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Development302

[FastAPI] request body의 필수값 존재 여부에 따른 응답 FastAPI 와 Pydantic 을 이용해서 API 작성을 하면서 request body로 들어오는 값의 존재 유무에 따라서 어떻게 세팅 되는지 확인이 필요했다. from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float is_offer: bool | None = True address: str = "seoul" address1: str | None = None @app.post("/items") def insert_item(item: Item): return item 아주 간단한 API 이다. name.. 2024. 3. 20.
xargs 명령어 리눅스에서 명령어를 사용하다 보면 결과 값을 다른 명령어로 전달하고 싶은 때가 있다. 내 경우에는 k8s pod 이름을 다른 명령어로 전달 하고 싶었다. 찾아보니 xargs 라는 명령어가 있었다. xargs = eXtended ARGuments - 사용 방법 : xargs [options][command][arguments] - 옵션 : 여러가지가 있는데 내가 사용해본 옵션만 적겠다. -i : 원하는 위치에 인자 입력하기 - 인자를 입력하고 싶은 위치에 {} 를 입력하여 지정할수 있다. -v : 실행된 명령어 확인하기 k get pod -o=custom-columns='DATA:metadata.name' | grep test-[0-9] | xargs -i -t kubectl get po {} kubect.. 2024. 1. 17.
git cherry pick 특정 브랜치에 있는 지정된 commit 내용을 가져오려고 할때 cherry pick 을 사용한다. 내가 주로 사용하는 경우는 다음과 같은 경우이다. 1. 현재 메인 브랜치 : develop 2. 운영 태그 : release-tag-2024 보통 개발을 하면 develop 브랜치 기준으로 브랜치를 만들어서 feature 브랜치를 만들고 개발을 한다. 그런데 가끔 운영에 급히 반영을 하거나 버그 픽스를 해야 할 경우가 있다. 이때에 이런 순서로 작업을 했다. 1. 운영태그 기준으로 hotfix 브랜치 생성 2. hotfix 브랜치에서 수정을 한 후 운영에 반영 3. 운영 반영 후에 hotfix 브랜치에 있는 commit 내용들을 develop 브랜치로 이동 -----> 이때 cherry-pick 을 사용한다.. 2024. 1. 5.
맥(Mac)에서 아나콘다(Anaconda) 제거하기 1. 아나콘다 설치 경로 확인하기 ➜ ~ conda info active environment : None shell level : 0 user config file : /Users/sanghyunkim/.condarc populated config files : conda version : 23.3.1 conda-build version : 3.23.3 python version : 3.10.10.final.0 virtual packages : __archspec=1=x86_64 __osx=10.16=0 __unix=0=0 base environment : /usr/local/anaconda3 (writable) conda av data dir : /usr/local/anaconda3/etc/conda.. 2023. 8. 11.
머신러닝 관련 용어 지도학습 회귀(Regression) : 정답이 연속형 변수 분류(Classification) : 정답이 비연속형(범주형) 변수 비지도 학습 군집분석(Clustering) : 주어진 데이터가 어떻게 구성되어있는지. 강화학습(Reinforcement Learning) : 행동에 따른 보상을 최대화 시키는 방법 선형회귀(Linear Regression) 예측값을 직선으로 표현하는 모델 실제 값을 잘 예측하는것을 목표로 한다. Classification 과 Clustering 의 차이 Classification 은 새로운 데이터를 알고있는 레이블에 포함시키는것. 정해진 그룹의 데이터를 파악하여 특징을 찾아 새로운 데이터를 정해진 그룹에 포함시키는것. Clustering 은 데이터의 패턴을 찾아 그룹을 만들어 내.. 2023. 6. 12.
colab 에서 kaggle 설정 설치 !sudo pip install kaggle Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting kaggle Downloading kaggle-1.5.13.tar.gz (63 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 63.3/63.3 kB 4.4 MB/s eta 0:00:00 Successfully built kaggle Installing collected packages: kaggle Successfully installed kaggle-1.5.13 kaggle api 받기 kaggle 로그인 > profile >.. 2023. 6. 7.
