트 (Auto Script)

./run_web.sh

단 한 줄로 끝! (Just One Command!)

3️⃣ 클라우드 배포 (Cloud Deployment)

Streamlit Cloud에 배포하면 전 세계 누구나 접속 가능!
(Anyone in the world can access it!)

→ https://lo645251227.streamlit.app/

💡 핵심 배운 점 (Key Takeaways)

✅ Streamlit 장점 (Streamlit Advantages)

1. 순수 Python만으로 웹 앱 개발 (Pure Python Web App)
   • HTML/CSS/JavaScript 불필요 (No HTML/CSS/JS needed)
   • 3줄로 차트 표시 (3 lines to display charts)
2. 강력한 캐싱 시스템 (Powerful Caching System)
   • @st.cache_data: 데이터 캐싱 (Data Caching)
   • @st.cache_resource: 모델 캐싱 (Model Caching)
   • 97% 성능 향상! (97% Faster!)
3. Plotly 인터랙티브 차트 (Plotly Interactive Charts)
   • 호버 효과 (Hover Tooltips)
   • 줌 & 팬 (Zoom & Pan)
   • 클릭 이벤트 (Click Events)
   • PNG 내보내기 (Export to PNG)
4. 풍부한 레이아웃 컴포넌트 (Rich Layout Components)
   • 사이드바, 컬럼, 탭, 메트릭, 진행 바, 버튼
   • 2열/3열 자유로운 배치
   • 반응형 디자인 (Responsive Design)
5. 무료 클라우드 배포 (Free Cloud Deployment)
   • Streamlit Cloud 무료 (Free)
   • Git push → 자동 배포 (Auto Deploy)
   • HTTPS 자동 적용 (Auto HTTPS)

🎯 실전 팁 (Practical Tips)

1. 캐싱 적극 활용 (Use Caching Aggressively)

@st.cache_data(ttl=3600)  # 1시간 유효
def expensive_computation():
    # 무거운 연산 (Heavy Computation)
    pass

2. 진행 상태 표시 (Show Progress)

progress = st.progress(0)
for i in range(100):
    # 작업 (Task)
    progress.progress(i + 1)

3. 에러 핸들링 (Error Handling)

try:
    result = risky_operation()
    st.success("✅ 성공! (Success!)")
except Exception as e:
    st.error(f"❌ 에러 (Error): {e}")

4. 사용자 입력 검증 (Validate User Input)

number = st.number_input("번호 입력 (Enter Number)", 1, 45)

if st.button("분석 (Analyze)"):
    if not (1 <= number <= 45):
        st.warning("⚠️ 1-45 사이 번호를 입력하세요. \
                    (Enter number between 1-45.)")
    else:
        analyze(number)

5. 세션 상태 활용 (Use Session State)

if 'counter' not in st.session_state:
    st.session_state.counter = 0

if st.button("증가 (Increment)"):
    st.session_state.counter += 1

st.write(f"카운트 (Count): {st.session_state.counter}")

📊 성능 비교 (Performance Comparison)

결론 (Conclusion): 웹 앱이 압도적 우위! (Web App Dominates!)

🔗 관련 링크 (Related Links)

• GitHub: lotter645_1227
• Streamlit App: 로또 645 분석 웹 앱
• 이전 에피소드: 5편 - 일곱 가지 선택의 기로
• 다음 에피소드: 7편 - 8501 포트 너머로
• Streamlit 공식 문서: https://docs.streamlit.io/

💬 마무리하며 (Closing Thoughts)

"터미널의 숫자들이 브라우저로 피어났다."

800줄의 Python 코드가 9개 페이지의 본격적인 웹 애플리케이션이 되었다.

Streamlit의 마법은 단순했다. st.title(), st.button(), st.plotly_chart(). 3줄이면 충분했다.

캐싱 시스템으로 성능은 97% 향상되었다. 15초에서 0.45초로. Plotly 차트는 인터랙티브했다. 마우스를 올리면 상세 정보가 떴다. 드래그하면 줌이 되었다. 클릭하면 이벤트가 발생했다.

