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[Python] Python에서의 효율적인 데이터 관리: defaultdict의 마법! 🐍✨ 안녕하세요, 파이썬 매니아 여러분! 🎉 오늘은 파이썬의 강력한 도구 중 하나인 defaultdict에 대해 알아보려고 합니다. 파이썬을 사용하다 보면, 종종 기본값을 가진 딕셔너리가 필요할 때가 있죠. 그럴 때 defaultdict가 무대에 등장합니다! ✨ defaultdict란 무엇인가요? 🤔 defaultdict는 파이썬의 collections 모듈에 있는 딕셔너리의 서브클래스입니다. 이 친구의 특별한 점은, 존재하지 않는 키를 조회할 때 요청에 응답으로 기본값을 자동으로 생성해주는 기능을 가지고 있다는 거예요! 🚀 예를 들어, 다음과 같이 딕셔너리를 생성하면, 키가 존재하지 않는 경우 KeyError 예외가 발생합니다. from collections import defaultdict d = defa.. 2023. 11. 17.
[Redis] Redis 파이썬 클래스 - 메모리 내 데이터 처리의 마법✨ 안녕하세요! 오늘은 Redis Utility 파이썬 클래스를 만들어 보겠습니다. Redis를 처음 접하시는 분들은 이 포스팅을 참고하세요! 2023.11.10 - [파이썬(Python)] - [Redis] 초보자를 위한 Redis 입문하기 📈🗂 Redis? Redis, 메모리 기반의 데이터 저장소로써의 속도와 효율성을 탐구하다! 데이터베이스의 세계에서, 속도는 금이죠. 🏃💨 여기서 '금'이라면, Redis는 바로 그 '금맥'입니다! 이 키-밸류 스토어는 그 빠른 성능으로 유명한데, 그 이유는 바로 메모리 내 데이터 관리 때문이죠. Python 사용자들을 위해, redis-py 라이브러리가 그 금맥을 캐는 도구입니다. 🛠️ 이제 본격적으로 RedisUtility.py 파일을 만들어볼 시간! 이 파일은 여러.. 2023. 11. 16.
[Python] 🎒 Python의 컬렉션 상자들: 어떤 상자를 언제 써야 할까요? 📦 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Python의 네 가지 멋진 컬렉션 타입에 대해 이야기해 볼 거예요. 마치 여러분의 책상 서랍처럼, 데이터를 정리하고 저장하는 데에도 여러 종류의 상자가 필요해요. 그럼 지금부터 하나씩 살펴볼까요? 🕵️‍♂️ 1. 📋 리스트(Lists) 너의 쇼핑 리스트! 리스트는 우리가 쇼핑할 때 쓰는 목록 같아요. 뭐든 순서대로 나열하고 싶을 때 사용하죠. 아, 그리고 마음이 바뀌면 언제든지 바꿀 수 있어요. # 리스트 예제 🛒 shopping_list = ["🍎 사과", "🍌 바나나", "🍒 체리"] print(shopping_list) shopping_list[1] = "🫐 블루베리" print(shopping_list) 2. 📚 튜플(Tuples) 바꿀 수 없는 약속! 튜플은 한 번.. 2023. 11. 15.
[Python] 🧙‍♂️✨ 빅데이터 저장 공간 최적화: Parquet의 압축 기능과 CSV 비교 데이터 저장은 데이터 과학의 세계에서 끊임없는 토론의 주제입니다. 🌍 오늘은 두 가장 인기 있는 데이터 저장 형식, Parquet과 CSV를 비교해보려고 합니다. 각각의 형식이 어떤 상황에 가장 적합한지, 그리고 데이터 과학자와 분석가들이 왜 특정 형식을 선호하는지 살펴보겠습니다. 🧐 이 포스팅을 통해 각 형식의 장점을 탐구하고, 실제 Python 코드를 통해 AWS 클라우드로의 저장 과정을 단계별로 알아보겠습니다. Parquet Parquet 파일: 분석가의 최적화된 선택 Parquet 형식은 ‘분석 친화적’이라는 명성에 걸맞게, 빅데이터를 다룰 때 눈부신 성능을 발휘합니다. 이진 형식의 Parquet은 데이터를 컬럼별로 저장하며, 각 컬럼의 데이터 유형에 가장 효율적인 압축 방식을 적용합니다. 이는 .. 2023. 11. 14.
