지난 해에 Python DataFrame의 발전을 지켜보신 분이라면 대규모 데이터세트 작업용으로 설계된 강력한 DataFrame 라이브러리인 Polars를 들어보셨을 겁니다. PyCharm에서 Polars를 사용해 보세요 Spark, Dask나 Ray와 같은 다른 대용량 데이터세트 라이브러리와는 달리 Polars는 한 대의 시스템에서 사용되도록 설계되었기 때문에 pandas와 유사한 것으로 많이 비교됩니다. 그러나 Polars는 데이터 처리 방식이나 최적의 적용 분야 등과 같이 여러 중요한 부분에서 pandas와 차이점이 있습니다. 이 글에서는 두 DataFrame 라이브러리의 기술적인 차이점과 각각의 장단점을 알아봅니다. 이에 관해 Polars의 제작자인 Ritchie Vink의 설명을 자세히 들어보고 싶다면, 아래에서 인터뷰도 확인해 보세요! https://youtu.be/QfLzEp-yt_U pandas보다 Polars를 사용해야 하는 이유 한 마디로 성능 때문입니다. Polars는 처음부터 속도가 빠르도록 설계되어 pandas보다 공통 연산을 5~10배 정도 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한, pandas보다 Polars 연산의 메모리 요

올해의 화제는 생성형 AI와 LLM이었습니다. 그렇다면 이 두 가지가 데이터 과학과 머신러닝 동향에도 영향을 주었을까요? 데이터 과학의 새로운 동향 중 따를 만한 것은 무엇일까요? 매년 JetBrains는 Python Software Foundation과 협업하여 이러한 질문에 관한 인사이트를 제공하는 Python 개발자 설문조사를 실시합니다. 최근에 실시된 설문조사 결과는 2023년 11월부터 2024년 2월 사이에 수집되었으며, 데이터 과학 섹션이 추가되었습니다. 이를 통해 지난 한 해 동안 데이터 과학의 전체적 동향을 더 정확하게 파악하고 이 분야에서 Python의 중요도를 조명했습니다. 48%의 Python 개발자가 데이터 탐색 및 처리에 참여하였으나 데이터 분석에 Python을 사용하는 응답자의 비율은 2022년 51%에서 2023년 44%로 감소하였습니다. 머신러닝에 Python을 사용하는 응답자의 비율도 2022년 36%에서 2023년 34%로 감소하였습니다. 한편 응답자의 27%는 Python을 데이터 엔지니어링에 사용했고, 8%는 MLOps에 사용했습니다. 이 두 카테고리는 2023년의 설문조사에 새로 추가되었습니다. 설문조사 결과에 나타

JetBrains AI Assistant 2024.3이 출시되었습니다! 이번 릴리스의 하이라이트는 선호하는 채팅 모델을 유연하게 선택할 수 있다는 점입니다. Google Gemini, OpenAI 또는 로컬 모델 중에서 선택하고 상호 작용을 맞춤형으로 설정하여 더욱 최적화된 경험을 느껴보세요. 이번 업데이트에는 주요 언어를 모두 지원하는 고급 코드 완성, 개선된 컨텍스트 관리와 에디터 내 인라인 프롬프트를 즉시 생성하는 기능이 포함되어 있습니다. 채팅 경험을 더욱 세밀하게 제어: Gemini, OpenAI, 로컬 모델 중에서 선택 이제 Google Gemini나 OpenAI와 같은 클라우드 모델 공급자를 선택하거나 로컬 모델에 연결하여, 선호하는 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 이 확장된 선택지를 통해 특정 워크플로에 맞게 AI 채팅의 응답을 사용자 지정하여 더 적절하고 개인화된 경험을 할 수 있습니다. Google Gemini 모델 사용 가능 JetBrains AI에서 사용되는 LLM 라인업에 이제 Gemini 1.5 Pro 002와 Flash 002가 포함됩니다. 이러한 모델은 다양한 작업에 최적화된 성능과 고급 추론 기능을 제공합니다. Pro 버전은

