쵸코쿠키의 연습장

Python으로 서버 관리하기: 쉽고 빠른 자동화 가이드

시작하기 전에서버 관리, 생각보다 손이 많이 가죠? 시스템이 꼬이면 원인 찾느라 골머리를 앓고, 반복되는 작업에 시간을 쏟다 보면 하루가 훌쩍 지나갑니다. 하지만 Python을 활용하면 이런 불편함을 한층 줄일 수 있어요! 깔끔한 문법과 강력한 기능 덕분에 서버 관리가 훨씬 효율적이고 간편해집니다. 오늘은 Python으로 서버를 어떻게 더 스마트하게 다룰 수 있는지, 그리고 왜 기존의 쉘 스크립트보다 더 유리한 선택인지 이야기해볼게요.   Python이 서버 관리에 적합한 이유대부분 서버 관리하면 제일 먼저 Bash 스크립트가 떠오르겠지만, Python이 주는 장점도 많아요.코드가 깔끔하고 직관적: 복잡한 문법 없이도 이해하기 쉽고, 실수할 확률도 줄어듭니다.라이브러리가 풍부: 데이터베이스, API, 시..

Pytest 완벽 가이드: 쉽게 배우는 파이썬 Unit Test

Pytest가 뭐길래? 왜 Unit Test가 필요할까?개발하다 보면 한 번쯤은 이런 경험 있지 않나요? 코드가 분명 잘 돌아가던 것 같은데 갑자기 오류가 나면서 멈춰버리는 순간! 이럴 때 정말 답답하죠. 바로 이런 상황을 미리 예방하는 데 Unit Test가 필수예요. Pytest를 활용하면 예상치 못한 버그를 쉽게 찾아낼 수 있고, 코드가 정상적으로 작동하는지도 빠르게 확인할 수 있죠. 그래서 오늘은 이 강력하고도 간편한 Pytest Framework를 활용해 Unit Test를 손쉽게 작성하는 방법을 알아볼 거예요!  이 글을 끝까지 읽으면 이런 내용을 알게 될 거예요:Pytest가 뭐고, 기존 unittest보다 왜 더 좋은지Pytest 설치하고 기본적인 환경 설정하는 법첫 Test 작성과 ass..

혹시 if __name__ == "__main__"라는 구문을 보면서, "대체 이게 뭐야? 왜 이렇게 복잡하지?"라고 생각해 본 적 있나요? 걱정하지 마세요. 이 글을 끝까지 읽으면 더 이상 머리를 긁적일 필요가 없을 거예요.  궁금증 해결: 왜 이 구문이 필요할까요?한 번 상상해 볼게요. 간단한 덧셈과 뺄셈을 하는 Python 프로그램을 만들었어요. 이름은 calculator.py예요. 그리고 우리가 원하는 대로 잘 작동하죠.# calculator.pyprint("간단한 계산기입니다.")def add(a, b): return a + bdef subtract(a, b): return a - bnum1 = int(input("첫 번째 숫자를 입력하세요: "))num2 = int(input("두 ..

여러분도 아마 파이썬 코드를 매일 쓰지만, 속에 숨겨진 멋진 기능들을 그냥 지나쳤을지도 몰라요. 오늘은 그중에서도 정말 알아두면 쓸모 있는, 그런데 의외로 많은 사람들이 잘 모르는 기능인 **프로퍼티(Property)**와 **디스크립터(Descriptor)**를 함께 살펴보려고 해요. 이 두 가지는 코드를 더 깔끔하고 효율적으로 만들어주는데요, 여러분도 읽다 보면 "이게 이렇게 편한 거였어?" 하고 놀랄 거예요.  Getter(Getter)와 Setter(Setter): 아, 이걸 또 해야 해?여러분 혹시 attribute 값을 가져오거나 수정하려고 매번 method를 일일이 써야 했던 적이 있나요? object-oriented programming을 배우다 보면 게터와 세터가 필수처럼 보일 때가 있어..

여러분, Python 코딩하다 보면 __init__.py라는 파일을 만나곤 하죠? 처음 보면 "이게 뭐지?" 싶은데, 그 목적과 쓰임새를 알면 코드를 정말 깔끔하고 조직적으로 쓸 수 있어요. 오늘은 Python 모듈과 패키지, 그리고 그 속에서 __init__.py가 어떤 마법을 부리는지 얘기해볼게요.   모듈? 그게 뭔데?일단, 패키지나 __init__.py를 얘기하기 전에 모듈부터 시작해 볼게요. 모듈은 간단히 말해서 다른 Python 파일에서 가져다가 쓸 수 있는 코드 묶음이에요. 모듈은 이런 거예요Python 모듈은 .py 확장자를 가진 모든 파일이 될 수 있어요. 근데 보통 import해서 사용할 때 이걸 모듈이라고 부르는 거죠.예를 들어 두 개의 모듈이 있다고 해볼게요:string_util.p..