[AI Trends] 새로운 시대의 서막: 나만의 ChatGPT 만들기! 안녕하세요, AI 트렌드 팔로워 여러분! 🎉 오늘은 정말 흥미로운 소식을 가지고 왔어요. OpenAI가 GPT 커스텀 버전, 바로 'GPTs'를 소개했답니다! 이제 누구나 코딩 없이 특정 목적에 맞는 자신만의 ChatGPT를 만들 수 있어요. 신기하지 않나요? 🤖 GPTs의 핵심 특징들: https://openai.com/blog/introducing-gpts Introducing GPTs You can now create custom versions of ChatGPT that combine instructions, extra knowledge, and any combination of skills. openai.com 사용자 친화적: GPTs의 생성은 ChatGPT와의 대화를 시작하는 것처럼 간단합니.. 2023. 11. 13.
[Python] Virtual Environment 마스터하기 📦 일반적인 경우 Python 프로젝트를 진행하다 보면, 서로 다른 의존성 때문에 때때로 프로젝트 간에 충돌이 일어날 수 있어요. 마치 한 개의 지저분한 공구함에 모든 도구를 넣어두는 것과 같죠. Python 개발자라면 누구나 한 번쯤 겪어본 시나리오일 거예요. 하나의 프로젝트에 패키지를 설치하면 다른 프로젝트와 충돌이 나서 갖가지 오류와 머리 아픈 문제를 만들어내죠. 🛠️ 프로 트릭: 가상환경 등장 가상환경은 Python 개발자들의 구세주와 같아요. 각 프로젝트마다 독립된 환경을 만들어주니, 마치 각기 다른 작업을 위한 별도의 공구함을 갖는 것처럼 편리해요. 이렇게 하면 한 프로젝트에 패키지를 설치하더라도 다른 프로젝트에는 전혀 영향을 주지 않으니 걱정 없겠죠! 가상환경을 사용하는 방법은 이렇습니다: .. 2023. 11. 12.
[Python] 파이썬 f-string 활용법 파이썬의 F-스트링은 변수를 문자열에 쉽고 빠르게 삽입할 수 있도록 해주는 강력한 기능입니다. 🌟 코드를 간결하고 읽기 쉽게 유지하면서도 효율성을 높이고 싶다면 F-스트링의 다양한 사용법을 알아두는 것이 좋습니다. 이 글에서는 F-스트링을 이용해 파이썬 코드를 더욱 멋지고 간편하게 작성하는 방법을 소개합니다! ✨ f-string은 무엇인가? Python f-string은 Python 3.6부터 도입된 문자열 포매팅 기능입니다. f-string은 문자열 안에 변수나 표현식을 포함할 수 있어 문자열 포매팅을 보다 간결하고 직관적으로 할 수 있습니다. f-string은 다음과 같은 형식으로 사용됩니다. f"{변수 또는 표현식}" 사용법과 예제 1. 기본 사용법(Basic Usage) name = '로이' ag.. 2023. 11. 11.
[Redis] 초보자를 위한 Redis 입문하기 📈🗂 Redis는 빠르게 액세스 할 수 있는 인-메모리 데이터 저장소로서, 개발자들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 이 포스팅에서는 Redis는 무엇이고 파이썬에서 어떻게 사용할 수 있는지 알아보겠습니다. Redis란? Redis는 "Remote Dictionary Server"의 약자로, 고성능의 키-값 구조 데이터를 저장하고 관리하기 위한 오픈 소스, 인-메모리 데이터 구조 저장소입니다. 주로 데이터베이스, 캐시, 메시지 브로커 등으로 사용되며, 다양한 종류의 데이터 구조를 지원합니다, 예를 들어 문자열(Strings), 해시(Hashes), 리스트(Lists), 셋(Sets), 정렬된 셋(Sorted Sets) 등이 있습니다. Redis 설치 및 파이썬에서 사용하는 방법 - Mac 1. Redis .. 2023. 11. 10.