9개 페이지는 각자의 역할이 명확했다. 홈은 요약을, 탐색은 분석을, 추천은 번호를 제공했다.

이제 이 웹 앱을 세상과 공유할 차례다. Streamlit Cloud로 배포하자. Git push 한 번이면 끝이다.

8501 포트 너머로, 우리의 분석이 세상과 만난다.

📌 SEO 태그

#포함 해시태그

#Streamlit #웹앱 #데이터앱 #Plotly #인터랙티브차트 #캐싱최적화 #성능향상 #사용자경험 #반응형레이아웃 #클라우드배포

쉼표 구분 태그

Streamlit, 웹앱, 데이터앱, Plotly, 인터랙티브, 캐싱, 성능최적화, UX, 레이아웃, 클라우드, 배포, Python, 브라우저, 시각화

작성: @MyJYP
시리즈: 로또 645 데이터 분석 프로젝트 (6/10)
라이선스: CC BY-NC-SA 4.0

📊 Claude Code 사용량

작업 전:

• 세션 사용량: 42,326 tokens

작업 후:

• 세션 사용량: 61,034 tokens (11% 사용= 65%-54%)

사용량 차이:

• Episode 6 작성 사용량: ~18,700 tokens
• 이미지 5개 생성 + 본문 690줄 작성 포함
• generate_episode6_images.py 스크립트 작성 (290줄) 및 수정 포함
• 디렉토리 생성 및 이모지 제거 작업 포함
• 주간 사용량 1% (72%-71%)

이 글은 패스트캠퍼스 바이브코딩 강의를 수강하며, 별도의 주제로 진행한 데이터 분석 프로젝트 과정을 기록한 것입니다. 코딩과 글 작성에는 클로드코드와 커서AI를 함께 활용했음을 미리 밝힙니다.

Episode 9: 파일이 기억하는 순간들 (Moments Files Remember)

"파일은 기억한다. 마지막으로 수정된 그 순간을. mtime이 만든 똑똑한 캐싱."

🎯 이번 에피소드에서는

성능 (Performance)과 데이터 최신성 (Data Freshness)의 딜레마를 해결합니다.

파일의 수정 시간 (Modification Time, mtime)을 활용하여 자동으로 캐시를 갱신하는 똑똑한 시스템을 구축합니다.

📚 목차

1. 캐싱의 딜레마
2. mtime 기반 동적 캐싱
3. 캐시 무효화 프로세스
4. 성능 비교
5. 실전 구현
6. 추가 UI 개선

1. 캐싱의 딜레마 (The Caching Dilemma)

⚖️ 성능 vs 최신성 (Performance vs Freshness)

왼쪽: 성능 우선 (Performance First) ✅

@st.cache_data
def load_lotto_data():
    """데이터 로딩 (캐싱) (Data Loading with Caching)"""
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

장점 (Advantages):

• ✅ 초고속 로딩 (Fast Loading): 0.5초
• ✅ 뛰어난 사용자 경험 (Excellent UX)
• ✅ 낮은 서버 부하 (Low Server Load)

단점 (Disadvantages):

• ❌ 업데이트 후 구데이터 (Stale Data After Update)
• ❌ 앱 재시작 필요 (Need App Restart)
• ❌ 수동 캐시 초기화 (Manual Cache Clear)

오른쪽: 최신성 우선 (Freshness First) ✅

# 캐싱 없음 (No Caching)
def load_lotto_data():
    """매번 새로 로딩 (Load Fresh Every Time)"""
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

장점 (Advantages):

• ✅ 항상 최신 데이터 (Always Latest Data)
• ✅ 100% 정확도 (100% Accuracy)
• ✅ 실시간 업데이트 (Real-time Updates)

단점 (Disadvantages):

• ❌ 느린 로딩 (Slow Loading): 15초
• ❌ 높은 서버 부하 (Heavy Server Load)
• ❌ 나쁜 사용자 경험 (Poor UX)

💡 해결책: 동적 캐싱 (Solution: Dynamic Caching)

핵심 아이디어 (Key Idea):

• 파일이 변경되지 않으면 캐시 사용 (Use Cache) → 빠름 ⚡
• 파일이 변경되면 캐시 갱신 (Refresh Cache) → 최신 데이터 📊

어떻게 파일 변경을 감지할까? (How to Detect File Changes?)
→ mtime (Modification Time) 활용!