Django 개발의 최신 동향을 알아보고 싶으신가요? Django Foundation과 협력하여 PyCharm은 전 세계 4,000명 이상의 Django 개발자를 대상으로 설문조사를 진행하고 답변을 기반으로 프레임워크 사용에서 발견된 동향을 분석했습니다. 이번 블로그 게시글에서는 설문조사에서 발견된 다음의 주요 사실을 공유합니다. Django 개발자 세 명 중 한 명은 Flask 혹은 FastAPI를 사용합니다. 대부분의 개발자는 풀스택 및 API 개발 모두에 Django를 사용합니다. Django 개발자의 61%는 비동기 기술을 사용합니다. 그 외에 다양한 인사이트가 있습니다! 이해하기 쉬운 인포그래픽을 참조하면서 조사 결과에 관해서 더 자세히 알아보고 Django 개발의 다른 동향을 발견해 보세요. 백엔드: Django 개발자 세 명 중 한 명은 Flask 혹은 FastAPI를 사용 74%의 개발자에게 Django는 항상 활용하는 프레임워크로 남아 있습니다. 그러나 이 수치는 작년의 83%보다는 다소 떨어졌습니다. FastAPI는 여전히 인기가 있으며, 응답자 중 25%가 사용 중이었습니다. 한편 Flask는 인기가 약간 줄었습니다(2022년

2024.2 버전의 JetBrains IDE를 위한 새롭고 개선된 AI Assistant가 출시되었습니다. 더욱 스마트해지고 빨라진 Java, Kotlin 및 Python용 AI 코드 완성, 에디터에서 코드 작업 시 더욱 개선된 UX, Git 충돌 해결을 위한 AI 기능, 터미널 내 코드 생성, 사용자 지정이 가능한 새로운 프롬프트 및 개선된 테스트 생성 등이 포함되었습니다. 아직 AI Assistant가 없으신가요?  최신 개선 사항을 체험해 보려면 JetBrains IDE 2024.2 버전 중 선호하는 IDE를 열고 오른쪽 툴바에서 AI 아이콘 을 클릭하여 설치를 시작한 다음 안내에 따라 활성화하면 됩니다.  또한, 2024.2부터는 CLion 및 Rider를 포함하여 사용 중인 IDE 내에서 전체 줄 코드 완성(FLCC)을 지원하는 무료 로컬 AI 완성 기능도 체험할 수 있습니다. 이 블로그 게시글에서 FLCC에 관해 자세히 알아보세요.  빠르고 스마트해진 클라우드 코드 완성 이번 릴리스의 주안점 중 하나는 JetBrains IDE 내에서 AI 코드 완성의 사용자 경험을 개선하는 것입니다. 이러한

AI를 사용한 프로그래밍은 여전히 논쟁의 여지가 많은 주제이지만, 점차 많은 개발자들이 AI를 일상적 워크플로에 통합하기 시작하고 있다는 사실은 부인할 수 없습니다. 어떤 입장이든, 혹은 아직 판단을 내리지 못했더라도 JetBrains IDE 2024.1 버전에 새롭게 도입된 전체 줄 코드 완성 기능은 여러분의 관심을 끌기에 충분해 보입니다. 이 기능은 AI 기반이며 인터넷을 통해 데이터를 전송하지 않고 로컬에서 실행됩니다. 이번 블로그 게시물에서는 전체 줄 코드 완성이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떤 언어가 지원되는지, 이에 대한 피드백을 제공하려면 어떻게 해야하는지 자세히 설명하겠습니다. 아래의 영상(한국어 자막 제공)에서도 확인하실 수 있습니다. JetBrains IDE에서 전체 줄 코드 완성이란 무엇인가요? 이 새로운 유형의 코드 완성 기능은 JetBrains IDE의 최신 2024.1 업데이트에 추가되었습니다. 아래에서 볼 수 있듯이 현재 파일의 컨텍스트에 따라 줄을 완성하는 회색 톤의 한 줄 제안 형태를 취합니다. 이러한 제안은 다양한 언어 및 프레임워크에 대해 특별히 학습시킨 특수 언어 모델을 통해 제공됩니다

