Seonu's

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..

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..

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..

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. ..

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 ..

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..

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..

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 = ..

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..

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..

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 ..

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..

파이썬 예제로 보는 직접 의존성과 간접 의존성 의존성 (Dependencies) 없는 프로그램은 존재하지 않습니다. 소프트웨어의 일부분(함수, 클래스, 모듈 등)은 어떤 기능을 수행하기 위해 다른 부분에 의존하고 있습니다. 그리고 의존성은 직접 의존성 (또는 명시적 의존성, Explicit Dependencies)과 간접 의존성 (또는 암시적 의존성, Implict Dependencies)으로 나눌 수 있습니다. 이번 포스트에서는, 이러한 의존성들의 정의와 각각의 장단점에 대해서 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 😎 직접 의존성 직접 의존성은 어떤 함수나, 클래스가 각자의 인터페이스를 통해 '의존 대상'에 직접적으로 의존하고 있는 것을 의미합니다. 의존 대상이 인터페이스에 직접적으로 정의되어 있기 때문에 인터페이스만 보고도 의존하..

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..

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..

모의투자, 알파스퀘어에서 시작하기! 알파스퀘어에서 모의투자를 편리하게 시작해봅시다. 주식을 처음할 때는 보통 모의투자로 시작을 하는 경우가 많습니다. 실제 내 돈을 투자하기에는 부담스럽고, 실력도 없기 때문에 모의투자를 통해 경험과 실력을 키우는 것 같습니다. 또, 꼭 처음 주식투자를 시작하는 것이 아니더라도, 나의 투자전략과 가설을 검증하기 위해서 모의 투자를 활용하는 것도 좋은 옵션이 될 수 있습니다. 섣불리 나의 가설을 활용해서 투자에 바로 적용하기보다는, 모의투자를 통해서 실제 나의 가설을 확인하는 것이 주식투자에서 성공할 확률을 더욱 높여줄 것입니다. 하지만 주식초보자들에게는 모의투자를 시작하는 것 조차 어려울 수 있습니다. 우선 증권사 계좌가 있어야 합니다. 그리고 HTS나 MTS를 다운받아야 합니다. 그렇다고 모의투자를 바로 ..

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 ..

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] Rust 공부 : Attribute, Modules, Null in Rust 등 Rust의 The Book을 다 보고, 복습 겸 실제 Rust 코드가 사용되는 예제를 보고 싶어 yaml-rust 공부를 시작했다. 잊어버린 개념이나 낯선 개념들을 찾아보면서 부족한 부분들을 메울 생각이다. Attribute 자유로운 형식의 메타데이터이다. 이름, 컨벤션, 컴파일러 등에 따라 해석되는 개념으로 정해진 역할이 있다기보다는 사용법을 익힐 필요가 있다. 커스텀으로 만들 수도 있지만, 우선적으로 Rust에서 자주 사용되는 Attribute는 익숙해질 필요가 있다. Syntax InnerAttribute : #![Attr] 해당 Attribute가 선언된 범위(scope) 내에서 적용된다. OuterAttribute : #[Attr] 해당 Attribute 이후에 오는 것(함수, 모듈, ...)에..

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 ..

프로그래밍 언어 선택의 5가지 기준 '어떤 프로그래밍 언어를 선택해야할까?' 위의 질문은 개발자들이 가장 고민하는 문제 중 하나입니다. 해당 주제를 가지고 굉장히 많은 블로그 포스트나 유튜브 영상이 있고, 해당 콘텐츠들의 조회수 역시 높습니다. 해당 문제를 가지고 커뮤니티들에서 논쟁이 벌어지기도 합니다. 저 역시 프로그래밍 언어 선택에 있어서 많은 고민을 했고, 아직도 하고 있습니다. 그렇다면 어떤 프로그래밍 언어를 선택하는 것이 좋을까요? 가장 완벽한 프로그래밍 언어가 있다면 좋겠지만, 아쉽게도 그러한 언어는 존재하지 않습니다. 특정한 분야에서 강점을 가지면, 다른 분야에서 약점을 가지기 마련입니다. 예를 들어, C나 C++ 같은 언어는 속도는 빠르지만, 배우기 어렵고 개발하는데 시간이 다른 언어들에 비해 오래 걸립니다. ..

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..