최신글
-
가비지 컬렉터가 있는데 왜 메모리 누수가? weakref로 해결하기 "서비스가 점점 느려지더니 결국 서버가 다운됐습니다."어느 날 갑자기 메모리 사용량이 계속 증가하다가 서버가 멈춰버린 경험이 있으신가요? 분명 코드에는 문제가 없어 보이는데, 시간이 지날수록 메모리가 해제되지 않고 계속 쌓여만 가는 상황. 이것이 바로 '메모리 누수'입니다.파이썬은 직접 메모리를 관리해주지 않아도, 가비지 콜렉터가 자동으로 메모리를 관리해 주는 언어입니다. 가비지 콜렉터는 일정 주기로 실행되어 더 이상 사용되지 않는 객체들의 메모리를 해제해 줍니다. 이는 대부분 아주 잘 작동하지만, 가끔 문제가 생기기도 합니다.weakref 알아보기위와 같은 상황은 객체들끼리 서로 물리고 물리는 관계 (예를 들어 list나 dict에 어떤 객체를 저장)에 자주 발생합니다. 이럴 때, 파이썬의 weakre..
-
AWS SAA 시험 후기 및 학습법 공유 2025년 5월 3일, AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-C03) SAA 시험에 합격했다. 약 두 달간 시험을 준비했는데, 노력한 만큼 좋은 결과를 얻게 되어 정말 기쁘고 뿌듯하다!이 글을 통해 AWS SAA 시험을 도전하게 된 이유와 학습 과정을 공유하고자 한다. 현재 시험을 준비하고 계시거나 앞으로 시험을 보실 분들에게 조금이나마 실질적인 도움이 되었으면 하는 바람이다.시험을 보게 된 이유자격증 취득을 결심하게 된 데에는 크게 두 가지 이유가 있었다.회사에서 이미 AWS를 꽤 활용하고 있었지만, 주먹구구식으로 운영하고 있는 듯한 느낌이 들었다. '어떠한 서비스를 사용할지', '더 효율적인 방법은 없는지'에 대한 고민 없이 관성적으로 AWS 인프..
-
25년 1분기를 돌아보며 들어가며25년의 첫 분기가 지나갔다. 지난해의 어려움을 뒤로하고 회사는 새로운 투자를 유치하며 안정적인 단계에 들어섰다. 작년에 비하면 훨씬 나은 상황이지만, 그만큼 책임감도 커졌다. 여러 회사와의 협업, 새로운 도메인에 대한 업무 등 도전적인 과제들이 기다리고 있다.부담감이 없진 않지만, 눈앞의 과제들을 하나씩 해결해 나가는 과정에서 성장할 수 있으리라 믿는다. 물론 BEP 달성 등 남은 과제와 이루어야 할 목표는 여전히 많다. 회사가 위기를 겪으며 배운 교훈들을 바탕으로, 같은 실수를 반복하지 않고 더 나은 방향으로 나아가고자 한다.1분기 정리정기적인 1 on 1 미팅 시작올해부터 팀원들과 매월 1 on 1 미팅을 시작했다. 사실 이전에는 정기적인 미팅 주간을 갖는 것이 형식적인 미팅이 될 수 있다고..
인기글
-
AWS SAA 시험 후기 및 학습법 공유 2025년 5월 3일, AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-C03) SAA 시험에 합격했다. 약 두 달간 시험을 준비했는데, 노력한 만큼 좋은 결과를 얻게 되어 정말 기쁘고 뿌듯하다!이 글을 통해 AWS SAA 시험을 도전하게 된 이유와 학습 과정을 공유하고자 한다. 현재 시험을 준비하고 계시거나 앞으로 시험을 보실 분들에게 조금이나마 실질적인 도움이 되었으면 하는 바람이다.시험을 보게 된 이유자격증 취득을 결심하게 된 데에는 크게 두 가지 이유가 있었다.회사에서 이미 AWS를 꽤 활용하고 있었지만, 주먹구구식으로 운영하고 있는 듯한 느낌이 들었다. '어떠한 서비스를 사용할지', '더 효율적인 방법은 없는지'에 대한 고민 없이 관성적으로 AWS 인프..
-
배워봅시다 Draw.io '백문이 불여일견'이라는 말이 있습니다. '백 번 듣는 것이 한 번 보는 것만 못하다'는 뜻입니다. 이와 완전히 동일하지는 않지만, 백번 읽는 것보다 시각적으로 한 번 보는 것이 이해가 쉬운 경우가 많습니다. 정말 그런지 예시를 통해서 한 번 살펴보겠습니다. Velog라는 개발 블로그의 아키텍처는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 프론트엔드 React로 만들어진 프로젝트를 AWS Lambda를 통해 서버사이드 렌더링 됩니다. Static File은 AWS S3에 저장되어 있고, CloudFront를 통해서 서비스됩니다. 백엔드 백엔드는 AWS Lambda를 통해 서비스되고, NAT Gateway를 통해서 AWS S3나 AWS SES 같은 외부 서비스에 접근합니다. 유저가 이미지를 업로드하면 백엔드 서버를 ..
-
vscode에서 파이썬 개발환경 세팅하기 (가상환경, 개발도구) 안녕하세요, 이번 포스트에서는 vscode로 파이썬 개발을 시작하기 위해 개발 환경을 구성하는 방법에 대해서 다루어보겠습니다. 파이썬 관리 도구 및 가상환경, 패키지 매니저, 그리고 스타일 및 정적검사를 위한 개발 도구까지 소개해 보도록 하겠습니다. 파이썬으로 프로젝트를 구성하시는 분들에게 많은 도움이 되었으면 합니다. vscode 설치하기 우선 당연하게도 vscode를 설치해야 합니다. 아래 링크를 통해 본인의 환경에 맞는 vscode를 설치합니다. https://code.visualstudio.com/download 파이썬 설치 파이썬을 공식 홈페이지를 통해 설치할 수도 있지만, 저희는 pyenv라는 도구를 활용할 계획입니다. pyenv는 파이썬 버전을 쉽게 바꿀 수 있게 도와주는 툴입니다. 프로젝트..
-
파이썬의 컨텍스트 매니저 (Context Manager) 에 대해 알아봅시다. 기초 컴퓨터에서 사용할 수 있는 리소스는 제한적입니다. 따라서 사용한(acquired) 리소스는 종료해주는 것(released)이 중요합니다. 그렇지 않다면 프로그램이 종료된 이후에도 사용한 리소스가 계속 열려있는 resource leak현상이 발생합니다. f = open('memo.txt', 'r') print(f.read()) 위의 코드처럼 파일을 열고 닫아주지 않는다면, 파일이 계속 컴퓨터에 남아있을 확률이 있습니다. (대부분 Python이 종료해준다고 하긴 합니다.) >> Hello, World따라서 아래와 같이 열었던 파일을 닫아주어야 합니다. f = open('memo.txt', 'r') print(f.read()) f.close() 하지만, 코드가 복잡해지다보면 파일을 닫기전에 에러가 발생할..
