Convention Unix Philosophy

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Unix Philosophy (McIlroy/Pike):

1. Do one thing and do it well — 프로그램은 한 가지 일만 잘 한다
2. Write programs to work together — 조합 가능하게 설계
3. Write programs that handle text streams — 표준 인터페이스로 소통

VIOLATION 1: 하나의 tool이 너무 많은 일

# VIOLATION: load_and_process_and_report()는 Unix 철학 위반
def process_demand_pipeline(
    input_path: str, output_path: str
) -> None:
    # 로딩 + 전처리 + 분석 + 저장 + 리포트 = 5가지 일
    df = pd.read_csv(input_path)
    df = df.dropna()
    df = df[df["demand"] > 0]
    result = df.groupby("zone_id")["demand"].sum()
    result.to_parquet(output_path)
    print(result.to_string())   # 리포트까지

# CORRECT: 각 tool은 하나의 일만 (조합 가능)
def load_demand(file_path: str) -> pd.DataFrame:
    """수요 데이터를 로드한다."""
    return pd.read_csv(file_path)

def clean_demand(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """결측값과 음수 수요를 제거한다."""
    return df.dropna().loc[lambda x: x["demand"] > 0]

def aggregate_by_zone(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
    """zone별 수요를 집계한다."""
    return df.groupby("zone_id")["demand"].sum()

def save_result(series: pd.Series, output_path: str) -> None:
    """결과를 Parquet으로 저장한다."""
    series.to_frame().to_parquet(output_path)

# 조합으로 파이프라인 구성 (조합 가능)
def run_pipeline(input_path: str, output_path: str) -> None:
    result = aggregate_by_zone(clean_demand(load_demand(input_path)))
    save_result(result, output_path)