던더 메소드, 처음 들어보셨나요? 솔직히 저도 처음엔 "이게 뭘까?" 싶었어요. 그런데 조금씩 배우다 보니, 이게 진짜 파이썬의 마법 같은 기능이더라고요. 이 메소드는 개발자가 객체를 다루는 방식을 마음대로 바꿀 수 있는 도구인데, 알고 나면 세상 모든 코드가 조금 다르게 보일 거예요. 오늘은 던더 메소드가 뭔지, 그리고 왜 이렇게 유용한지 얘기해볼게요. 같이 천천히 알아봐요!   던더 메소드란?던더라는 이름이 조금 독특하죠? "Double UNDerscore"라는 뜻으로, 메소드 이름 앞뒤에 밑줄 두 개가 붙어 있는 걸 말해요. 예를 들면 __init__, __str__, __add__ 같은 것들이 있죠. 이 메소드들은 단순히 동작을 정의하는 걸 넘어서, 파이썬 문법을 이렇게 직관적으로 사용할 수 있게..

파이썬을 활용한 다양한 프로젝트를 통해 수익을 창출하는 방법 소개단순히 직장을 구하는 것을 넘어, 창업 기회 제공.파이썬은 매우 다양한 분야에서 활용 가능이를 통해 수익을 창출하기 위해서는 특정 분야에 특화 파이썬 실력을 잘 활용해서 돈을 벌어보고 싶나요? 오늘은 단순히 직장을 구하는 걸 넘어서, 파이썬으로 독립적인 프로젝트나 창업을 도전할 수 있는 여러 가지 방법을 알려드릴게요. 이걸로 어떻게 수익을 낼 수 있는지 하나씩 살펴보도록 해요.계속 봐오셨다면 아시겠지만, 저는 항상 이렇게 얘기해요. '돈을 벌고 싶다면, 딱 하나에 집중하세요.' 파이썬은 여러 분야에서 활용할 수 있어요. 원하는 분야에 집중해서 시작하기에 정말 좋은 도구죠. 오늘은 제가 직접 해봤던 다양한 아이디어를 공유해 볼게요. 파이썬을 ..

이메일 수신함을 관리하는 것은 특히 수많은 구독 이메일을 처리할 때 번거롭고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 프로모션 이메일 속에 숨겨진 구독 취소 링크를 하나하나 클릭하는 것은 매우 귀찮은 일이며, 수백에서 수천 개에 달하는 원치 않는 이메일이 쌓여 있다면 더욱 그렇습니다. 이 과정을 자동화하면 귀중한 시간을 절약하고 이메일 관리 효율성을 높일 수 있습니다. 이 가이드에서는 파이썬을 사용해 메일링 리스트에서 효과적으로 구독을 취소하는 자동화 프로젝트를 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 깊이 있는 설명을 제공하면서 이메일 관리 문제를 해결하는 솔루션을 제공합니다.  프로젝트 개요이 파이썬 자동화 스크립트는 이메일 서버에 연결하고, 수신함에서 원치 않는 이메일을 검색하..

파이썬 F-스트링은 버전 3.6에서 도입되어 개발자들이 문자열을 포맷하는 방식을 혁신적으로 바꾸었습니다. F-스트링은 간단하고 읽기 쉬우며 더 강력한 기능을 제공하므로, 아직 F-스트링의 모든 잠재력을 활용하지 않고 있다면 지금이 배울 때입니다. 이 종합 가이드에서는 파이썬 F-스트링의 기본 사용법부터 고급 포맷팅 옵션까지 유용한 트릭들을 탐구할 것입니다. 이러한 기술들은 코드의 가독성을 높이고, 더 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하는 데 도움이 될 것입니다.  파이썬 F-스트링의 기본F-스트링 이전에 파이썬에서 문자열을 포맷하는 전통적인 방법은 .format() 메서드를 사용하거나 더 오래된 % 포맷팅을 사용하는 것이었습니다. F-스트링을 사용하면 문자열 포맷팅이 훨씬 간단하고 직관적이 됩니다. F-스트..

