파이썬(Python) Generator- 설명 파이썬에서 성능 및 효율적으로 코드를 작성 하기 위해서 제네레이터 패턴을 많이 사용합니다. 제네레이터는 간단하게 설명하면 배열이나 리스트와 같은 반복가능한 연속적인 값들을 생성해 내는 패턴이고 가장 중요한 점은 모든 값을 포함하여 반환 하는 대신 호출 할 때마다 한 개의 값을 리턴하는 것입니다. 그런 이유에서 아주 작은 메모리로 효율적으로 대용량의 반복가능한 구조를 순회할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 볼 수 있습니다. 문서 하단에서 간단한 예제를 통해서 제네레이터를 쉽게 알아보도록 하겠습니다. Python 관련 포스팅 : Python 관련 파이썬(Python) Generator - 다이어그램 아래와 다이어그램으로 나타낼 수 있으며, 관련 예제는 하단에..
파이썬(Python) Iterator - 설명 파이썬에서 효율적으로 코드를 작성할 수 있는 방법 중에 이터레이터를 반드시 이해해야 된다고 생각됩니다. 이터레이터란 반복가능한 객체 즉, 반복문을 활용해서 데이터를 순회하면서 처리하는 것을 의미합니다. - List - Dictionary - Set, Tuple, Str 등 즉, 위와 같은 순회 가능한 Sequence 객체들에 대해서 Iterable Object 라고 지칭합니다.이미 순회 가능한 Design Pattern 으로 정의되어 있으며, 문서 하단에서 간단한 예제를 통해서 이터레이터를쉽게 알아보도록 하겠습니다. Python 관련 포스팅 : Python 관련 파이썬(Python) Iterator - 다이어그램 아래와 다이어그램으로 나타낼 수 있으며, 관련..
인프런 강의 시작! 최근에 빅데이터 기반 IoT 관련 프로젝트를 하느라 정신이 없네요. 작년 11월 부터 인프런(inflearn)에 강의 제작을 계획 한 후 어렵게 준비한 내용을 드디어 오픈하게 되었네요. 내가 알고 있는 지식을 상대방에게 알기 쉽게 전달하는 것. 이것은 쉽지 않은 작업이었습니다. 또한, 제한 된 시간 및 온라인 강의라는 특성에서 많은 시행 착오도 겪은 듯 합니다. (오프라인 강의하고는 또 다른 매력이!) 파이썬 웹 크롤링(웹 데이터 수집)를 활용한 수업 예제 소스를 작성함에 있어서 나열하는 이론은 최대한 줄이고 프로젝트 개발 과정에서 필요한 전반적인 기술을 담을 수 있도록 제작하는 것을 목표로 진행했습니다.아래 스크린 샷은 수업 중에 작성하는 프로젝트 예제 입니다. 다음 계획은 최근 자..
Flask(플라스크) - 기본 설명 ① Flask-RESTful : Python Flask 프레임워크를 확장해서 제작 된 REST API 작성을 위한 경량화 된 프레임워크 입니다.② 실무 프로젝트 진행 중에 급하게 REST API 서버 구축이 필요해서 사용 및 운영해 본 결과 너무나 만족스러웠습니다.③ 아래 예제 소스를 보시면 간단한 코딩으로 쉽게 작성 및 구동 가능하며, ORM 구축 환경을 제공합니다.④ 문서 하단에서 예제 소스코드를 다운로드 가능합니다. 또한, 추가적인 기능 작성은 공식 레퍼런스 문서를 참고하세요. Flask(플라스크) - RestFul API 소스 예제 및 실행 화면 기본 소스- GET, POST, PUT, DELETE 메소드 구현 1234567891011121314151617181..
Python (Pytube) - 소개 ① Pytube - 파이썬 모듈 기반으로 경량화 시켜 작성 된 유투브(Youtube) 동영상 다운로드 라이브러리 입니다. - 레퍼런스 참조 : https://github.com/nficano/pytube② 아래 예제 코드는 다운로드 대상의 화질 선택을 할 수 있게 작성되었습니다.③ 동시에 ffmpeg 코덱(Codec)을 커맨드라인에서 실행 후 자동으로 mp3로 변환하게 작성되었습니다.④ 파이썬 버전(Version) 3.6 환경이며, 윈도우 및 Mac(Linux) 기반에서 테스트 완료했습니다. Python (Pytube) - 동영상 다운로드 및 mp3 변환 사용법 상세 설명- 실행 하시려면 사전 작업이 몇 가지 필요해요.- 먼저 pip install pytube 명령어..
