반응형 데이터벌집140 [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. 이전 1 ··· 32 33 34 35 다음 반응형