[Python] _method, __method, method: 언더스코어의 비밀 🔧🔐 파이썬 메서드 앞의 언더스코어: _ vs __ vs 없음 안녕하세요! 🌟 오늘은 파이썬 클래스 내의 메서드 이름 앞에 있는 언더스코어 _와 __에 대해 알아보려고 합니다. 무엇을 의미하는지, 언제 사용하는지에 대해 살펴보겠습니다. 1. _method(): "프라이빗"으로 간주되는 메서드입니다. 클래스 내부에서 주로 사용됩니다. class Car: # Protected Method def _fill_gas(self): return "기름을 넣습니다." 2. __method(): 이름에 변경이 가해져 외부에서 직접 접근하기 어려워집니다. class Car: # Private Method def __private_method(self): return "이것은 비공개 메서드입니다." 3. method(): cl.. 2023. 11. 9.
[Python] 부모와 자식의 관계: 클래스 상속 탐험하기 🚴‍♂️ 🌼 오늘은 Python의 객체 지향 프로그래밍의 핵심 주제 중 하나인 '클래스 상속'에 대해 알아볼 거예요. 상속을 통해 어떻게 효율적으로 코드를 재사용할 수 있는지, 함께 알아봐요! 🎈 1. 클래스 상속이란? 🧐 클래스 상속은 기존의 클래스를 기반으로 새로운 클래스를 생성하는 것을 의미해요. 이때 기존의 클래스를 '부모 클래스' 또는 '기반 클래스', 새로운 클래스를 '자식 클래스' 또는 '파생 클래스'라고 부릅니다. 2. 왜 상속을 사용할까? 🤷‍♀️ 상속을 사용하면 기존 클래스의 속성이나 메서드를 재사용할 수 있어요. 즉, 중복된 코드를 줄이고 효율적으로 프로그램을 작성할 수 있습니다. 👍 3. 상속의 기본 문법 📘 class 부모클래스: ... class 자식클래스(부모클래스): ... 예제 1:.. 2023. 11. 8.
[Python] isinstance() 함수 활용하기! 📘✨ 오늘은 Python의 유용한 내장 함수인 isinstance()에 대해 알아보려고 합니다. 이 함수는 객체의 타입을 검사할 때 아주 유용하죠. 그럼 바로 시작해볼까요? 😊🚀 1. isinstance() 함수란? 🤔 isinstance() 함수는 주어진 객체가 특정 클래스 또는 데이터 타입의 인스턴스인지 확인하는 데 사용됩니다. 즉, 객체의 타입을 확인할 때 사용되는 함수입니다. 2. 사용 방법 📘 기본적인 사용 방법은 아래와 같습니다: 예제 1: 숫자 타입 확인하기 🧮 num = 10 print(isinstance(num, int)) # True print(isinstance(num, float)) # False 예제 2: 여러 타입과 함께 사용하기 🌟 isinstance() 함수는 두 번째 인자로 튜플.. 2023. 11. 7.
[Python] @property 데코레이터로 캡슐화 구현하기 🛡️🐍 객체 지향 프로그래밍의 핵심 원칙 중 하나는 캡슐화(Encapsulation)입니다. 캡슐화는 객체의 상태와 행동을 함께 묶는 것을 의미하며, 이를 통해 객체의 상태를 외부에서 직접 변경하는 것을 제한하고, 특정 메서드를 통해서만 접근하도록 만들 수 있습니다. 🌐 파이썬에서는 @property 데코레이터를 사용하여 캡슐화를 효과적으로 구현할 수 있습니다. 1. @property 데코레이터란? 🔍 @property는 메서드를 속성처럼 호출할 수 있게 해주는 데코레이터입니다. 이를 통해 메서드를 변수처럼 간단하게 접근할 수 있게 됩니다. 2. 기본 사용법 📝 아래는 @property를 사용한 간단한 예시입니다: class Circle: def __init__(self, radius): self._radius.. 2023. 11. 6.