-
파이썬 Typing 파헤치기 - 기초편 동적 언어에서의 타입 검사파이썬은 동적 언어로 잘 알려진 언어입니다. 즉, 변수의 타입을 일일이 명시하지 않아도 되고, 특정 변수의 타입이 중간에 바뀌어도 됩니다. 파이썬과 같은 동적 언어는 C, Java, Rust 등의 정적 언어보다 배우기도 쉽고, 좀 더 빠르게 프로그래밍이 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만, 잘못된 타입을 사용하여 예상치 못한 에러를 만들어내고, 이로 인해 프로그램이 망가질 수 있다는 단점도 있습니다. 코드 양이 많아지고 복잡해질수록 잘못된 타입으로 인한 에러를 만날 확률이 높아지겠죠.따라서 최근에는 이런 동적 언어들에도 타입을 명시하고 검사하고자 하는 수요가 늘어나고 있습니다. Javascript계열에서는 Typescript가 많은 인기를 얻고 있으며, 파이썬 같은 경우도 3.5..
-
쉽게 설명하는 네트워크 (IP주소, DNS, 네트워크, 호스트, CIDR, Private IP, 포트포워딩) IP 주소가 뭔가요? IP 주소는 각각의 컴퓨터 기기가 서로 통신하기 위해 가지고 있는 네트워크 주소입니다. 우리가 우편주소로 집의 위치를 찾는 것처럼, 컴퓨터는 IP주소라는 주소체계를 통해 컴퓨터를 식별합니다. IPv4와 IPv6 IP 주소체계는 IPv4와 IPv6로 나눌 수 있습니다. IPv4 IPv4는 *8비트씩 4블럭으로 이루어져 있는 주소체계입니다. 현재 주로 활용되고 있는 주소체계입니다. 8비트는 10진수로 표현하면 0~255 (2^8 = 256) 까지의 값을 가집니다. 즉, 0~255가 4블럭으로 이루어졌다고 보셔도 됩니다. 이를 표현하면 아래와 같은 형태를 가지고 있습니다. 172.217.25.14 그렇다면 IPv4 주소체계로는 총 몇 개의 IP주소를 만들 수 있을까요? 8비트씩 4블럭이라..
-
HTML을 이미지로 저장하기 - 트러블 슈팅 경험 공유 🔥 안녕하세요, 오늘은 제가 최근에 개발한 사이드 프로젝트 '퀵썸네일'을 만들면서 겪은 문제와 해결 방법에 대해 이야기해보려고 합니다. 퀵썸네일은 '몇 번의 간단한 클릭만으로 예쁜 썸네일을 빠르고 쉽게 만들 수 있는 프로젝트'인데요, HTML과 스타일 요소를 사용하고 있어서 HTML을 이미지로 저장하는 것이 핵심 기능이었습니다.트러블슈팅 #1: 사파리 이미지 저장 문제HTML을 이미지로 변환할 때 가장 유명한 라이브러리는 'html-to-image'입니다. 하지만 이 라이브러리를 사용하면 저장 시에 사파리 브라우저에서 이미지가 깨지는 문제가 있었습니다. 배경 이미지가 사라지거나, 폰트가 적용되지 않는 등의 문제가 존재했습니다.사파리나 파이어폭스 브라우저에서는 해당 라이브러리를 활용해서 이미지를 저장할 때 외..
-
파이썬 Typing 파헤치기 - 심화편 지난 글 '파이썬 Typing 파헤치기 - 기초편'에서는 Typing의 기본적인 내용과 8개의 타입에 대해 다루어봤습니다. 이번 포스트에서는 조금 더 심화된 타입들에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 심화 타입 알아보기 1. tying.Callable[..., ReturnType] 지난 포스트에서 typing.Callable에 대해서 간단하게 다뤄봤습니다. 함수를 인자로 받는 경우에 Callable 타입을 활용하면 된다고 했습니다. def on_some_event_happened(callback: Callable[[int, str, str], int]) -> None: ... def do_this(a: int, b: str, c:str) -> int: ... on_some_event_happen..
-
LangChain 고급 컴포넌트 (Agents, Tools, LangGraph) 활용하기 🚀 - 나만의 AI 비서 만들기 #2 들어가며지난 포스트에서는 LangChain의 기본 개념과 Models, Prompts, OutputParser, Chains와 같은 핵심 컴포넌트들을 살펴보았습니다. 이번 포스트에서는 Agents, Tools 그리고 LangGraph에 대해 자세히 알아보겠습니다.이 컴포넌트들을 활용해서 단순한 질문, 답변을 넘어서서 보다 복잡한 기능을 수행할 수 있는 AI 비서를 만들 수 있습니다.LangChain 설치랭체인을 사용하기 위해서는 라이브러리 설치가 필요합니다.pip install langchainAgents and Tools: 자율적인 AI 비서 만들기 🤖AgentsLangChain의 Agent는 AI 시스템이 자율적으로 문제를 해결하는 핵심 컴포넌트입니다. 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:자율적 의..
-
LangChain 핵심 컴포넌트 (Prompt, Output Parser, Chain) 이해하기 🤖 - AI 비서 만들기 #1 들어가며 👋요즘 많은 분들이 ChatGPT, Claude 같은 AI 모델이나 서비스를 이용하고 있습니다. 저 역시 이런 도구들을 구독해서 사용하고 있었습니다. 하지만, 이러한 서비스를 이용하다 보니 몇 가지 아쉽거나 불편한 점들이 있었습니다.반복적인 작업을 할 때마다 새롭게 프롬프트를 작성하거나, 따로 프롬프트를 관리해야 하는 부담이 있었습니다. 보통 귀찮아서 대충 프롬프트를 작성했는데 그만큼 제가 원하는 퀄리티가 나오지 않는 경우가 많았습니다.ChatGPT, Gemini, Claude 등 너무나도 많은 모델들이 빠르게 출시되고 있으나, 모두 구독하기에는 금전적인 부담을 느꼈습니다.노션, 디스코드 같은 외부 툴과 연동해서 사용하면 생산성이 더 높아질 것 같은데 이런 부분의 지원이 제한적이었습니다.그러다..
