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1W docker study 책 : 시작하세요! 도커/쿠버네티스 (개정판)을 이용한 Docker스터디 1W 주간 내용 정리 01장: 도커란? 도커 관련된 프로젝트 도커 컴포즈 (Docker Compose) 레지스트리 (Private Registry) 도커 허브 (Docker Hub) Docker for Desktop Docker Swarm :오케스트레이션 도구 (ex : 쿠버네티스 역활) 도커 엔진 가장 핵심적인 부분 컨테이너를 생성하고 관리하는 주체 1.1 가상 머신과 도커 컨테이너 Docker책에 거의 필수로 있는 그림입니다. Boxing된 화면이 눈에 드러난 차이점입니다. 이론적으로 접근하면 해당 기본 구성 및 기술이 핵심이 아닐까? 쉽게 생각해보면, 기존의 VirtualBox를 설치 후에 Ubuntu설치한것을 → Docker..
혼공 분석 6주차 ■ 기본미션 ☞ p. 344의 손코딩(맷플롯립의 컬러맵으로 산점도 그리기)을 코랩에서 그래프 출력하고 화면 캡처하기 cmap : 컬러맵을 구성하는 인자값 다양한 컬러맵 중에 대표적인 것이 jet컬러맵입니다. https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html Choosing Colormaps in Matplotlib — Matplotlib 3.6.3 documentation Note Click here to download the full example code Choosing Colormaps in Matplotlib Matplotlib has a number of built-in colormaps accessible via matplotlib..
혼공 분석 5주차 python으로 다양한 그래프 라이브러리가 있습니다. 그중에 가장 오래 되었고, 지금까지 사용하는 matplotlib이라는 라이브러리가 있습니다. 개인적으로 이제헌박사님이 matplotlib을 통해서 정말 다양한 활용을 하시고 계셔서, 한번 관심있으시면 살펴보셔도 좋을거 같습니다. https://jehyunlee.github.io/2022/10/16/Python-DS-117-pycon2022/ https://jehyunlee.github.io/tags/matplotlib/ ■ 기본미션 ☞ p. 314의 손코딩(맷플롯립에서 bar()함수로 막대 그래프 그리기)을 코랩에서 그래프 출력하고 화면 캡처하기 아래 코드를 살펴보려고 합니다. plt.plot(count_by_year, '*:g') 1. '*:g' :..
혼공 분석 4주차 ■ 기본미션 ☞ p. 279의 확인 문제 5번 풀고 인증하기 ■ 선택미션 ☞ Ch.04(04-1)에서 배운 8가지 기술통계량(평균, 중앙값, 최솟값, 최댓값, 분위수, 분산, 표준편차, 최빈값)의 개념을 정리하기 다양한 기술적인 통계량을 한번에 조회할수도 있습니다. describe()를 통해서 한번에 조회가 가능하며, 25%, 70%의 사항은 default값으로 사용자가 범위를 조절하고, 갯수도 늘릴수 있습니다. # 아래와 같은 코드로 수행하면 30%, 60%, 90% 지점의 놓인 값을 표시합니다. ns_book6.describe(percentiles=[0.3, 0.6, 0.9]) ① 평균 정의 : 숫자값을 모두 더해 갯수로 나눈값 가장 기본적으로 알아보는 통계 지표 mean() 메소드 이용 ② 중앙값 ..
혼공 분석 3주차 ■ 기본미션 ☞ p. 182의 확인 문제 2번 풀고 인증하기 정답은 4번입니다. 녹색 박스는 정상적으로 loc를 통해서 True, False를 지정하는 구문이 있습니다. ■ 선택미션 ☞ p. 219의 확인 문제 5번 풀고 인증하기 문제는 아래와 같이 df 데이터 프레임이 있고, replace에 정규표현식을 적용하면 나올 결과를 예측하는 문제입니다. df.replace(r'ba.*', 'new', regex=True) 실행전에 예측을 해보면 1) replace를 통해서 무언가 교체를 한다. 2) r : 정규표현식을 다른 문자열과 구별하기 위해서 접두어를 사용한다. 3) .* 는 어떤 문자에도 대응될수 있게 표현식 구성 4) regex를 통해서 정규화 사용 활성화 라고 정의할수 있습니다. 결과는 아래와 같이..
혼공 분석 2주차 1. pandas - 판다스를 생각하면 떠오르는 이미지가 "엑셀형태" 로 생각됩니다. - Grid형태를 만드는 방법을 몇가지가 있습니다. ① pd.read_json(Param : 일반문자열) 이용 방법 L 아래 그림에서 주황색 박스 L 형태로 인자를 구성함 ② pd.DataFrame(Param : 파이선 객체) 이용 방법 L 아래 그림에서 노랑색 박스 L 형태로 인자를 구성함 2. xml을 사용하기 (p.98) - xml 노드에 같은 이름(동일 이름) 으로 element가 있는경우, 어떻게 될지 호기심에 해보았습니다. - 의 항목을 일부러 2개 생성했습니다. L 아래 처럼 노란색으로 같은 항목을 2개 생성했습니다. - 아래와 같은 방식으로는 처리하면 동일 2개 있다고 오류가 납니다 ValueError :..
혼공 분석 1주차 1. gdown package - 외부의 파일을 가지고 올때 사용하고, 코랩에서도 사용가능하다 - 코랩이 아니라, 다른 일반적인 python 프로젝트에서도 사용이 가능하다 - 실행을 하면 /content/남산도서관~~.csv형태의 위치에 저장됨 L 해당 파일을 코랩실행(90분 유효시간)이 종료되면 삭제된다. L quiet옵션은 하단에 출력되는 메세지의 출력 여부이다. - 아래처럼 이미지 파일등도 호출해서 다운로드 받을수 있습니다. - 코랩의 서버 구조는 linux 구성처럼 되어 있고, /content하위 폴더에 sample_data폴더가 있는것을 알수 있다. 2. chardet 패키지 관련 - 문자의 인코딩 방식을 알아내는 패키지를 사용합니다. - 보통 선언된 변수의 타입을 알아볼때 type을 주로 사용..
NestJS로 배우는 백엔드 프로그래밍 요즘 새로운 기술들이 많이 나타납니다. node 진영에서는 간단히 node동작을 확인해본 경험만 있어서 평소 궁금했던 next.js에 대해서 살펴보려 합니다. next.js / nest.js 2개 모두 다른 기술이니, 혼돈 되시면 안됩니다. 2개의 기술 모두 javascript를 기반으로 사용하는 언어이고, 그래서 자연스럽게 typescript 구문으로도 사용이 가능합니다. 간단하게 정리해보면 next.js는 Frontend쪽에서 사용되며, SSR에 장점이 많이 있습니다. nest.js는 Backend쪽에서 사용되는 기술이며, 웹 API프레임워크 입니다. ■ 평소에 궁금했던 사항 js로 구성된 프레임워크 중에 backend는 node.js가 있고 기반으로 express가 있다는 것은 알고 있었는데 nex..