Django의 핵심은 개발자가 애플리케이션을 빠르게 개발하도록 지원하는 것입니다. 이 프레임워크를 마스터하면 콘셉트 구상부터 프로덕션 상태의 웹 애플리케이션 완성까지 과정이 한결 간소화됩니다. 더 빠르게 개발을 진행하려면 PyCharm에서 Django 앱 제작 방법을 배워보세요. 이 튜토리얼은 현재 위치의 기온을 보여주는 간단한 Django 애플리케이션 제작의 모든 단계를 설명합니다. 또한 상호작용성을 가미하기 위해 앱에서 임의의 다른 위치의 날씨도 검색할 수 있도록 합니다. 이 튜토리얼에서 학습할 내용은 다음과 같습니다. PyCharm에서 Django 프로젝트 생성 모델, 뷰 및 템플릿 작성 API 호출 및 응답 처리 데이터베이스 연결 및 데이터 채우기 완전한 애플리케이션 코드가 필요한 경우 저장소를 복제하면 됩니다. 복제와 관련한 자세한 내용은 PyCharm 문서를 참조하세요. 전제 조건 이 튜토리얼은 이미 몇 년의 Python 사용 경력이 있는 개발자를 대상으로 하므로, 컴퓨터에 Python이 설치되어 있다는 가정하에 진행됩니다. 혹시 Python이 설치되어 있지 않더라도 걱정하지 마세요! PyCharm에서 첫 프로젝트를 생성할 때 원하는 Pyth

Django Foundation을 지원하기 위한 연례 캠페인이 시작되었습니다. Django는 전 세계 사람들과 기업에 매우 중요합니다! Python의 가장 큰 성공작 중 하나이기도 합니다. Django는 코드일 뿐만 아니라 프로젝트이자 이를 지원하는 비영리 재단를 가리키기도 합니다. Django는 자발적인 오픈 소스 개발에 대한 존경의 표시입니다. Django와 Django Software Foundation에는 재정적 지원 등의 자원이 필요합니다. 좋은 소식은 여러분이 PyCharm을 마음껏 이용하면서 Django의 지속 가능성에 기여할 수 있다는 것입니다. Django Software Foundation에 기부하면 Django 프레임워크의 지속적인 성장과 개선을 지원할 수 있습니다. PyCharm은 Python을 이용한 웹 개발에 Django가 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. PyCharm Professional은 manage.py 유틸리티의 작업 실행 기능, Django 서버에 대한 실행/디버그 구성, 그리고 데이터베이스 관리 기능을 비롯해 Django에 대한 풍부한 지원을 제공합니다.  올 7월, 신규 사용자에게는 PyCharm Prof

이미 새 UI를 사용 중이신가요? 아니면 아직 사용을 해보지 않으셨나요? 새 UI가 슬라이스 식빵 이래 최고의 발명품인 이유에 대해 알려 드리겠습니다! 이 UI를 활성화하고 둘러보겠습니다. 가장 쉬운 방법은 UI 오른쪽 상단의 Settings(설정) 톱니바퀴를 사용하는 것입니다. PyCharm을 다시 시작해야 하지만 그게 전부입니다! 이번 인터페이스 업데이트에서는 다양한 요소 주위에 더 많은 빈 공간을 도입했습니다. 화면에 구분선 등의 요소를 추가하지 않고 콘텐츠를 쉽게 구분할 수 있게 하기 위해서입니다. UI 요소를 조금 더 작게 만들고 싶다면 Meet the New UI(새 UI 만나보기) 도구 창에서 Compact(작게)를 선택하거나 나중에 설정에서 'new ui'를 검색하면 됩니다. 이 설정은 인터페이스 요소 주변의 일부 공백과 여백을 제거합니다. 정보의 계층 구조를 나타내는 색상 및 요소 크기의 사용을 포함하여 직관적으로 확인되는 몇 가지 테마가 있습니다.  예를 들어, Dark(어두운) 테마에는 상단에 VCS 액션 및 Run(실행) 액션 같은 기능에 대한 공통 진입점을 역할을 하는 짙은 회색 막대와 에디터용 검정색 배경이 있습니

데이터 과학 작업을 하다 보면 데이터베이스에서 데이터를 가져와야 할 때가 있습니다. 그러나 로컬에 저장된 CSV 파일을 읽다가 pandas로 넘어가 데이터베이스에 연결하여 쿼리하는 작업은 진행하기 부담스러울 수 있습니다. 시리즈의 첫 번째인 이번 블로그 글에서는 MySQL 데이터베이스에 저장된 데이터를 pandas로 불러오는 방법을 알아보고 이 과정을 더 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 유용한 PyCharm 기능을 살펴봅니다. 데이터베이스 콘텐츠 조회 이번 튜토리얼에서는 MySQL 데이터베이스에 있는 항공편 지연 및 결항 데이터를 pandas DataFrame으로 읽어 보겠습니다. 이 데이터는 Priank Ravichandar가 제작한 “2003-2016 항공편 지연” 데이터세트의 한 버전이며 CC0 1.0 라이선스로 제공됩니다. 데이터베이스 작업을 할 때 짜증나는 점 중 하나는 모든 테이블이 원격 서버에 저장되어 있어 사용 가능한 데이터의 개요를 볼 수 없다는 점입니다. 따라서 여기서 사용할 첫 번째 PyCharm 기능은 Database(데이터베이스) 도구 창으로, 해당 창에서는 쿼리 작업을 하기 전에 데이터베이스에 연결해서 전체적으로 내부 검사를 할