-
Polars 시작하기 (소개 및 설치) - 자주쓰는 명령어로 배우는 Polars #1 안녕하세요, 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리 polars에 대해 들어보셨나요? Polars는 Pandas보다 빠른 성능과 직관적인 API로 최근 데이터 엔지니어와 사이언티스트 사이에서 큰 주목을 받고 있습니다.이전에 '자주 쓰는 명령어로 배우는 Pandas 시리즈'를 연재한 적이 있는데요, 이번에는 그와 유사하게 '자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars 시리즈'를 작성해 보려고 합니다.이번 포스트에서는 Polars의 주요 특징과 설치 방법, 그리고 기본적인 사용법에 대해 알아보겠습니다.🤔 Pandas vs Polars: 무엇이 다를까?Pandas와 Polars는 모두 강력한 데이터 조작과 처리를 위한 라이브러리지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다:성능: Polars는 Rust로 작성되어 Pan..
-
AWS Secrets Manager로 쿠버네티스 시크릿(Secret)을 관리해보자 기존에는 시크릿을 그냥 yaml파일로서 생성해서 개인 컴퓨터에 가지고 있었습니다. 이 때는 사내에서 쿠버네티스를 관리하는 사람이 저밖에 없었기 때문에 크게 문제가 되지 않았습니다. 하지만, 어느새 쿠버네티스를 관리하는 팀원이 3명으로 늘어났습니다. 물론 시크릿 파일을 코드 저장소에 올리진 않았지만, 시크릿을 계속 파일로 관리하는 것은 보안적으로도 시스템적으로도 문제가 된다는 판단을 했습니다. 시크릿이 수정될 때마다 관리하는 팀원들에게 계속 공유를 해줘야했고, 누군가 해당 부분을 적용 안 한 상태로 수정사항을 적용할 경우 해당 시크릿이 누락되는 문제가 발생할 수 있었습니다. 이런 상황을 인지하고 AWS의 Secrets Manager를 활용하여 쿠버네티스의 Secret을 동기화할 수 있게하는 작업을 진행했습..
-
Polars로 데이터 불러오기 및 조작하기 - 자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars #2 안녕하세요! '자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars' 시리즈의 두 번째 글입니다. 지난 글에서는 Polars의 주요 특징과 Pandas와의 차이점에 대해 알아보았는데요. 오늘은 본격적으로 Polars를 사용하여 데이터를 다루는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.데이터 분석의 첫걸음은 데이터를 불러오는 것부터 시작합니다. Polars는 다양한 포맷의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 대용량 데이터 처리에 장점을 가지고 있습니다. 이번 포스트에서는 데이터를 불러오고 기본적인 조작을 하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 😊💡 여기서 사용하는 Polars 버전은 1.5입니다. polars 버전이 1 미만이면 예시 코드가 제대로 동작하지 않을 수 있습니다.먼저 필요한 라이브러리를 임포트하겠습니다. ..
-
주식투자 공부만 하는 당신에게, 이제는 연습할 시간입니다. 2020년 코로나 시국, 주가가 미친 듯이 올라가기 시작했고 거의 모든 사람이 주식시장에 뛰어들었다. 그때는 주식을 하는 거의 모든 사람들이 돈을 벌었다. 어딜 가나 주식 이야기가 들렸고, 투자와 관련된 서적과 유튜브가 쏟아져 나왔다. 하지만, 2021년 하반기부터 언제 그랬냐는 듯이 상황이 바뀌었다. 주식이야기를 하는 사람들은 거의 없어졌다. 심지어 대형주라고 불리는 종목들도 -50% 이상 하락했고, 그렇게 힘든 게 모은 돈이 반이상 사라졌다. 물론, 투자라는 것이 항상 돈을 벌 수 있는 것은 아니다. 하지만, 주가가 한없이 하락하는 상황에서 어떻게 대응해야 할지 생각해 본 사람들이 얼마나 있었을까? 아마 지금도 어떻게 할지 모르고 울며 겨자 먹기 식으로 주식을 들고 있는 사람들이 많을 것이다.옛말에 ..
-
프로그래밍 폴더 구조에 대한 생각정리 코딩을 할 때 가장 고민을 많이 했던 부분이 바로 폴더 구조이다. 어떤 폴더들이 있어야 할지 그리고 해당 폴더들에는 어떤 파일들이 들어가야 할지가 정리가 잘 되지 않았다. 예를 들면 utils폴더와 libs폴더, core폴더의 차이점들은 뭔지, 현재 작업하고 있는 파일들은 utils로 봐야 할지 core로 넣어야 할지 등이 굉장히 애매했다. 얼마 전 팀원들이랑 관련해서 이야기를 나눴는데 역시 모두 다 해당 부분에 대해서 고민을 하고 있었다. 많이 고민해보고 여러 오픈소스들을 참고하면서 나름의 정리를 하게 되었고 해당 부분을 기록한다. 1. 정해진 정답은 없다. ⭕❌ 잘나가는 오픈소스들도 기준이 달랐다. utils.py나 utils.js처럼 utils를 파일로만 관리하는 곳도 있고, utils를 폴더로 관..
-
가비지 컬렉터가 있는데 왜 메모리 누수가? weakref로 해결하기 "서비스가 점점 느려지더니 결국 서버가 다운됐습니다."어느 날 갑자기 메모리 사용량이 계속 증가하다가 서버가 멈춰버린 경험이 있으신가요? 분명 코드에는 문제가 없어 보이는데, 시간이 지날수록 메모리가 해제되지 않고 계속 쌓여만 가는 상황. 이것이 바로 '메모리 누수'입니다.파이썬은 직접 메모리를 관리해주지 않아도, 가비지 콜렉터가 자동으로 메모리를 관리해 주는 언어입니다. 가비지 콜렉터는 일정 주기로 실행되어 더 이상 사용되지 않는 객체들의 메모리를 해제해 줍니다. 이는 대부분 아주 잘 작동하지만, 가끔 문제가 생기기도 합니다.weakref 알아보기위와 같은 상황은 객체들끼리 서로 물리고 물리는 관계 (예를 들어 list나 dict에 어떤 객체를 저장)에 자주 발생합니다. 이럴 때, 파이썬의 weakre..
