프로젝트 요구사항 분석

1. 로깅 시스템 (logging_system.py)

상세 요구사항:

기능	설명	구현 힌트
로그 레벨 필터링	min_level 이하 로그 무시	IntEnum 비교 연산
함수 인자 로깅	include_args=True일 때 기록	*args, **kwargs 캡처
실행 시간 측정	밀리초 단위로 기록	time.perf_counter()
버퍼 기반 배치 출력	메모리 효율적 플러시	제너레이터 yield
컨텍스트 정보	request_id 등 자동 추가	컨텍스트 매니저 + threading.local

2. 캐싱 시스템 (caching_system.py)

상세 요구사항:

기능	설명	구현 힌트
TTL 지원	만료된 캐시 자동 삭제	datetime.now() > expires_at
LRU 정책	maxsize 초과 시 오래된 것 제거	OrderedDict.move_to_end()
캐시 통계	hits, misses, hit_rate	dataclass 활용
타입 안전	제네릭으로 타입 보존	TypeVar, Generic
캐시 무효화	delete(key), clear()	API 메서드

3. 평가 기준

항목	배점	기준
기능 구현	40%	모든 요구사항 충족
타입 힌트	20%	mypy --strict 통과
코드 품질	20%	가독성, 모듈화, 문서화
테스트	20%	주요 케이스 테스트 코드

4. 제출 폴더 구조

체크리스트

로깅 시스템:

• LogLevel.from_string("INFO") 동작
• @log 데코레이터가 함수 시그니처 보존 (functools.wraps)
• LogBuffer.flush()가 제너레이터 반환
• log_context() 중첩 지원

캐싱 시스템:

• CacheEntry.is_expired() 정확히 동작
• maxsize 초과 시 LRU 삭제
• @cache가 함수 인자로 키 생성
• CacheStats.hit_rate 계산 정확

전체:

• mypy --strict 통과
• 모든 public 함수/클래스에 docstring