[Kubernetes] 🚢 쿠버네티스(Kubernetes) 기초 가이드 🚢 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 최근 핫한 주제 중 하나인 '쿠버네티스(Kubernetes)'에 대해 함께 알아보려 합니다. 1. 쿠버네티스란? 🚢 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장, 관리해 주는 오픈 소스 플랫폼입니다. 간단하게 말하면, 여러 컴퓨터(서버) 위에서 도커 컨테이너들을 관리해 주는 슈퍼매니저 같은 것이죠! 🦸 2. 왜 쿠버네티스가 필요할까? 📦 도커와 같은 컨테이너 기술이 대중화되면서, 수십, 수백, 수천 개의 컨테이너를 효율적으로 관리할 필요성이 생겼습니다. 이런 대규모 환경에서는 자동화와 안정성이 중요한데, 쿠버네티스는 바로 이런 문제점들을 해결해 줍니다. 🧭 도커(Docker) 📦: 컨테이너 생성: 도커는 '컨테이너'라는 기술을 사용하여 애플리케이션과 그 필.. 2023. 11. 5.
[Docker] 🐳 Flask와 함께하는 Docker 여행: Python 3.9 앱 Dockerize하기 Flask는 Python으로 작성된 경량화된 웹 프레임워크로 인기를 얻고 있습니다. 오늘은 Python 3.9을 사용하여 간단한 Flask 앱을 Dockerize하는 과정을 살펴보겠습니다. 🚀 📝 필요한 파일 및 디렉토리 구조: app.py: Flask 앱의 주 코드 파일 requirements.txt: Flask 및 관련 패키지의 의존성 목록 Dockerfile: Docker 이미지를 만들기 위한 명령어와 설정 📄 app.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, Docker!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host.. 2023. 11. 4.
[Docker] 🐳 Docker 기초: 주요 3가지 요소 알아보기 Docker는 최근 개발자와 IT 전문가 사이에서 큰 인기를 얻고 있는 컨테이너화 도구입니다. 그러나 Docker의 내부 작동 원리나 구성 요소를 정확하게 이해하지 못한다면, 이 도구의 진정한 잠재력을 활용하기 어려울 수 있습니다. 오늘은 Docker의 3가지 핵심 요소에 대해 알아보며, 이를 통해 Docker의 기본적인 작동 원리를 이해해 보도록 하겠습니다. Docker의 3가지 주요 요소 1. Dockerfile Dockerfile은 마치 요리 레시피라고 생각하면 되는데요. 예를 들어, 파스타를 만들려면 어떤 재료가 필요한지, 어떤 순서로 어떻게 조리해야 하는지 적혀있는 레시피가 필요한데요, 'Dockerfile'은 바로 그 레시피와 같습니다. 애플리케이션을 실행하기 위해 어떤 설정이 필요한지, 어떤.. 2023. 11. 3.
[Docker] 애플리케이션 배포의 혁신: 🐳 Docker와 📦 VM 비교하기 Docker와 가상 머신 (VM): 두 세계의 차이점 우리가 집을 지을 때, 기반이 되는 토지와 그 위의 건물 구조를 생각해볼 수 있습니다. Docker는 마치 빠르게 이동할 수 있는 경량의 텐트와 같으며, VM은 튼튼한 벽돌로 지어진 집과 같습니다. 🏠 vs 🏕️ Docker가 무엇인가요? Docker는 애플리케이션과 그 종속성을 컨테이너 안에 결합하여 생성, 배포, 실행을 쉽게 만드는 도구입니다. 이 컨테이너는 코드와 종속성을 함께 패키징하는 앱 계층의 추상화입니다. VM과 달리 컨테이너는 몇 초 만에 시작되며, 크기도 훨씬 작습니다. Virtual Machine(VM) 이란? VM은 컴퓨터처럼 작동하는 시스템입니다. 한 대의 서버를 여러 서버처럼 나눌 수 있는 물리적 하드웨어의 추상화입니다. 각 V.. 2023. 11. 2.