PyCharm 2023.1이 출시되었습니다! 올해의 첫 번째 주요 릴리스인 이번 버전에서는 원격 Jupyter Notebook 지원, 새로운 UI에 대한 개선, 제네릭에 대한 향상된 유형 추론 등을 제공합니다. 아래에서 새로운 기능을 확인해 보세요! 4월 4일 오전 0시(한국 표준시 기준)에 새로운 버전에 관한 YouTube 라이브 스트림이 시작됩니다. (이 라이브 스트림은 영어로 진행됩니다.) 이 라이브 스트림에 참석하여 궁금한 점이 있으면 저희에게 질문해 주세요! PyCharm 2023.1 다운로드 새로운 UI 새로운 PyCharm의 UI를 개발해온 지 꽤 오래되었습니다. 이 새로운 UI는 시각적 복잡성을 줄이고, 필수 기능에 간편한 액세스를 제공하며, 필요에 따라 복잡한 기능을 점진적으로 공개하도록 만들어져 UI의 모양과 느낌이 더욱 깔끔해졌습니다. 주요 변경 사항으로는 간소화된 메인 툴바, 새 도구 창 레이아웃, 새로운 테마 및 업데이트된 아이콘이 있습니다. 새로운 PyCharm Community Edition 사용자의 경우, PyCharm 2023.1에서 새 UI가 기본적으로 활성화됩니다. PyCharm Professional 사용자의 경우에는 기

Python과 같은 글로벌 규모의 오픈 소스 프로젝트를 유지관리하는 데 얼마의 비용을 들이는지 아시나요? 기여자들이 언어 자체 개발에 (무보수로) 투입한 일부 시간을 제외하고 Python Software Foundation(PSF)은 2021년에만 Python 언어와 그 기여자 및 사용자의 발전을 위한 구조와 안정성을 제공하기 위해 200만 달러를 들였습니다. Python은 무료 소프트웨어이고 PSF는 비영리 단체입니다. 그런데 이렇게 많은 돈이 모두 어디서 오는지 궁금할 수 있습니다. 2021년 연례 보고서에서 자세한 정보와 재무제표를 찾아볼 수 있지만, 간단히 말해서 후원과 기부금이 전체 자금에서 큰 부분을 차지합니다. 여러분도 저희만큼 Python을 사랑한다면 이 소식이 반가우실 겁니다. JetBrains는 4년 연속으로 PSF의 연말 모금 행사에 참여하고 있습니다. 이 파트너십으로 Python을 지원하기 위해 USD 75,000 이상이 모금되었으며 이어서 2022년에는 여러분을 위해 멋진 혜택을 준비했습니다. PyCharm Professional 구독을 30% 할인된 가격에 구매하시면 구매 금액 전액이 PSF에 기부되고, 보너

목차 How to create a new Flask project in PyCharm How to set up an environment for your project How to setup a template language How to set up a run configuration for your Flask application How you can change the default port Working with templates How to create a template file from usage How to use a live template How to add a templates folder to your project How to associate an SQL database with your Flask project (and why you might do so) Python으로 간단한 웹 애플리케이션을 빌드하려는 경우 Flask 마이크로프레임워크가 아마도 최고의 선택 중 하나일 것입니다. Flask를 사용하면 단 하나의 Python 파일로 실제 웹 애플리케이션을 빌드하고 필요한 경우 확장할 수 있습니다.&nbs