-
파이썬 asyncio로 생산자/소비자 (Producer/Consumer) 패턴 구현하기 오늘은 파이썬에서 공식적으로 지원하는 비동기 라이브러리인 asyncio로 생산자/소비자 (Producer/Consumber) 패턴을 구현하는 방법에 대해서 다뤄보겠습니다. 해당 포스트에서 사용하는 모든 예시는 파이썬 3.11 버전 이상을 가정하고 있습니다. 비동기 프로그래밍과 생산자/소비자 (Producer/Consumer) 패턴 비동기 프로그래밍이란 비동기 프로그래밍은 모든 코드가 순차적으로 실행되는 동기식 프로그래밍과 달리, 작업에 대기가 발생했을 때 (e.g., 네트워크 요청 후 응답) 해당 작업이 끝나기 전까지 다른 작업을 수행하는 프로그램 방식을 의미합니다. 이를 통해 네트워크 입출력(I/O)와 같이 대기가 발생하는 일을 처리할 때 성능을 높일 수 있다는 장점이 있습니다. 보다 자세한 내용은 이..
-
정말로 단위 테스트를 통합 테스트보다 많이 작성해야 할까? 테스트 피라미드 통합 테스트를 줄이고, 단위 테스트를 많이 작성해야 한다는 말 들어보셨나요? 이러한 주장을 하면 보통 리팩터링의 저자 마틴 파울러의 테스트 피라미드를 예시로 사용합니다. 해당 그림을 보면 UI 테스트나 통합 테스트는 지양해야 할 대상처럼 보이고, 테스트 더블(e.g. 모킹)을 활용한 단위 테스트를 늘려야만 할 것 같습니다. 테스트 피라미드에 대한 논쟁 하지만 얼마 전 우연히 마틴 파울러의‘테스트 피라미드에 반박하는 트위터 게시글을 보게 되었습니다. “마틴 파울러의 테스트 피라미드는 시대가 지난 개념이다. 통합 테스트를 유닛 테스트보다 많이 작성하는 게 새로운 통념이다. 프론트엔드에서는 트로피 모양 테스트, 백엔드에서는 벌집 모양 테스트 등이 이를 뒷밤침한다.” 트위터에서 언급된 사람들 같..
-
Vue3로 프로젝트를 진행하면서 알게 된 것들 최근에 Vue3와 Typescript를 학습하기 위한 목적으로 간단한 개인 프로젝트를 진행하였다. 해당 프로젝트를 진행하면서 알게 된 것들을 정리하고자 한다. Vue3에 대한 튜토리얼은 아니고, 시행착오에 대한 기록이라 할 수 있다. script setup Vue3의 composition api는 보통 아래와 같은 형태로 사용했다.(Vue.js 공식문서의 예제) 하지만, 최근 Vue의 공식문서를 보면 setup function을 쓰는 것보다 훨씬 단순하고, Props나 Event를 순수 Typescript를 활용해 선언할 수 있다. 그리고 런타임 시에 성능이 더 좋으며, IDE 지원이 잘된다고 한다. 해당 내용에 대해서 더 자세히 알고 싶다면 아래 공식문서를 확인하자. SFC 을 활용한 엄청난 규모의 오..
-
AWS에서 ECS 도입을 시도하면서 경험한 것들... 이 글을 쓰는 목적 우선, 저는 ECS를 적용하지 않았습니다. 다만, ECS 도입을 시도하면서 굉장히 많은 것들을 알게 되었고 해당 경험을 정리하고 싶었습니다. 서버 개발에 대한 지식이 별로 없는 상태에서 'AWS 공식 문서', 'Medium', '국내의 각종 블로그'를 보면서 ECS 적용법을 공부하려니 어려움을 많이 겪었습니다. 간단하게 적용해보는 예제들은 많이 있었지만 실제 서비스에 적용하려니 막히는 부분이 많았습니다. 그래도 약 80시간의 사투 끝에 어느 정도 구조를 이해하게 되었고, 지금 우리 상황에서는 ECS를 도입하는 것이 좋지 않겠다는 결론에 도달했습니다. 혹시나 비슷한 고생을 하시는 분들에게 도움이 되길 바랍니다. 단, 해당 글에서 ECS에 대한 튜토리얼을 제공하지는 않습니다. 글 중간중간..
-
파이썬 단위 테스트 모듈 unittest에 대해 알아보자 기초 TDD (Test Driven Development) 또는 Test Case를 작성하기 위한 파이썬 내장 모듈입니다. unittest.TestCase를 상속받아 Custom Test Class를 정의합니다. test_로 시작하는 함수를 정의하면 unittest가 실행되면서 해당 함수를 테스트합니다. 예제 import unittest def add_two_numbers(a, b): return a + b class TestAdd(unittest.TestCase): def test_numbers_3_4(self): # 3+4 must be 7 self.assertEqual(add_two_numbers(3, 4), 7) def test_numbers_0_0(self): # 0+0 must be 0 sel..
-
Helm Hook으로 쿠버네티스 배포 순서 문제 해결하기 안녕하세요! 오늘은 제가 현업에서 문제를 해결하면서 알게 된 Helm Hook이라는 친구를 소개해볼까 해요 :)😱 문제 상황실제 현업에서 이런 난감한 상황을 겪어보신 적 있으신가요?나: 오케이~ 새 버전 배포 고고!쿠버네티스: (서버 먼저 띄우면서) 엥? DB 스키마가 없는데요?나: 헐... 마이그레이션이 먼저 돌았어야 했는데...쿠버네티스: 그럼 롤백할까요~?나: ㅠㅠㅠㅠㅠ너무 무서운 순간이죠? 이런 상황은 실제로 프로덕션 환경에서 자주 발생할 수 있는 매우 위험한 시나리오예요. 하지만 이런 상황을 Helm Hook을 사용하면 쉽게 해결할 수 있어요!Helm Hook이란?Helm Hook은 쿠버네티스 리소스의 라이프사이클을 제어하는 특별한 '어노테이션'이에요. 쉽게 말하면 "이 리소스는 이때 실행해 ..
-
[24년 주저리 #1] A.I. 닥터 웹툰을 보고 든 생각 A.I. 닥터 웹툰을 보고우연히 A.I 닥터를 보게되었다. 레지턴트 1년차 의사 ‘수혁’의 두뇌에 AI가 들어가면서 주인공이 천재가 되는 이야기이다. 인기있는 웹툰인만큼 재미도 있었지만, 개인적으로는 많은 깨달음을 얻을 수 있었다.생각해보면 요즘 모든사람들이 쉽게 AI를 사용할 수 있는 시대가 되었다. 이는 곧 누구나 ‘수혁’이 될 수 있는 가능성이 열렸다는 의미이기도 하다. ‘수혁'이 모든 전문 분과의 지식을 종합해 남들이 상상도 하지 못한 진단을 내리는 것처럼, 이제 한 사람이 다양한 분야의 지식을 전문적으로 습득하고 이를 실제로 활용할 수 있는 시대가 도래한 것이다.웹툰 속에서 수혁은 누구보다 열심히 공부한다. ‘AI 바루다’ 덕에 효율적으로 공부할 수 있지만 공부하는 시간을 줄이지 않고 오히려 더..