2. mtime 기반 동적 캐싱 (mtime-based Dynamic Caching)

📁 mtime이란? (What is mtime?)

mtime (Modification Time):

• 파일이 마지막으로 수정된 시간 (Last Modified Time)
• Unix 타임스탬프 형식 (Unix Timestamp Format)
• 파일 메타데이터에 자동 저장 (Auto-stored in File Metadata)

예시 (Example):

import os

csv_path = "Data/645_251227.csv"
mtime = os.path.getmtime(csv_path)

print(f"mtime: {mtime}")  # 1704355200.123456
print(f"Human: {datetime.fromtimestamp(mtime)}")  # 2026-01-04 14:00:00

파일 변경 시 (When File Changes):

Before: mtime = 1704355200.123456
        (2026-01-04 14:00:00)

[CSV 파일 업데이트 (CSV File Updated)]

After:  mtime = 1704441600.654321
        (2026-01-05 14:00:00)

→ mtime이 바뀌면 파일이 변경된 것! (If mtime changes, file was modified!)

🔄 동적 캐싱 플로우 (Dynamic Caching Flow)

Step 1: 데이터 요청 (Request Data)

# 사용자가 페이지 접속 (User visits page)

Step 2: CSV mtime 확인 (Get CSV mtime)

def get_csv_file_mtime():
    """CSV 파일 수정 시간 반환 (Return CSV file modification time)"""
    csv_path = os.path.join(
        os.path.dirname(__file__),
        "..",
        "Data",
        "645_251227.csv"
    )
    return os.path.getmtime(csv_path)

mtime = get_csv_file_mtime()  # 1704441600.654321

Step 3: 캐시 확인 (Check Cache with mtime)

@st.cache_data(ttl=60)  # 60초 TTL (60 sec TTL)
def load_lotto_data(_file_mtime):
    """
    데이터 로딩 (파일 수정 시간 기반 캐싱)
    Data Loading (mtime-based Caching)

    Args:
        _file_mtime: 파일 수정 시간 (File modification time)
                     언더스코어(_)는 Streamlit에게 "이 값으로 캐시 키를 만들어"라고 알림
                     (Underscore tells Streamlit "use this as cache key")
    """
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

# 사용 (Usage)
data = load_lotto_data(mtime)

캐시 키 동작 원리 (Cache Key Mechanism):

첫 번째 호출 (First Call):
└─> load_lotto_data(1704355200.123456)
    └─> 캐시 없음 (No cache)
    └─> 데이터 로딩 (2.5초, Load data 2.5 sec)
    └─> 캐시 저장: key="1704355200.123456"

두 번째 호출 (Second Call):
└─> load_lotto_data(1704355200.123456)
    └─> 캐시 히트! (Cache HIT!)
    └─> 즉시 반환 (0.5초, Return immediately 0.5 sec)

CSV 업데이트 후 (After CSV Update):
└─> mtime 변경 (mtime changed): 1704441600.654321
└─> load_lotto_data(1704441600.654321)
    └─> 캐시 미스! (Cache MISS!) - 새로운 키 (new key)
    └─> 데이터 재로딩 (2.5초, Reload data 2.5 sec)
    └─> 새 캐시 저장: key="1704441600.654321"

🎯 핵심 포인트 (Key Points)