JS 개발을 위한JetBrains IDE의새로운 기능 목차 Code With Me 종속성 업데이트를 위한 새로운 검사 package.json의 'imports' 및 'exports' 필드 지원 기본 HTML 미리보기 및 저장 시 다시 로드 .js와 .d.ts 파일 간의 매핑 개선 private 필드에 대한 이름 변경 리팩터링 Angular 구성 요소 추출 리팩터링 Vue 및 React 속성에 대한 타입 검사 'require' 문 자동 가져오기 새로워진 Deno 통합 FOMO에 대해 들어본 적이 있으신가요? Fear Of Missing Out, 놓치는 것을 걱정한다는 뜻이죠. WebStorm 및 기타 JetBrains IDE에는 너무 많은 기능이 있어 개발자로서의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 수 있는 멋진 생산성 도구를 간과하기 쉽습니다. 그래서 새로운 형식의 블로그를 준비했습니다. WebStorm의 가장 유용한 생산성 향상 기능을 한 곳에 모아놓은 새로운 시리즈인 FOMO 다이제스트를 소개합니다. 이 블로그 시리즈는 다른 JetBrains IDE에서 JavaScript 및 관련 기술로 작업하는 분들에게도 도움이 될 것입니다. PhpStorm

이미 알고 계시겠지만 PyCharm은 Django 웹 프레임워크에 대해 동급 최고의 지원을 제공합니다. 하지만 앞으로 3주 내에 PyCharm을 구입하기만 하면 여러분도 Django를 후원할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? PyCharm은 올해에도 Django Software Foundation(DSF)의 기금 마련 캠페인에 참여합니다. 이 캠페인에 참여한 지도 6년째에 접어들었고, 이 기간 동안 거의 USD 200,000를 모금했습니다! 2022년 6월 20일까지 개인 PyCharm Professional 연간 라이선스의 신규 구독을 30% 할인된 가격으로 구매하면 구매 비용 전액이 곧바로 DSF의 일반 모금 활동에 기부됩니다. 이 협력을 통해 더 많은 Django 개발자가 PyCharm을 사용하면서 생산성을 높이는 동시에 웹 프레임워크를 개선하고 Django Girls와 같은 다양한 지원 프로그램을 유지하려는 DSF를 지원할 수 있습니다. PyCharm Professional Edition에서 사용할 수 있는 Django를 지원하기에 지금보다 좋은 때는 없습니다! 지금 Django 후원하

JetBrains의 Python용 전체 줄 코드 완성 플러그인이 이제 공개 베타로 제공됩니다. 이 플러그인을 만드는 데 사용된 몇 가지 기술과 알고리즘에 대해 이야기하고 그 과정에서 수집한 Python 프로그래밍에 대한 통계 정보를 공유하려고 합니다. '전체 줄 코드 완성'이란 무엇일까요? 입력하려는 다음 단어를 제안하는 코드 완성에는 이미 익숙하실 것입니다. 그렇지 않다면, 이 내용을 다룬 일련의 자료를 확인해 보세요(1, 2, 3, 4). 전체 줄 코드 완성은 더 큰 코드 조각을 제안하여 이 기능을 더욱 확장합니다. 무엇보다도 사용자 대신 메서드 호출 매개변수를 입력하거나 오류 메시지 텍스트를 작성해줍니다. UX 측면에서 일반 코드 완성과 유사하며 동일한 팝업을 사용하여 결과를 표시합니다. 그러나 이 확장된 완성 형식의 이면에 있는 기술은 근본적으로 다릅니다. 표준 코드 완성은 정적 분석을 사용하여 현재 위치에서 볼 수 있는 클래스, 메서드, 필드 변수 및 키워드를 파악한 다음 머신러닝을 적용하여 가장 좋은 제안을 선택합니다. 사전에 파악된 집합에서 최선의 항목을 선택하는 것은 분별 모델링(discriminative modeling)의 예입니다. 반면에

지난 11월, PyCharm은 Python Software Foundation(PSF: Python 소프트웨어 재단)의 연말 모금 행사에 함께 참여했습니다. 11월 9일부터 12월 1일까지 할인 코드 'SUPPORTPYTHON21'로 구매한 모든 신규 PyCharm Professional Edition 라이선스에서 발생한 수익금 전액이 PSF의 일반 기금으로 사용되었습니다. Python Software Foundation(Python 소프트웨어 재단, PSF)은 Python 프로그래밍 언어를 지원하는 주요 조직입니다. PSF는 비영리 단체이기에 활동을 도와줄 후원과 기부가 필요합니다. 여러분도 언제든지 재단 웹사이트를 방문해 직접 기부를 할 수 있습니다. JetBrains와 PSF는 이 캠페인에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 모두 참여해준 덕분에 한 달도 안 되는 기간에 $25,000를 모금할 수 있었습니다! PyCharm 사용자의 이 같은 기부는 PSF가 재무 건전성을 유지하고 Python 커뮤니티와 다양한 봉사 활동 및 다양성 프로그램을 계속 지원할 수 있는 힘이 됩니다. 2022년에도 Python을 즐겁게 사용하고 PyCharm이 여러분의 여