-
웹 컴포넌트 Svelte로 만들고 배포까지 (feat. 사이드 프로젝트) 12월 사이드 프로젝트로 카카오톡 광고에 영감을 받아 Adsense-Popover라는 프로젝트를 진행했습니다. Adsense Popover는 페이지의 우측 하단(또는 원하는 위치)에 구글 애드 센스 광고가 슬라이드 하며 나타나는 프로젝트입니다. 오늘은 해당 프로젝트를 진행하면서 사용한 기술인 웹 컴포넌트에 대한 소개와, Svelte를 통해 직접 웹 컴포넌트를 만들어 배포하는 과정을 다뤄보겠습니다. 웹 컴포넌트란? 웹 컴포넌트는 브라우저 상에서 커스텀 태그 (Custom Elements)를 만들 수 있게 해주는 기술입니다. 브라우저의 div, span과 같은 표준 태그 외에 본인이 만든 커스텀 태그를 사용할 수 있습니다. 웹 컴포넌트를 왜 사용하나요? 웹 컴포넌트를 사용하면 외부 개발자들에게 쉽게 컴포넌트..
-
자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas #2 : Index와 Column 조작하기 자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas 1편에 이어 2편입니다. 이번에는 Index와 Columns를 직접적으로 조작해보도록 하겠습니다. 1편에서 작성했던 코드 결과들은 계속 유지되니 직접 실습을 따라 하고 싶으신 분들은 1편을 참고해주세요. 지금까지의 데이터프레임은 이렇게 생겼습니다. df.head() 실행결과 Index 조작하기 Index 초기화 기존에 설정된 인덱스를 초기화하려면 reset_index 메소드를 사용하면 됩니다. df = df.reset_index() df.head() 실행결과 Index 설정하기 특정 컬럼을 Index로 설정하고 싶으시다면, 해당 컬럼을 set_index 메소드의 인자로 넣으시면 됩니다. df = df.set_index("username") df.head() 실행결과 ..
-
25년 1분기를 돌아보며 들어가며25년의 첫 분기가 지나갔다. 지난해의 어려움을 뒤로하고 회사는 새로운 투자를 유치하며 안정적인 단계에 들어섰다. 작년에 비하면 훨씬 나은 상황이지만, 그만큼 책임감도 커졌다. 여러 회사와의 협업, 새로운 도메인에 대한 업무 등 도전적인 과제들이 기다리고 있다.부담감이 없진 않지만, 눈앞의 과제들을 하나씩 해결해 나가는 과정에서 성장할 수 있으리라 믿는다. 물론 BEP 달성 등 남은 과제와 이루어야 할 목표는 여전히 많다. 회사가 위기를 겪으며 배운 교훈들을 바탕으로, 같은 실수를 반복하지 않고 더 나은 방향으로 나아가고자 한다.1분기 정리정기적인 1 on 1 미팅 시작올해부터 팀원들과 매월 1 on 1 미팅을 시작했다. 사실 이전에는 정기적인 미팅 주간을 갖는 것이 형식적인 미팅이 될 수 있다고..
-
성능 최적화 및 SQL 활용 🚀 - 자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars #6 안녕하세요! '자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars' 시리즈의 마지막 글입니다. 이번에는 Polars의 성능 최적화와 SQL 기능 활용에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.지금까지 Polars의 기본적인 데이터 처리 방법부터 그룹화, 결합, 재구조화 등 다양한 기능들을 살펴보았습니다. 오늘은 Polars의 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기법들을 자세히 알아보면서, LazyFrame을 활용한 쿼리 최적화, 데이터 타입 최적화, 병렬 처리 등 실무에서 꼭 필요한 성능 개선 방법들을 살펴보도록 하겠습니다. 또한 SQL에 익숙한 사용자들을 위해 Polars에서 제공하는 SQL 기능도 함께 알아보겠습니다.💡 여기서 사용하는 Polars 버전은 1.5입니다. polars 버전이 1 미만이면 예시 코드가 제대로..
-
데이터 결합과 재구조화 🔄 - 자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars #5 안녕하세요! '자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars' 시리즈의 다섯 번째 글입니다. 지난 글에서는 데이터 그룹화와 집계에 대해 알아보았는데요. 오늘은 데이터 결합(Joining)과 재구조화(Reshaping) 기능에 대해 알아보도록 하겠습니다.데이터 분석을 하다 보면 여러 데이터셋을 하나로 합치거나, 데이터의 형태를 변환해야 하는 경우가 자주 있습니다. 특히 실무에서는 여러 소스의 데이터를 통합하고 분석하기 좋은 형태로 변환하는 작업이 매우 중요한데요. Polars는 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 😊💡 여기서 사용하는 Polars 버전은 1.5입니다. polars 버전이 1 미만이면 예시 코드가 제대로 동작하지 않을 수 있습니다.먼저 필요한 라이브러리를 ..
-
Polars로 데이터 필터링 및 정렬하기 - 자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars #3 자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars #3: 데이터 필터링과 정렬 🔍안녕하세요! '자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars' 시리즈의 세 번째 글입니다. 지난 글에서는 데이터를 불러오고 기본적으로 조작하는 방법에 대해 알아보았는데요. 오늘은 필터링과 정렬 기능에 대해 알아보도록 하겠습니다.데이터 분석에서 필터링과 정렬은 매우 중요한 작업입니다. Polars는 이러한 작업을 빠르고 직관적으로 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있는데요. 실제 데이터를 활용한 예제를 통해 살펴보도록 하겠습니다. 😊💡 여기서 사용하는 Polars 버전은 1.5입니다. polars 버전이 1 미만이면 예시 코드가 제대로 동작하지 않을 수 있습니다.먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고 예제 데이터를 불러와 보겠습니다. ..