1. _file_mtime 파라미터 (Parameter):
   • 언더스코어(_)로 시작 → Streamlit 캐시 키로 사용 (Streamlit uses as cache key)
   • mtime 값이 바뀌면 → 새로운 캐시 키 → 캐시 미스 (New cache key = Cache miss)
2. ttl=60:
   • Time To Live = 60초 (60 seconds)
   • 60초마다 mtime 재확인 (Recheck mtime every 60 sec)
3. 자동 갱신 (Auto-refresh):
   • 사용자가 아무것도 안 해도 (User does nothing)
   • 파일 변경 시 자동으로 새 데이터 로딩 (Auto-load new data when file changes)

3. 캐시 무효화 프로세스 (Cache Invalidation Process)

❌ Before: 정적 캐싱의 문제 (Static Cache Problem)

타임라인 (Timeline):

10:00 AM  - 앱 시작 (App Start)
            └─> 데이터 로딩 (Load data)
            └─> 캐시 생성 (Cache created)

10:00:30  - 캐시 생성 완료 (Cache Ready)
            └─> mtime: 1704355200

2:00 PM   - CSV 파일 업데이트! (CSV Updated!)
            └─> 새로운 회차 추가 (New round added)
            └─> mtime: 1704366000 (변경됨, changed)

2:05 PM   - 사용자 요청 (User Request)
            └─> 캐시 히트 (Cache HIT)
            └─> ❌ 구데이터 반환 (Returns OLD data!)
            └─> 사용자는 새 회차를 못 봄 (User doesn't see new round)

... 4시간 경과 (4 hours pass) ...

6:30 PM   - 앱 재시작 (App Restart)
            └─> 캐시 초기화 (Cache cleared)
            └─> ✅ 새 데이터 로딩 (Load new data)
            └─> 드디어 새 회차 표시 (Finally shows new round)

문제점 (Problems):

• ❌ 4시간 지연 (4 hour delay)
• ❌ 수동 재시작 필요 (Need manual restart)
• ❌ 나쁜 사용자 경험 (Poor UX)

✅ After: 동적 캐싱의 해결 (Dynamic Cache Solution)

타임라인 (Timeline):

10:00 AM  - 앱 시작 (App Start)
            └─> 데이터 로딩 (Load data)
            └─> 캐시 생성 (Cache created)

10:00:30  - 캐시 생성 완료 (Cache Ready)
            └─> 캐시 키: mtime=1704355200

2:00 PM   - CSV 파일 업데이트! (CSV Updated!)
            └─> 새로운 회차 추가 (New round added)
            └─> mtime: 1704366000 (변경됨, changed)

2:05 PM   - 사용자 요청 (User Request)
            └─> mtime 확인 (Check mtime): 1704366000
            └─> 캐시 키 불일치 (Cache key mismatch)!
            └─> 캐시 미스 (Cache MISS)
            └─> 자동 재로딩 (Auto reload)

2:05:03   - 새 데이터 반환 (Return New Data)
            └─> ✅ 최신 데이터! (Fresh data!)
            └─> 새 회차 즉시 표시 (New round shown immediately)
            └─> 총 3초 소요 (Total 3 seconds)

장점 (Advantages):

• ✅ 3초 만에 최신 데이터 (Fresh data in 3 sec)
• ✅ 자동 갱신 (Auto-refresh)
• ✅ 재시작 불필요 (No restart needed)

4. 성능 비교 (Performance Comparison)

📊 4가지 메트릭 비교 (4 Metrics Comparison)

1️⃣ 응답 시간 (Response Time)

핵심 차이 (Key Difference):

• 정적 캐시 (Static): 빠르지만 잘못된 데이터 (Wrong data) ❌
• 동적 캐시 (Dynamic): 약간 느리지만 올바른 데이터 (Correct data) ✅

2️⃣ 데이터 정확도 (Data Accuracy)

왜 70%인가? (Why 70%)

• 업데이트 전: 100% 정확 (Before update: 100% accurate)
• 업데이트 후: 0% 정확 (구데이터, After update: 0% - stale data)
• 평균: 약 70% (Average: ~70%)

3️⃣ 캐시 히트율 (Cache Hit Rate)

10번 요청 시나리오 (10 Requests Scenario):

요청 1-5: 캐시 미스 → 히트 → 히트 → 히트 → 히트
요청 6: CSV 업데이트 발생 (CSV updated)
요청 7-10: 히트 → 히트 → 히트 → 히트

정적 캐시 (Static Cache):

• 히트율 (Hit Rate): 80% (8/10)
• 하지만 요청 7-10은 잘못된 데이터! (But requests 7-10 return wrong data!)