새로운 데이터 과학 IDE인 DataSpell이 공식 출시되었다는 기쁜 소식을 알려 드립니다! DataSpell은 탐색적 데이터 분석 및 ML 모델 프로토타이핑 작업에 특화된 새로운 JetBrains IDE입니다. Jupyter Notebook의 대화형 기능과 PyCharm에서 제공하는 Python 및 R에 대한 지능적인 코딩 지원 기능을 하나의 인체공학적 환경으로 결합했습니다. DataSpell의 주요 기능은 무엇일까요? 무엇보다도 DataSpell은 로컬 및 원격 Jupyter Notebook을 모두 지원합니다. 기존 웹 기반 Notebook을 사용하는 것과 같이 IDE 내에서 바로 작업할 수 있습니다. DataSpell을 사용하면 Jupyter 또는 JupyterLab에 비해 지능적인 코딩 지원 및 본격적인 IDE에서 제공하는 기타 많은 기능을 얻을 수 있는 이점이 있습니다. DataSpell은 Jupyter의 명령어 모드 및 대부분의 표준 단축키, Markdown과 LaTeX 및 대화형 출력을 지원합니다. Python 및 R 스크립트의 경우 DataSpell을 사용하면 스크립트 전체 또는 일부를 실행하고 대화식으로 편리하게 출력을 찾아볼 수 있습

JetBrains DataSpell은 데이터 과학자를 위해 특별히 제작된 새로운 IDE로, 3월에 발표된 이후 지금까지 비공개 얼리 액세스 프로그램(EAP)으로 제공되었습니다. 모든 분들을 초대하기 전에 새로운 IDE의 대략적인 윤곽을 다듬기 위해 지금까지 제한된 수의 사용자만 초대했습니다. 드디어 오늘, EAP를 일반에 공개한다는 반가운 소식을 전해드리려고 합니다. 이제 이번 출시를 기다리고 있던 모든 분들께 초대장을 보내드릴 예정입니다. 또한 JetBrains DataSpell 웹사이트에서 등록 없이 EAP 빌드를 다운로드할 수 있습니다. 최신 EAP 빌드를 바로 다운로드하고 사용해 보세요. 지난 몇 달 동안 DataSpell 팀이 가장 심혈을 기울인 부분은 노트북 경험을 개선하는 것이었습니다. 여기에는 Jupyter Notebook 셀을 원활하게 조작하는 기능, 기존의 모든 단축키에 대한 액세스, 명료한 출력 디스플레이 및 빠른 수정 등이 포함됩니다.  노트북 지원 개선 사항을 일부 소개하면 다음과 같습니다. 단축키와 마우스를 모두 이용해 개별 출력을 접을 수 있습니다. 노트북 스크롤과 노트북 출력을 크게 개선

Django 프레임워크를 자주 사용하시는 개발자 여러분을 위한 소식 아시다시피 Django 프레임워크는 커뮤니티 멤버들에 의해 만들어지고 유지 관리되고 있습니다. 이런 이유로 Django가 큰 노력없이 쉽게 만들어지는 것처럼 보일 수도 있지만, 사실은 단체의 끊임없는 관리와 의사 소통이 필요합니다. Django 주요 릴리스는 8개월마다 이루어지며 버그 수정은 매달 업데이트 됩니다. 이러한 유지 관리는 많은 노력이 듭니다. 이것이 바로 Django Fellowship 프로그램 이 존재하는 이유이며 Django Software Foundation이 커뮤니티의 기술 및 재정 지원을 필요로하는 이유입니다. 또한, Django Software Foundation은 Django Girls와 같은 커뮤니티의 발전 및 자체 프로젝트들을 지원하고 있습니다. DSF 활동에 대한 더 많은 정보는 여기에서 찾을 수 있습니다. Django를 지원하세요! JetBrains는 올해로 5년째 Django 기금 조성에 참여하고 있습니다. 지난 4년 동안, JetBrains PyCharm은 Django Software Foundation에 $140,000 이상의 기금을