-
[24년 주저리 #2] 나만의 태양계 만들기 나만의 태양계나는 언제나 하고 싶은 게 많았다. 동시에 여러 사이드 프로젝트들을 시도했고, 배우고 싶은 것도 많아서 영어, 일본어, 피아노, 그림 등 다양한 분야에 손을 댔다.이런 시도들을 통해 나한테 맞는 것과 안맞는 것을 찾을 수도 있었지만, 나이가 들고보니 막상 제대로 이룬게 별로 없다는 걸 깨달았다. 뚜렷한 성취나 전문성을 증명할만 한 것들이 부족했다. 여러가지를 동시에 하다보니 각각의 진전이 더뎠고, 그러다보니 쉽게 포기했던 것 같다.나는 여전히 하고 싶은게 많다. 하지만, 이제는 그 욕심을 조절하려고 노력중이다. 한 번에 하나씩, 그리고 어느 정도 증명할만한 성과를 보인 후에 다른 것들을 시도해보려고 한다. 이 과정을 나는 ‘나만의 태양계’를 만드는 것이라고 정의했다.나만의 태양계 만들기우선 ..
-
자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas #1 : Pandas와 데이터 살펴보기 시작 전 당부 앞으로 소개할 메소드들에 대해서, DataFrame이나 Series의 구분은 크게 하지 않았습니다. 대부분의 매소드들은 Series와 DataFrame 모두 사용 가능하며, 일부는 둘 중 하나에서만 적용됩니다. 기본적인 사용 케이스들만 소개하며, 세부적인 인자 컨트롤 등은 다루지 않았습니다. 보다 세부적인 컨트롤을 원한다면, 직접 검색해가면서 찾아봅시다! Pandas API문서와 Pandas User Guide는 최고의 퀄리티를 자랑합니다. 예시를 위해서 어색한 케이스가 있을 수 있습니다. 해당 부분들은 너그럽게 이해해주시면 감사하겠습니다. 또한, 틀린 부분이 있으면, 댓글로 남겨주시면 반영하도록 하겠습니다.😄 준비사항 실습을 위해 필요한 라이브러리 jupyter (jupyter noteb..
-
[TIL] 파이썬 typing 모듈을 사용할 때 Import Error가 나는 경우 파이썬에서 typing 모듈을 사용할 때, circular import 이슈가 발생할 때가 있다. 예를 들어서 # core/alphabets.py from .character import Character class Alphabets(): def __init__(self): self.alphabet_list = [] def add_alphabet(self, character: Character): self.alphabet_list.append(character) def remove_character(self, char: str): for i in range(len(self.alphabet_list)): if self.alphabet_list[i].char == char: del self.alphabet_..
-
파이썬으로 만드는 나만의 커맨드라인 프로그램 #1 - argparse 데이터 분석을 하시는 분들은 jupyter notebook이라는 키워드가 익숙하실 겁니다. Django 또는 Flask로 웹 개발을 하시는 분들은 django-admin startproject, flask run과 같은 명령어를 많이 쳐보셨을 겁니다. 파이썬으로 이런 명령어 프로그램은 어떻게 만드는 걸까요? 오늘은 파이썬으로 커맨드 라인 프로그램을 만드는 법을 알아보겠습니다. argparse 모듈 먼저 파이썬 표준 라이브러리에서 제공하는 모듈인 argparse에 대해 알아보겠습니다. 우선 다음과 같이 hello 폴더에 똑같은 hello 폴더를 만들고 안에 __init__.py파일과 main.py파일을 만들어줍니다. main.py에는 다음과 같이 입력합니다. # hello/main.py # argparse..
-
파이썬과 비동기 프로그래밍 #2, 파이썬에서 비동기 프로그래밍 시작하기 지난글에 이은 두번째 글입니다. 지난 글에서는 비동기 프로그래밍이 의미하는 바와 쓰레딩과 비동기의 차이점에 대해 알아봤습니다. 이번 글에서는 파이썬에서 어떻게 비동기를 구현할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 용어정리 우선 용어부터 최대한 쉽게 설명해보겠습니다. 파이썬에서 비동기 프로그래밍을 하기 위해서는 이벤트 루프와 코루틴을 이해해야 합니다. 1. 이벤트 루프(Event Loop) 이벤트 루프는 작업들을 루프(반복문)를 돌면서 하나씩 실행시키는 역할을 합니다. 이때, 만약 실행된 작업이 특정한 데이터를 요청하고 응답을 기다려야 한다면, 이 작업은 다시 이벤트 루프에 통제권을 넘겨줍니다. 통제권을 받은 이벤트 루프는 다음 작업을 실행하게 됩니다. 그리고 응답을 받은 순서대로 멈췄던 부분부터 다시 통제권..
-
파이썬과 비동기 프로그래밍 #1, 비동기 프로그래밍이란 비동기(Asynchronous)란? 이해를 돕기 위해 약간은 비현실적인 예를 들어보겠습니다. 여러분들은 10대의 세탁기를 돌리고, 10대의 커피포트에 물을 끓여야 합니다. 이 일을 하기 위한 방법은 아래와 같이 두 가지 방법이 있습니다. 첫번째 방법 1번 세탁기를 돌린다. 1번 세탁기가 완료될 때까지 기다린다. 1번 세탁기에서 빨래를 수거한다. 2번 세탁기를 돌린다. 2번 세탁기가 완료될 때까지 기다린다. 2번 세탁기에서 빨래를 수거한다. ... (위의 과정 반복) 10번 세탁기를 돌린다. 10번 세탁기가 완료될 때까지 기다린다. 10번 세탁기에서 빨래를 수거한다. 1번 커피포트에 물을 끓인다. 1번 커피포트의 물이 끓기를 기다린다. 1번 커피포트의 물로 녹차를 탄다. 2번 커피포트의 물을 끓인다. 2번..
-
24년을 돌아보고, 25년을 시작하며 들어가며2024년은 정말 다사다난했다. 시작부터 함께한 회사의 어려움을 몸소 체감했다. 21명까지 증가했던 인원이 8명으로 줄어들고, 임금 삭감 등 여러 어려움이 있었다. 실패에 대한 불안감, 32살이라는 나이에 대한 부담감이 크게 다가왔다. 더욱이 여자친구가 졸업을 앞두고 있었기 때문에 심리적인 압박이 더욱 크게 다가왔던 것 같다. '어떻게 하면 스스로 돈을 벌 수 있을까'라는 고민이 깊어졌다. 좋은 비즈니스 아이템을 찾기 위해 고민했고, 이직을 고려하기도 했다.이런 우여곡절이 지나고 현재는 긍정적인 생각을 유지하고 있으며 평안을 찾은 상태이다. 회사에 남기로 한 결정은 가장 잘한 선택 중 하나였다. 좋은 동료들과 함께하며 깊은 유대감을 형성했고, 어려운 시기를 함께 극복하면서 얻은 경험은 앞으로도 쉽..