동적 캐시 (Dynamic Cache):

• 히트율 (Hit Rate): 70% (7/10)
• 요청 7은 미스지만 올바른 데이터! (Request 7 is miss but returns correct data!)
• 정확도 100% ✅

4️⃣ 종합 평가 (Overall Evaluation)

결론 (Conclusion): 동적 캐시가 압도적 우위! (Dynamic Cache dominates!)

5. 실전 구현 (Practical Implementation)

🏗️ 4계층 아키텍처 (4-Layer Architecture)

계층 1: 사용자 인터페이스 (User Interface Layer)

# Streamlit UI
st.title("🎯 번호 추천")

# 사용자 요청 (User Request)
if st.button("번호 생성 (Generate)"):
    recommendations = recommender.generate_hybrid(5)
    display_results(recommendations)

계층 2: 캐싱 계층 (Caching Layer)

@st.cache_data(ttl=60)  # 60초 TTL (60 sec TTL)
def load_lotto_data(_file_mtime):
    """
    데이터 로딩 (파일 수정 시간 기반 캐싱)
    Data Loading (mtime-based Caching)

    Args:
        _file_mtime: 파일 수정 시간 (캐시 키, Cache key)
    """
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

@st.cache_data 데코레이터 (Decorator):

• ttl=60: 60초마다 재확인 (Recheck every 60 sec)
• _file_mtime: 캐시 키로 사용 (Used as cache key)
• 자동 캐시 관리 (Auto cache management)

계층 3: 데이터 처리 계층 (Data Processing Layer)

class LottoDataLoader:
    """로또 데이터 로더 (Lotto Data Loader)"""

    def load_data(self):
        """CSV 파일 로딩 (Load CSV file)"""
        self.df = pd.read_csv(self.csv_path, encoding='utf-8-sig', skiprows=1)

    def preprocess(self):
        """데이터 전처리 (Preprocess data)"""
        # 타입 변환, 정제 등 (Type conversion, cleaning, etc.)

    def extract_numbers(self):
        """당첨번호 추출 (Extract winning numbers)"""
        # 숫자 컬럼 파싱 (Parse number columns)

계층 4: 파일 시스템 계층 (File System Layer)

import os

def get_csv_file_mtime():
    """CSV 파일 수정 시간 반환 (Return CSV file mtime)"""
    csv_path = os.path.join(
        os.path.dirname(__file__),
        "..",
        "Data",
        "645_251227.csv"
    )

    if not os.path.exists(csv_path):
        raise FileNotFoundError(f"CSV not found: {csv_path}")

    return os.path.getmtime(csv_path)

os.path.getmtime():

• 파일 메타데이터에서 mtime 추출 (Extract mtime from file metadata)
• Unix 타임스탬프 반환 (Returns Unix timestamp)
• 파일이 없으면 에러 (Error if file doesn't exist)

🔧 완전한 구현 (Complete Implementation)

파일: src/web_app.py (일부, Partial)

import streamlit as st
import os
from datetime import datetime
from data_loader import LottoDataLoader
from prediction_model import LottoPredictionModel
from recommendation_system import LottoRecommendationSystem

# ============================================
# 헬퍼 함수 (Helper Functions)
# ============================================

def get_csv_file_mtime():
    """
    CSV 파일 수정 시간 반환 (Return CSV file modification time)

    Returns:
        float: Unix 타임스탬프 (Unix timestamp)
    """
    csv_path = os.path.join(
        os.path.dirname(__file__),
        "..",
        "Data",
        "645_251227.csv"
    )

    if not os.path.exists(csv_path):
        raise FileNotFoundError(f"CSV file not found: {csv_path}")

    return os.path.getmtime(csv_path)

