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개발

Fast API 업데이트 소식 (0.60.0 ~ 0.64.0) Fast API의 최근 주요 업데이트 소식을 요약해서 알려드립니다. 0.60.2 Async 테스트 관련 문서를 추가했습니다.(#1691) 참고 python-multipart를 설치하지 않고 form 데이터 (Form, File)을 사용할 때 예외를 발생시킵니다. (#1851) 응답을 serialize 해주는 jsonable\_encode의 로직은 단순화하고 개선했습니다.(#1754) Jinja templates 예제 개선 (#1690) 0.61.0 HTTPConnection (Request, Websocket)을 dependency injection할 수 있는 기능을 추가합니다. 이 덕분에 dependencies에서 app의 상태를 공유할 수 있습니다. (#1827) WebSocketDisconnect ..
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..
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 ..
자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas #3 : 데이터 조작하기 자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas 2편에 이어 3편입니다. 이번에는 데이터를 조작해보겠습니다. 1편, 2편에서 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 데이터 요약하기 우선 데이터를 조작하기에 앞서 DataFrame의 데이터를 요약하여 확인하는 방법을 알아보겠습니다. 데이터프레임의 각 컬럼별 타입 확인하기 데이터가 어떤 타입으로 이루어져 있는지 확인이 필요할 때가 있습니다. df.dtypes를 입력하면 데이터프레임의 타입을 확인할 수 있습니다. df.dtypes 아래 실행결과에서 object라고 되어있는 것은 문자열 타입이라고 ..
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..
[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..

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