-
Polars로 데이터 그룹화와 집계 📊 - 자주쓰는 명령어로 배우는 Polars #4 안녕하세요! '자주 쓰는 명령어로 배우는 Polars' 시리즈의 네 번째 글입니다. 지난 글에서는 데이터 필터링과 정렬에 대해 알아보았는데요. 오늘은 데이터 분석에서 매우 중요한 그룹화(Grouping)와 집계(Aggregation) 기능에 대해 알아보도록 하겠습니다.데이터를 그룹화하고 집계하는 과정을 통해 의미있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를들어, '지역별 매출 합계', '연령대별 고객 수' 등의 정보를 파악할 수 있습니다. Polars는 이러한 작업을 매우 효율적이고 직관적으로 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다.오늘도 포켓몬 데이터 예시를 통해 그룹화와 집계에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다. 😊💡 여기서 사용하는 Polars 버전은 1.5입니다. polars 버전이 1 ..
-
SEO를 위한 sitemapr 라이브러리 소개: 구글에 서비스 페이지를 알려주자. 안녕하세요, 오늘은 제가 최근에 진행한 작은 사이드 프로젝트 'sitemapr'에 대해서 소개해 볼까 합니다.프로젝트를 시작한 계기광고비를 쓰지 않고도 (줄이고도) 서비스를 효과적으로 노출시키고 싶었습니다. 여러 가지 방법이 있겠지만, 저는 SEO를 잘하는 것이 무엇보다 중요하다고 생각했습니다. SEO란 '검색엔진 최적화'라는 의미로 검색엔진(e.g. Google)이 웹사이트의 내용을 효과적으로 파악하도록 웹페이지를 구조화하는 작업을 의미합니다. 최적화를 수행하기 위한 다양한 방법이 있지만, 검색엔진에 우리 서비스 페이지를 잘 알리는 것이 우선이라고 생각했습니다. 보통 검색엔진은 각 사이트에서 제공하는 사이트맵을 활용해서 페이지를 색인합니다.블로그를 운영하고 있다면 보통 블로그 서비스나 정적 웹사이트 제..
-
정규표현식의 표현식 그룹 이름 지정 (Named Capture Group)에 대해 알아봅시다. 정규표현식에서 ?P을 원하는 패턴 앞에 써주면 특정 표현식에 대해 이름으르 그룹을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같이 사용하면 major, minor, patch 라는 이름으로 표현식 그룹을 만들 수 있습니다. (?P\d+)\.(?P\d+)\.(?P\d+) 괄호로 묶는 범위만큼 그룹이 생성되어 특정 그룹을 지정할 수 있습니다. (정규표현식에서 이렇게 일부 패턴을 뽑아내는 것을 캡처(Capture)라고 부릅니다.) 파이썬에서는 아래와 같이 사용할 수 있습니다. import re m = re.search(r"v(?P\d+)\.(?P\d+)\.(?P\d+)", "v1.2.3") m.group('major') # '1' m.group('minor') # ..
-
지금 노션 웹 클리퍼로 괜찮나요? 'Save to Notion'을 소개합니다. 웹 클리퍼는 이렇게 만드는 거야 : Save to Notion 안녕하세요, 지난 번 설치하지 않고 Notion 데스크탑 앱으로 이용하기 이후로 노션에 관한 두번째 포스팅입니다. 오늘은 웹페이지를 노션에 북마크 할 수 있는 놀라운 툴을 소개해드릴까 합니다. 'Save to Notion' 이라는 크롬 확장 도구입니다. 크롬뿐만이 아니라, 웨일이나 엣지 등의 크롬 기반 브라우저에서 모두 사용 가능합니다. 이미 노션에서 공식적으로 웹 클리퍼를 제공하고 있는데 왜 이 툴을 소개하는 걸까요? 노션 공식 웹 클리퍼의 불편함 저도 'Save to Notion'을 알기 전까지는 노션의 공식 웹 클리퍼를 사용하고 있었습니다. 저는 주로 하나의 블로그를 그때 그때 정독하는 편이 아닙니다. Medium, Velog, 혹은 F..
-
내 코드를 우아하게 만드는 파이썬 꿀팁 😮 파이썬은 코드를 보다 쉽고 우아하게 작성할 수 있게 도와주는 여러 도구들을 내장하고 있습니다. 오늘은 이중 제가 자주 사용하는 몇 가지를 소개해드리겠습니다. 이러한 도구들을 잘 활용한다면 훨씬 가독성이 높고 우아한 코드를 작성할 수 있습니다. 글이 본의 아니게 꽤 길어졌는데, 코드 위주로 보시고 이해가 되지 않는 부분만 설명을 참고하시면 금방 읽으실 수 있을듯합니다. 😂 f-string f-string은 파이썬 3.6부터 도입된 기능으로서, 문자열의 포맷팅을 쉽게 도와줍니다. 파이썬에 문자열을 만드는 따옴표 앞에 f를 붙여주기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 해당 문자열에 {변수명}을 활용하여 바로 해당하는 변수를 문자열에서 사용할 수 있습니다. 예제를 확인해보겠습니다. one = "Hello" two = ..
-
자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas #4 : 데이터 능숙하게 다루기 자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas 3편에 이어 4편입니다. 이번 편이 마지막 편입니다! 1편, 2편, 3편에서 작성했던 코드 결과들은 계속 유지되니 직접 실습을 따라 하고 싶으신 분들은 이전 시리즈를 참고해주세요. 지난번 실습까지 잘 따라오셨다면, 아래와 같은 데이터 프레임을 가지고 있으실 겁니다. df.head() 실행결과 참고사항: 이번 포스트에서 보여드리는 대부분의 예시에서는 원본 df를 변경시키지 않기 위해 연산 결과를 다시 df에 지정시키지 않습니다. 연산 결과로 데이터를 변경시키기 위해서는 df = 연산결과구문을 활용해서 원본 데이터를 변경해주시면 됩니다. 데이터 마스킹(Masking) 하기 요즘 코로나 때문에 모두들 마스크를 써서 입을 가리죠? 데이터에서도 일부 데이터를 가린다는 의미로 ..
-
[TIL] Rust에서 자동화된 테스트 작성하기 Rust에서 테스트코드 작성하는 법 lib 프로젝트 생성한다. cargo new adder --lib lib 프로젝트를 만들면 아래와 같이 src/lib.rs에 아래와 같은 테스트 코드가 작성되어 있다. #[cfg(test)] mod tests { #[test] fn it_works() { assert_eq!(2 + 2, 4); } } test 돌리기 cargo test 테스트 하고 싶은 함수는 함수 위에 #[test]라고 붙여주면 된다. 일단 mod포함 상단 부분은 신경쓰지 말자. #[cfg(test)] mod tests { #[test] fn exploration() { assert_eq!(2 + 2, 4); } } assert! Macro로 결과 확인하기 assert!매크로는 값이 true인지 확인..