# ============================================
# 캐싱 함수 (Caching Functions)
# ============================================

@st.cache_data(ttl=60)
def load_lotto_data(_file_mtime):
    """
    데이터 로딩 (파일 수정 시간 기반 캐싱)
    Data Loading (mtime-based Caching)

    Args:
        _file_mtime: 파일 수정 시간 (File modification time)
                     언더스코어는 Streamlit에게 "이 값으로 캐시 키를 만들어"라고 알림
                     (Underscore tells Streamlit to use this as cache key)

    Returns:
        LottoDataLoader: 로딩된 데이터 (Loaded data)
    """
    loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
    loader.load_data()
    loader.preprocess()
    loader.extract_numbers()
    return loader

@st.cache_resource
def load_prediction_model(_loader):
    """
    예측 모델 로딩 (Load prediction model)

    Args:
        _loader: LottoDataLoader 인스턴스 (instance)
                 언더스코어는 Streamlit에게 "이 객체로 캐시하지 마"라고 알림
                 (Underscore tells Streamlit not to hash this object)

    Returns:
        LottoPredictionModel: 학습된 모델 (Trained model)
    """
    model = LottoPredictionModel(_loader)
    model.train_all_patterns()
    return model

@st.cache_resource
def load_recommender(_model):
    """
    추천 시스템 로딩 (Load recommender system)

    Args:
        _model: LottoPredictionModel 인스턴스 (instance)

    Returns:
        LottoRecommendationSystem: 추천 시스템 (Recommender)
    """
    return LottoRecommendationSystem(_model)

# ============================================
# 메인 함수 (Main Function)
# ============================================

def main():
    """메인 함수 (Main function)"""

    # 페이지 설정 (Page Configuration)
    st.set_page_config(
        page_title="로또 645 분석 (Lotto 645 Analysis)",
        page_icon="🎰",
        layout="wide"
    )

    # 파일 수정 시간 확인 (Get file modification time)
    file_mtime = get_csv_file_mtime()

    # 디버그 정보 (Debug Info - Optional)
    # st.sidebar.text(f"mtime: {file_mtime}")
    # st.sidebar.text(f"Date: {datetime.fromtimestamp(file_mtime)}")

    # 데이터 로딩 (Load Data)
    loader = load_lotto_data(file_mtime)  # ← mtime 파라미터 전달 (Pass mtime)

    # 모델 로딩 (Load Model)
    model = load_prediction_model(loader)

    # 추천 시스템 로딩 (Load Recommender)
    recommender = load_recommender(model)

    # 페이지 라우팅 (Page Routing)
    # ... (나머지 페이지 코드, Rest of page code)

if __name__ == "__main__":
    main()

🔍 동작 원리 상세 (Detailed Mechanism)

첫 번째 실행 (First Execution):

# 1. mtime 확인 (Check mtime)
file_mtime = get_csv_file_mtime()  # → 1704355200.123456

# 2. 캐시 확인 (Check cache)
# 캐시 키: "load_lotto_data_1704355200.123456"
# 캐시 없음! (No cache!)

# 3. 데이터 로딩 (Load data)
loader = load_lotto_data(1704355200.123456)  # 2.5초 소요 (2.5 sec)

# 4. 캐시 저장 (Save to cache)
# 캐시 키: "load_lotto_data_1704355200.123456"
# 값: loader 객체 (loader object)

두 번째 실행 (Second Execution - 파일 변경 없음, No File Change):

# 1. mtime 확인 (Check mtime)
file_mtime = get_csv_file_mtime()  # → 1704355200.123456 (동일, same)

# 2. 캐시 확인 (Check cache)
# 캐시 키: "load_lotto_data_1704355200.123456"
# 캐시 히트! (Cache HIT!)

# 3. 캐시에서 반환 (Return from cache)
loader = load_lotto_data(1704355200.123456)  # 0.5초 소요 (0.5 sec)

세 번째 실행 (Third Execution - 파일 변경됨, File Changed):