Python 아나콘다(Anaconda) - 텐서플로우(TensorFlow) ① TensorFlow(텐서플로우) - 구글에서 오픈소스로 공개한 기계학습 라이브러리 입니다. - 딥러닝 및 기계학습 분야에 관해 일반인들도 학습 가능하게 다양한 기능 제공 - 다른 언어들도 대 부분 제공하지만, 파이썬(Python) 관련 자료가 가장 풍부해요.② 아나콘다를 사용하여 텐서플로우를 설치하면 과학계산을 위한 다양한 패키지를 한 번에 설치할 수 있어요.③ 또 여러 버전의 파이썬 환경에서 작업 및 결과 수행에 있어서 파이썬 아나콘다 환경은 편리함을 제공합니다.④ 데이터 사이언스 관련 작업에 있어서 아나콘다, 캐노피(Canopy), 액티브파이썬(ActivePython) 등을 사용할 수 있어요. Python 아나콘다(Anac..
Python 아나콘다(Anaconda) - 기본 설명 ① Anaconda(아나콘다) - Python 기반의 데이터 분석에 필요한 오픈소스를 모아놓은 개발 플랫폼이라고 볼 수 있습니다. - 가상환경 관리자 제공 - 패키지 관리자 제공② 아나콘다에 포함된 수준 높은 패키지 관리자를 통해서 파이썬의 효율성을 극대화 시켜 활용할 수 있습니다. ③ 아나콘다의 또 다른 장점은 가상환경 관리자를 각 프로젝트 별 개발 환경을 효율적으로 구성할 수 있다는 것입니다.④ 데이터 사이언스(Data Science)관련 작업에 있어서 파이썬 아나콘다 설치 후 편하게 개발을 진행하고 있습니다. Python 아나콘다(Anaconda) - 패키지 설치(install), 패키지 확인(list) 기본 소스- 가상 환경 활성화(activa..
Python 아나콘다(Anaconda) - 기본 설명 ① Anaconda(아나콘다) - Python 기반의 데이터 분석에 필요한 오픈소스를 모아놓은 개발 플랫폼이라고 볼 수 있습니다. - 가상환경 관리자 제공 - 패키지 관리자 제공② 아나콘다에 포함된 수준 높은 패키지 관리자를 통해서 파이썬의 효율성을 극대화 시켜 활용할 수 있습니다. ③ 아나콘다의 또 다른 장점은 가상환경 관리자를 각 프로젝트 별 개발 환경을 효율적으로 구성할 수 있다는 것입니다.④ 아래 예제들을 보시면 정말 쉽게 사용하실 수 있어요. Python 아나콘다(Anaconda) - 버전확인(version), 업데이트(update) 기본 소스12345#아나콘다 버전 확인conda --version #아나콘다 업데이트conda update c..
Django(장고) - Logging 설정 (1). Settings.py 설정 ① Django 디폴트(Default) 로그설정은 Apache 와는 달리 파일로 기록이 되지 않는다. ② 이외에도 더욱 디테일(Detail)한 설정은 공식 레퍼런스(링크)를 확인해서 사용하자. ③ 작업은 settings.py 파일에서 작업한다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'file': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'debug.log', #저장 할 파일 이름 ..
Django(장고) - 에러(Error) 페이지 처리 (1). Step1 - DEBUG(디버그) 모드 종료 ① DEBUG = True 일 경우 : 웹 서버의 정보가 브라우저에 노출 되므로 실 서버 배포시는 반드시 DEBUG = False ② 서버쪽에서 자체 에러 페이지를 보여주기 때문에 에러 핸들러(Handler) 를 등록해야 한다. ③ 2가지 작업은 setting.py, urls.py 두 파일에서 작업한다. 1 2 3 4 5 6 7 8 // settings.py DEBUG = False #디버그 모드를 Disable 하자. ......... ......... Colored by Color Scripter cs (2). Step2 - 핸들러(Handler) 등록 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11..
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