-
vscode에서 파이썬 개발환경 세팅 vscode 코드 설치 Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows 파이썬 또는 Anaconda(Miniconda) 설치 파이썬 다운로드 (가장 기본적인 파이썬) 아나콘다 다운로드 (데이터 사이언스, 머신러닝을 위한 각종 라이브러리들이 포함된 파이썬) 미니콘다 다운로드 (아나콘다의 미니 버전, pip과 같은 기본적인 라이브러리들이 설치되어 있다. 미니콘다 설치 이후 원한다면 anaconda에 포함된 모든 라이브러리를 쉽게 설치할 수 있다.) 가상환경 생성 및 활성화 (택 1) virtualenv # virtualenv 설치 pip install virtualenv # 가상환경 생성 virtualenv .venv # 가상환경 활성화 # Mac OS / Linux..
-
[오픈소스에서 배우다] 믹스인 클래스 활용하기 (Django Rest Framework) 믹스인이란 특정한 클래스에 상속을 통해 새로운 속성이나 새로운 기능을 추가(Mix in)하는 것을 의미한다. 이를 잘 활용한 오픈소스가 있는데 바로 Django Rest Framework이다. Django Rest Framework에서는 GenericAPIView에 생성, 수정 등의 다양한 믹스인 클래스를 추가해 쉽게 API View를 구현할 수 있게 해준다. Django Rest Framework 공식문서 에서 제공하는 예제를 보자. ListModelMixin과 CreateModelMixin을 상속받음으로써 get메소드와 post메소드에서 list와 create라는 메소드를 사용할 수 있다. 이를 통해 개발자들은 본인들이 원하는 기능을 보다 쉽고 간편하게 이용할 수 있다. from snippets.mo..
-
Asnycio Lock에 대해 알아보자. asyncio는 한 개의 쓰레드에서 돌아가지만, 동시성이 존재한다. 이 때문에, 잘 못 쓰면 작업들이 예상치 못한 순서로 일어날 수도 있다. threading이나 multiprocessing에서와 같은 Lock을 사용하면 예기치 못한 상황을 예방할 수 있다. (save concurrency) Example Without Lock import asyncio import random owner = None async def coro1(): global owner owner = 'IAMMAN' print(f"I am owner, {owner}") await asyncio.sleep(random.random()) print(f"{owner} is man.") async def coro2(): gl..
-
Notion 설치하지 않고 데스크탑 앱으로 이용하기 Notion 소프트웨어를 사용하다보면 가끔 에러가 나서 다시 설치해야하는 문제를 겪곤했습니다. 그리고 리눅스환경에서 Notion을 크롬에서만 이용할 수 있기 때문에 불편을 겪을 떄가 많습니다. (저만 그런가요?) Notion은 소프트웨어와 웹의 환경의 95%이상 일치하기 때문에 크롬의 바로가기만들기를 통해 웹사이트를 앱으로 만들면 데스크탑앱처럼 이용할 수 있습니다. 웹이기 때문에 심지어 설치나 업데이트도 필요하지 않습니다. 그럼 어떻게 웹을 데스크탑 앱으로 만들 수 있는지 알아봅시다. 우선, 노션 웹페이지로 갑니다. 이 때 웹에서 로그인한 적이 있는 경우 바로 자신의 페이지로 가게됩니다. url을 살펴보시면 아래 사진과같이 notion.so 이후에 이상한 문자의 주소가 붙어있는 것을 확인할 수 있습니다...
-
파이썬으로 만드는 나만의 커맨드라인 프로그램 #2 - click 지난 시간에는 argparse모듈을 활용해 커맨드 라인 프로그램을 만드는 법에 대해 알아봤습니다. 이번에는 click모듈을 사용하여 커맨드 라인 프로그램을 만드는 법에 대해 소개하겠습니다. click 모듈 argparse뿐만이 아니라 click모듈도 많이 사용됩니다. click모듈은 argparse에서 제공하는 기능을 보다 쉽고, decorator를 사용해 보다 깔끔하게 사용할 수 있게 해줍니다. Flask에서 CLI(Command Line Interface)를 구현하기 위해 사용한 모듈이기도 합니다. click을 사용하여 argparse와 똑같은 코드를 작성해보겠습니다. 이번엔 프로젝트명을 hello 대신 cello를 사용하겠습니다. # cello/main.py import click import sy..
-
[요약] 데이터 아웃라이어 처리하기 How to Deal with Outliers in Your Data 내용을 한글로 정리해 보았습니다. 아웃라이어란? 아웃라이어란 데이터 상의 다른 값들의 분포와 비교했을때 비정상적으로 떨어져있는 관측치이다. 하지만, 어느정도가 비정상적으로 떨어져 있는 데이터인지 말하기는 참 모호하다. 아웃라이어의 정도에도 차이가 있다. (Mild outliers / Extrem outliers) 아웃라이어는 실제로 가치있는 정보를 담고 있을 수도 있으며, 기록의 실수인한 무의미한 정보일 수도 있다. 따라서 아웃라이어의 실제 의미가 무엇인지에 대해 의문을 품고, 분석할 필요성이 있다. 데이터에서 어떻게 아웃라이어를 잡아낼 것인가 Data visualization은 데이터 분석에 있어서 필수적이다.소통을 하기위해서도 중요..
-
선형대수 왜 공부해야할까? 선형대수 왜 공부할까? 요즘 KOCW 에서 이옥연 교수님이 강의하시는 선형대수학 강의를 듣고 있습니다. 현재 앞부분만 들었는데, '어떻게 이렇게 선형대수를 잘 가르치시나'하는 생각이 듭니다.. 대학교 1 학년 때 학교에서 선형대수를 들었고, KOCW 에서 이상화 교수님의 선형대수 강의를 들었지만 왜 선형대수, 벡터, 행렬 같은 것들을 배우는지 막막했는데 이 부분에 대한 명쾌하고 쉬운 답을 주십니다. 아래는 이옥연 교수님의 강의 링크입니다. KOCW 선형대수학 및 연습 선형대수는 무엇을 공부하는 학문인가? 선형대수는 기본적으로 벡터공간을 공부하는 학문입니다. 벡터공간을 이해하기 위한 도구로서 행렬, 내적, 기저, 등을 배웁니다. 벡터공간에 대한 자세한 정의는 컨텐츠를 연재하면서 선형대수를 공부하면서 차차 ..