# [CSV 파일 업데이트됨 (CSV file updated)]
# mtime: 1704355200.123456 → 1704441600.654321

# 1. mtime 확인 (Check mtime)
file_mtime = get_csv_file_mtime()  # → 1704441600.654321 (변경됨, changed!)

# 2. 캐시 확인 (Check cache)
# 캐시 키: "load_lotto_data_1704441600.654321"
# 캐시 미스! (Cache MISS!) - 새로운 키 (new key)

# 3. 데이터 재로딩 (Reload data)
loader = load_lotto_data(1704441600.654321)  # 2.5초 소요 (2.5 sec)

# 4. 새 캐시 저장 (Save new cache)
# 캐시 키: "load_lotto_data_1704441600.654321"
# 값: 새 loader 객체 (new loader object)

6. 추가 UI 개선 (Additional UI Improvements)

📅 날짜 표시 개선 (Date Display Enhancement)

문제 (Problem):

기존 (Before): 2014.06.07 00:00:00 ~ 2026.01.03 00:00:00
               ↑ 불필요한 시간 부분 (Unnecessary time part)

해결 (Solution):

# 시간 부분 제거 (Remove time part)
start_date = loader.df['일자'].min().strftime('%Y.%m.%d')
end_date = loader.df['일자'].max().strftime('%Y.%m.%d')

st.info(f"📊 **데이터 기간 (Data Period):** {start_date} ~ {end_date}")

결과 (Result):

개선 후 (After): 2014.06.07 ~ 2026.01.03
                ↑ 깔끔! (Clean!)

🔢 고정 모드 도움말 동적 변경 (Dynamic Fixed Mode Help)

기존 (Before):

help="5개 조합에 이 번호를 반드시 포함합니다. (Include this number in all 5 combinations.)"

문제 (Problem):

• 조합 개수가 바뀌어도 "5개 조합"으로 고정 (Always says "5 combinations")
• 사용자가 3개 선택하면 부정확 (Inaccurate if user selects 3)

해결 (Solution):

# 동적으로 텍스트 생성 (Generate text dynamically)
n_combinations = st.slider("추천 개수 (Count)", 1, 10, 5)

fixed_help = f"{n_combinations}개 조합에 이 번호를 반드시 포함합니다. " \
             f"(Include this number in all {n_combinations} combinations.)"

fixed_number = st.number_input(
    "고정 번호 (Fixed Number)",
    min_value=0,
    max_value=45,
    value=0,
    help=fixed_help  # ← 동적 텍스트 (Dynamic text)
)

결과 (Result):

• 3개 선택 시: "3개 조합에 이 번호를 반드시 포함합니다."
• 7개 선택 시: "7개 조합에 이 번호를 반드시 포함합니다."

🔄 다음 회차 자동 계산 (Auto-calculate Next Round)

# 최신 회차 확인 (Get latest round)
latest_round = loader.numbers_df['회차'].max()

# 다음 회차 계산 (Calculate next round)
next_round = latest_round + 1

st.success(f"🎉 다음 추첨 회차 (Next Draw): **{next_round}회**")

💡 핵심 배운 점 (Key Takeaways)

✅ mtime 활용 (mtime Utilization)

1. 파일 메타데이터의 힘 (Power of File Metadata)

# 단 한 줄로 파일 변경 감지 (Detect file changes in one line)
mtime = os.path.getmtime(csv_path)

2. 언더스코어의 의미 (Meaning of Underscore)

@st.cache_data
def load_data(_file_mtime):  # ← 언더스코어 중요! (Underscore important!)
    # Streamlit에게 "이 값으로 캐시 키 만들어"라고 알림
    # Tells Streamlit "use this value as cache key"

3. TTL 설정 (TTL Configuration)

@st.cache_data(ttl=60)  # 60초마다 재확인 (Recheck every 60 sec)

