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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..

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..

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..

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..

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..

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. ..

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..

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..

[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..

[TIL] JWT 토큰 쿠키에 저장하기 (Flask) JWT 토큰은 JS에서 접근할 수 있는 Localstorage보다 JS에서 접근할 수 없는 httponly cookie에 저장하는 것이 XSS 공격에 안전하다. ( JS를 페이지에서 쓸 수 없게 escaping을 잘 해두면 LocalStorage에 저장하더라도 XSS 공격을 막을 수 있다. ) 단, CSRF 공격에 취약하기 때문에, CSRF 토큰을 만들어서 double checking을 통해 보안에 신경 쓸 필요가 있다. httponly cookie는 프론트가 아닌 서버에서 Response해줄 때 붙여준다. Flask 앱에 아래와 같은 옵션을 지정해주면 flask-jwt-extended라이브러리를 통해 cookie에 jwt를 지정할 수 있다. JWT_COOKIE_SECURE = False # https를..

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 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 ..

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. ..

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') # &#..

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..

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..

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..

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..

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..

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..

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 ..

쉽고 빠른 썸네일 만들기, 퀵썸네일 (Quick Thumbnails) 소개 | 사이드 프로젝트 안녕하세요! 오늘은 제가 진행한 사이드 프로젝트, '퀵썸네일'에 대해 소개해 보려고 합니다. 인스타그램, 유튜브, 블로그 등의 플랫폼에서 썸네일은 콘텐츠의 첫인상을 결정짓는 매우 중요한 요소입니다. 하지만, 디자인 스킬이 부족한 사람들에게는 썸네일 제작이 결코 쉬운 일이 아닙니다. 이러한 어려움을 해결하고자 시작한 '퀵썸네일'은 디자인 도구에 익숙하지 않은 사용자도 멋진 썸네일을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 돕는 웹서비스로 개발되었습니다.퀵썸네일 바로가기🚀 프로젝트의 시작저는 블로그 운영 중 썸네일 제작에 지속적인 불편함을 겪었습니다. 포토샵과 같은 디자인 도구를 전혀 다룰 줄 몰랐고, 온라인상의 썸네일 제작 도구는 기능이 너무 제한적이었습니다. 썸네일을 한 번 만들어두고 재사용할 수 있는 것이 아니라..

[23년 3월 5주차 회고] 우당탕탕 1분기 1분기가 벌써 다 지나갔다는 것이 실감이 안 난다. 나이가 들면서 시간이 정말 더 빨리 가는 것 같다. 간단하게 1분기 동안 잘했다고 생각하는 점이랑 아쉬운 점을 정리해보려고 한다. 잘한 것 영어 공부를 꾸준히 해서 만족한다. 스스로 영어 문장을 만들어보는 연습을 많이 했는데, 도움이 많이 되는 것 같다. 🙂 블로그. 회고 덕분인지 블로그 작성을 꾸준히 했다. 📝 유튜브나, 인스타그램, 웹툰에 스크린 타임을 적용한 이후 잘 통제하고 시간을 좀 더 효율적으로 쓰고 있는 것 같다. 업무적으로 시간을 많이 썼는데, 단순히 일을 하는 게 아니라 성장하고 있다는 느낌을 많이 받았다. 메모어 같은 오프라인 모임, 뮤지컬 보기 등 살면서 처음 해본 경험이 많았다. 🎶 아쉬운 점 일찍 자고, 일찍 일어나서 출근하는 것..

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..

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 ..

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..

Django ELB ALLOWED HOSTS 에러 수정 *AWS Elastic Load Balancer를 사용해서 Django 애플리케이션에 로드밸런싱을 하면 Health Check가 계속 실패하고, 로그를 확인해보면 아래와 같은 문제가 생기는 경우가 있습니다. Invalid HTTP_HOST header: . You may need add to ALLOWED_HOSTS Health Check를 시도하는 IP주소가 Django Settings 중의 하나인 ALLOWED_HOSTS에 등록되어 있지 않아서 발생하는 문제이다. ALLOWED_HOSTS = ["*"]로 해결할 수 있지만 이는 보안상 좋지 않습니다. 해당 IP를 ALLOWED_HOSTS에 등록하는 것도 해결책은 아닙니다. ELB의 Private IP가 계속 바뀌기 때문입니다. 이를 해결하는 솔루션은 ..