Pandas 사용 시리즈(Series) 데이터가 순차적으로 나열된 1차원 배열 형태 딕셔터리로 Series 생성시 -> key 는 시리즈의 인덱스와 대응된다. 리스트로 Series 생성시 -> 리스트의 인덱스가 시리즈의 인덱스로 대응된다. dict_data = {'a':1,'b':2,'c':3} series_data=pd.Series(dict_data) a 1 b 2 c 3 list_data = ['2022-10-11',3.14,'ABC',100,True] series_data1=pd.Series(list_data) 0 2022-10-11 1 3.14 2 ABC 3 100 4 True 데이터프레임(DataFrame) 행과 열로 만들어지는 2차원 배열 형태 열은 각각의 시리즈 객체이다. key 값이 열 이름이 된다. dic.. 2023. 5. 23.
NumPy 사용 NumPy 배열 차원(Dimension)을 축(axis)이라고 표현한다. 배열 속성값 shape : 배열의 각 축(axis)의 크기 ndim : 축의 개수(Dimension) dtype : 각 요소(Element)의 타입 itemsize : 각 요소(Element)의 타입의 bytes 크기 size : 전체 요소(Element)의 개수 배열 생성 np.array 이용 : 튜플이나 List 입력 print(np.array([2,3,4])) [2 3 4] np.zeros(shape) : 0 으로 구성된 N 차원 배열 생성 print(np.zeros((3,4))) [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] np.ones(shape) : 1로 구성된 N차원 배열 생성 prin.. 2023. 5. 9.
Conda python 버전 업데이트 현재 conda 를 사용한 python 가상 환경의 버전은 3.8.2 로 되어있다. 이것을 변경하기 위해서는 다음과 같은 절차를 거친다. 1. 설치 가능한 python 버전 확인 conda search python 위 명령어를 사용하면 설치 가능한 python 버전을 확인 할 수 있다. 2. python 설치 conda install python=버전 3. 가상환경 재접속 가상환경을 deactivate 하고 다시 activate 하면 파이썬 버전이 변경되어있다. 2023. 4. 15.
[VS Code] 트리 펼쳐서 보기 옵션 VS Code 사용하다 보면 Explore 창에 디렉토리가 플렛하게 나오는 것이 불편할 때가 있다. 이렇게 test 디렉토리 하위에 test1 이라는 디렉토리가 1개 만 있을 경우 옆으로 표시된다. 이때에 test 디렉토리에 무언가 생성하려고 하면 test1 디렉토리에 생성이 된다. Compact Folders 기능 Settings 에 들어가보면 Compact Folders 라는 설정이 있다. 기본 설정으로는 체크가 되어있다. 저 체크를 해제 하게 되면 디렉토리가 다음과 같이 나온다. 2023. 4. 14.
Mac 에서 Conda 설치 Mac 에서 Conda 는 간단히 설치가 가능 하다. . brew install conda .... ## 설치 완료시 anaconda was successfully installed! ➜ ~ conda -V zsh: command not found: conda 설치 완료 후에 실행을 해보면 저렇게 not found 가 나올수 있다. 현재 사용중인 터미널에 path 가 입력이 안되어서 저런 현상이 발생한다. ➜ ~ /usr/local/anaconda3/bin/conda init zsh no change /usr/local/anaconda3/condabin/conda no change /usr/local/anaconda3/bin/conda no change /usr/local/anaconda3/bin/con.. 2023. 4. 5.
파이썬 가상 환경 실행 및 VS Code 설정 파이썬 가상 환경 실행 방법 python -m venv 디렉토리명 python 3 부터는 venv 가 포함되어있어서 virtualenv 를 설치 하지 않아도 된다. 위와 같이 실행을 하면 입력한 폴더가 생성이 된다. 가상환경 실행은 폴더 하위에 Script 디렉토리에 있는 activate 를 실행 하면 된다. (mac 인 경우 source ./bin/activate 를 실행한다.) VS Code 설정 방법 - Ctrl + Shift + P 입력 (cmd + Shift + P) - 가상 환경 선택 또는 새로운 path 선택 (새로운 path 선택시 위에서 생성된 bin 디렉토리 또는 Script 디렉토리에 있는 python 을 선택하면 된다) 2023. 3. 27.
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