🎯 설계 철학 (Design Philosophy)

1. 자동화 우선 (Automation First)

• 사용자가 아무것도 안 해도 동작 (Works without user action)
• 파일 변경 → 자동 감지 → 자동 갱신 (File change → Auto-detect → Auto-refresh)

2. 투명성 (Transparency)

• 사용자는 캐싱을 의식하지 않음 (User unaware of caching)
• 항상 최신 데이터처럼 보임 (Always appears to be latest data)

3. 성능과 정확도의 균형 (Balance of Performance & Accuracy)

• 변경 없을 때: 초고속 (0.5초, Fast when no change)
• 변경 있을 때: 약간 느림 (2.5초) but 정확함 (Slow but accurate when changed)

🛡️ 안정성 (Reliability)

에러 처리 (Error Handling):

def get_csv_file_mtime():
    """CSV 파일 수정 시간 반환 (Return CSV mtime)"""
    csv_path = "..."

    # 파일 존재 확인 (Check file exists)
    if not os.path.exists(csv_path):
        raise FileNotFoundError(f"CSV not found: {csv_path}")

    return os.path.getmtime(csv_path)

폴백 (Fallback):

try:
    file_mtime = get_csv_file_mtime()
    loader = load_lotto_data(file_mtime)
except FileNotFoundError:
    st.error("❌ 데이터 파일을 찾을 수 없습니다. (Data file not found.)")
    st.stop()

🔗 관련 링크 (Related Links)

• GitHub: lotter645_1227
• Streamlit App: 로또 645 분석 웹 앱
• Streamlit Caching 문서 (Docs): https://docs.streamlit.io/develop/concepts/architecture/caching
• Python os.path 문서: https://docs.python.org/3/library/os.path.html
• 이전 에피소드: 8편 - 복사하고, 붙여넣고, 3초
• 다음 에피소드: 10편 - 문을 여는 코드, PREM--

💬 마무리하며 (Closing Thoughts)

"파일은 기억한다. 마지막으로 수정된 그 순간을."

mtime. Modification Time. 파일이 마지막으로 변경된 시간. 단순한 숫자 하나였다. 하지만 이 숫자가 모든 것을 바꿨다.

캐싱의 딜레마가 있었다. 빠르면 구데이터, 정확하면 느림. 둘 중 하나를 선택해야 했다.

하지만 mtime은 제3의 길을 제시했다. "파일이 변경되지 않았다면 캐시를 쓰고, 변경되었다면 다시 읽어라."

os.path.getmtime(). 단 한 줄의 코드였다. 이 한 줄이 성능과 정확도를 모두 가져왔다.

Streamlit의 _file_mtime 파라미터. 언더스코어 하나가 캐시 키를 만들었다. mtime이 바뀌면 새로운 키, 새로운 캐시, 새로운 데이터.

0.5초의 속도와 100%의 정확도. 이제 둘 다 가질 수 있다.

파일이 기억하는 그 순간들이, 우리 앱을 똑똑하게 만들었다.

📌 SEO 태그

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#동적캐싱 #mtime #파일메타데이터 #Streamlit캐싱 #성능최적화 #캐시무효화 #자동갱신 #데이터최신성 #스마트캐싱 #파일시스템

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작성: @MyJYP
시리즈: 로또 645 데이터 분석 프로젝트 (9/10)
라이선스: CC BY-NC-SA 4.0

📊 Claude Code 사용량

작업 전:

• 세션 사용량: 100,241 tokens

작업 후:

• 세션 사용량: 120,789 tokens (31% 사용 = 54% -13%)

사용량 차이:

• Episode 9 작성 사용량: ~20,500 tokens
• 이미지 5개 생성 + 본문 작성 포함
• generate_episode9_images.py 스크립트 작성 포함
• mtime 기반 동적 캐싱 시스템 전체 구현 포함
• 주간사용량 5%사용 (83% -78%)
• 참고:* 이 에피소드 작성 후 세션이 요약되어 새 세션으로 계속되었습니다.