[TIL] Namespace, Scope, Claim이란 (feat. oAuth) # What I Learned Namespace 서비스의 custom claim이 다른 서비스나 예약된 claim과 충돌하는 것을 방지하기 위해 사용 주료 도메인을 사용함 e.g. https://engster.co.kr Scope 어떤 클레임들에 접근을 요청하고 있는지를 명시할 때 사용 Claim 유저정보나 메타정보에 관해 정보를 가지고 있는 Key/Value 짝(Pairs) 특정한 entity가 특정한 property를 가지고 있음을 나타냄 클레임들은 scope에 맵핑됨 (아래의 클레임들은 profile scope에 맵핑) { "family_name": "Silverman", "given_name": "Micah", "locale": "en-US", "name": "Micah Silverman", "p..

저항선과 지지선으로 바라본 한계와 성장 저항선을 뚫으면 지지선이다. 주식투자, 그중에서 기술적 분석의 기본은 지지선과 저항선이라고 할 수 있다. 기술적 분석에서 지지선이란 차트를 지지해주는 가상의 가격대를 의미하며, 저항선이란 차트의 상승을 가로막는(저항하는) 가상의 가격대를 의미한다. 즉, 지지선은 주가 하락을 방어해주는 역할을 하고 저항선은 주가 상승을 가로막는 역할을 한다. 흥미로운 점은 이러한 지지선과 저항선에서 돌파가 일어나게 되면 각각의 역할이 뒤바뀐다는 것이다. 즉, 주가의 하방 압력을 못 이겨내고 지지선이 아래로 돌파당하는 경우 해당 지지선이 저항선으로서 역할을 하고, 주가의 강력한 상승추세가 저항선을 돌파하게 되면 저항선은 지지선으로 바뀌게 된다. 주가의 상승을 가로막던 저항선이 주가가 떨어지지 않게 막아주는 지지선이 된다는 ..

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...

[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_..

파이썬 크롤링 공부, 도움받은 자료 모음 크롤링 공부하면서 도움받은 자료들을 공유합니다. BeautifulSoup 기초 HTML 기초 -> 웹 페이지 크롤링 실습하면소 공부하기 좋은 것들 공시크롤링 시리즈 (이 사람 블로그는 공시크롤링 외에도 크롤링 따라하면서 배울 수 있는게 많음) 공시크롤링#1 기업공시시스템 open api 사용하기 공시크롤링#2 기업공시시스템 open api로 매출총이익률 계산하기 공시크롤링#3 기업공시시스템 open api로 다수 기업의 매출총이익률 구하기 WOOSA 블로그 금감원 전자공시(DART) 크롤링: 위랑 같은 사이트를 크롤링하나 다른 것들을 배울 수 있다. 거래소 상장법인목록 크롤링 거래소 일자별 시세 크롤링 셀레니움 (현재 실력으로 긁기 어려운 사이트에 활용) 나만의 웹 크롤러 만들기: Login with S..

[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..

파이썬과 비동기 프로그래밍 #3, 파이썬에서 비동기 프로그래밍 활용하기 지난글에 이은 세번째 글입니다. 지난 글에서 파이썬에서 비동기를 구현하는 법에 대해 알아봤습니다. 이번 글에서는 어떻게 비동기를 활용할 수 있을지에 대해 알아봅시다. 비동기를 사용하면 네트워크 IO의 지연 때문에 낭비되는 시간을 줄일 수 있습니다. 온라인 사전사이트에서 단어들의 의미를 크롤링하는 코드를 작성한다고 가정해봅시다. 동기적인 방식을 사용한다면 아래와 같이 코드를 작성할 수 있습니다. 동기적 방식 # requests와 bs4 설치 필요 import requests import time from bs4 import BeautifulSoup def get_text_from_url(url): print(f'Send request to ... {url}') res = requests.ge..

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..

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..

ANACONDA 자주쓰는 명령어 정리 ANACONDA 가상환경 생성 conda create --name *패키지명에 anaconda를 써주면 anaconda의 모든 패키지를 설치 *한 번에 여러 패키지를 하려면 여러 패키지를 띄어서 써주면 됨 예제 conda create --name ml anaconda conda create --name ml pandas numpy matplotlib scikit-learnANACONDA 가상환경 제거 conda remove --name --all 예제 conda remove --name ml --allANACONDA 설치된 가상환경 목록보기 conda env list ANACONDA 가상환경 활성화 conda activate 또는 activate (윈도우 cmd) 또는 source activate (맥/..