[LLM] 🐼+🤖 ChatGPT + Pandas와의 결합? PandasAI 데이터 분석의 세계는 항상 끊임없는 발전과 혁신의 중심에 있습니다. 특히, 데이터 프로세싱에 있어서 Python의 라이브러리인 Pandas는 그 중심에 핵심 역할을 해왔습니다. 그런데 이제 Pandas의 강력함에 ChatGPT의 지능적인 통찰력을 결합한 새로운 도구, PandasAI가 등장하여 데이터 과학자들의 작업을 더욱 효율적이고 직관적으로 만들어줍니다. 이 툴은 Pandas의 강력한 데이터 처리 능력과 ChatGPT의 섬세한 언어 모델링 능력을 결합하여, 데이터 분석의 전반적인 과정을 혁신적으로 변화시킵니다. 이번 글에서는 이러한 PandasAI의 매력에 대해 함께 탐색해보겠습니다. 1. PandasAI란? PandasAI는 혁신적인 Python 라이브러리로서, 데이터 분석의 세계에 전통적인 방법을.. 2023. 11. 1.
[Python] 파이썬 데코레이터: 코드의 아름다움을 재구성하는 방법 데코레이터는 파이썬 프로그래머들 사이에서 매력적인 도구로 알려져 있습니다. 간결하면서도 효율적인 코드를 작성하는 데 큰 도움을 주기 때문이죠. 이 글에서는 데코레이터의 기본 원리부터 실용적인 활용 방법까지 깊게 탐색해보려 합니다. 데코레이터란 무엇인가? 함수와 클래스에 대한 간단한 복습 파이썬에서 함수는 def 키워드로 정의되며, 입력값을 받아 처리 후 결괏값을 반환하는 역할을 합니다. 클래스는 class 키워드를 사용하여 정의하며, 객체 지향 프로그래밍의 핵심 요소입니다. 클래스 안에는 메서드와 속성이 포함될 수 있습니다. def function_example(a, b): return a + b class ClassExample: def __init__(self, data): self.data = da.. 2023. 10. 31.
[Data Science] 데이터 속의 진실: Causality을 통해 본 원인과 결과 우리는 매일 수많은 정보와 데이터에 둘러싸여 살고 있습니다. 스마트폰 앱, 뉴스, 소셜 미디어... 이 모든 곳에서 다양한 통계와 데이터가 우리의 눈 앞을 지나갑니다. 그 중 몇몇은 우리의 생활에 큰 영향을 미칠 수도 있습니다. 하지만 그 모든 데이터가 정말로 의미 있는 것일까요? 데이터는 눈에 보이는 현상을 설명하거나 예측하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 그러나 그것만으로는 부족합니다. 데이터 뒤에 숨겨진 원인과 결과의 관계를 제대로 이해하지 않으면, 잘못된 해석으로 인해 심각한 오류에 빠질 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 말했다: "데이터에 따르면 A가 B의 원인이다." 그런데 정말로 A가 B의 원인인 것일까요? 아니면 그저 우연히 두 데이터가 비슷한 패턴을 보이는 것일까요? 아니면 다른 .. 2023. 10. 22.
[LLM] LangChain으로 시작하는 인공지능 언어 여행 언어는 인간의 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 우리는 언어를 통해 소통하고, 지식을 전달하며, 아이디어를 형성합니다. 그리고 이제 인공지능(AI)의 시대에는 기계가 언어를 이해하고 사용하는 방식을 혁신하는 기술, 바로 'LangChain'이 등장했습니다. 이 블로그글에서는 LangChain이 무엇인지, 그리고 어떻게 이 기술이 우리의 언어 사용 방식을 변화시키고 있는지 탐구해 보려고 합니다. LangChain이란? LLM (Large Language Model) 큰 언어 모델이란? 큰 언어 모델, 줄여서 LLM은 기본적으로 컴퓨터가 인간처럼 언어를 사용하게 만드는 프로그램입니다. ChatGPT 같은 모델은 우리가 묻는 질문에 대답하거나, 우리와 대화하듯이 텍스트를 만들 수 있어요. 하지만 이런 모델도 .. 2023. 10. 18.
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