Development (302) 썸네일형 리스트형 [VS Code extension] Rest Client API https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=donebd.rest-client-api REST Client Api - Visual Studio MarketplaceExtension for Visual Studio Code - REST Client for Visual Studio Codemarketplace.visualstudio.com Postman 처럼 Rest api 를 호출할수 있게 해주는 툴인데 응답에 대한 내용을 저장해서 사용할수 있어서 최근 자주 사용하고 있다. 기본 사용방법은 도큐먼트에 잘 나와있기 때문에 생략하고 그중에서 내가 자주 사용하는 기능만 기술해보겠다. 변수 할당### Hello World# @name hello-worldGET {{.. [Pycharm] Find in Files 검색시 venv 파일 제외 시키기 Pycharm 을 사용할때 가끔 Find in Files 로 검색을 했을때 venv 폴더 하위의 내용까지 검색이 되서 불편함이 있었다. 어떻게 하면 제외 시킬수 있을지 찾다가 방법을 찾았다.먼저 session 이란 키워드로 검색을 해봤다. 이 키워드는 많이 사용되는 키워드 이기 때문에 라이브러리 안에서도 많이 발견이 된다. 정작 내가 직접 작성한 코드에는 어떻게 되어있는지 찾기가 힘들다.우선 첫번째 방법으로 .venv 폴더를 선택한후 나오는 콘텍스트 메뉴에서 Mark Directory As 메뉴로 가서 .venv 를 exclude 해준다.그리고 나서 검색을 해보면 아래와 같이 내가 작성한 파일들에서만 검색이 된다.두번째 방법으로는 Settings > Project > Project Struc.. [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.. 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.. 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.. 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.. 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.. 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 >.. 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.. 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.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 31 다음