파이썬 백엔드 개발자가 되기 위한 완벽 가이드파이썬 백엔드 개발은 복잡한 웹사이트나 모바일 앱, 다양한 플랫폼의 뒷단에서 핵심적인 역할을 하는 기술이에요. 요즘 숙련된 파이썬 백엔드 개발자에 대한 수요가 급증하고 있어서, 이 역할에 대해 잘 이해하고 필요한 기술들을 제대로 익히는 게 정말 중요해요. 그래서 이번 가이드에서는 파이썬 백엔드 개발자가 되기 위해 꼭 알아야 할 기술과 지식을 쉽게 풀어서 정리해봤어요.  파이썬 백엔드 개발자는 어떤 일을 하나요?파이썬 백엔드 개발자는 서버에서 돌아가는 로직, 데이터베이스, 그리고 API 같은 걸 만들고 관리하는 사람이라고 보면 돼요. 주로 데이터를 저장하거나 보안을 유지하고, 사용자의 요청에 응답하면서 애플리케이션의 프론트엔드와 백엔드가 원활하게 소통하도록 해주..

현대의 웹사이트는 사용자가 상호작용할 수 있는 다양한 동적 콘텐츠로 가득 차 있으며, 이를 통해 더욱 매력적이고 직관적인 사용자 경험을 제공합니다. 이러한 동적인 웹 요소 중 하나가 특정 작업에 의해 새 창 또는 탭이 열리는 기능입니다. 자동화 테스트를 진행하는 테스트 엔지니어에게는 여러 개의 창이나 탭을 다뤄야 하는 상황이 자주 발생합니다. 이때, 동적 창을 제대로 관리하지 못하면 테스트 실패로 이어지기 쉽습니다.이러한 문제를 방지하고 정확한 자동화 테스트를 실행하기 위해서는, Selenium을 사용하여 창 전환 및 관리 기능을 잘 활용하는 것이 필수적입니다. 그러나 작은 실수로 인해 NoSuchWindowException이 발생할 수 있으며, 이로 인해 테스트 스크립트가 불안정해질 수 있습니다. 특히..

소셜 미디어가 우리 삶의 중요한 일부가 된 오늘날, 트위터의 추천 알고리즘은 많은 사람들의 관심을 받고 있습니다. 트위터에서 추천되는 콘텐츠는 단순한 임의의 선택이 아닌, 사용자 맞춤형 알고리즘을 통해 결정됩니다. 이 알고리즘의 동작 원리를 이해하는 것은 개인이나 기업이 트위터 상에서 더 나은 콘텐츠를 만들고, 그에 따라 노출을 극대화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.본 포스트에서는 LangChain, Activeloop, 그리고 DeepInfra를 활용하여 트위터의 추천 알고리즘을 역설계하는 과정을 다루겠습니다. 이를 통해 알고리즘의 코드 베이스를 분석하고, 어떻게 하면 트위터에서 더 나은 콘텐츠를 제작할 수 있을지에 대한 인사이트를 제공할 것입니다.  1. LangChain 개요LangChain은 ..

최근 몇 년 동안 의료 산업에서는 머신러닝 기술이 급격히 발전하면서 환자의 결과를 개선하고, 비용을 절감하며, 임상 워크플로우를 효율적으로 관리하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. Python과 R은 의료 산업에서 머신러닝을 구현하는 데 가장 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어로, 각각 고유한 장점과 활용 분야가 있습니다. 하지만 이번 글에서는 Python이 왜 의료 산업에서 머신러닝을 구현하는 데 있어 더 우수한 선택지로 평가되는지, 그 이유를 상세하게 살펴보겠습니다.    Python: 의료 산업에서의 활용과 장점Python은 배우기 쉽고 사용하기 간편한 고수준 프로그래밍 언어로, 특히 데이터 과학자들과 머신러닝 엔지니어들 사이에서 의료 분야에서 인기를 끌고 있습니다. Python이 의료 산업에서 ..

디지털 시대에 문서 생성은 다양한 산업 및 분야에서 중요한 역할을 합니다. 문서 생성의 효율성과 정확성은 비즈니스 프로세스, 생산성, 고객 만족도에 큰 영향을 미칩니다. 특히, 자동화된 문서 생성은 기업이 시간을 절약하고 일관된 문서를 신속하게 생성할 수 있도록 도와줍니다.템플릿 기반 문서 생성은 문서 생성을 간소화하고 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 방법입니다. 템플릿은 문서의 레이아웃과 형식을 사전에 정의해 둔 틀로, 일정한 포맷과 콘텐츠 배치를 유지하면서 문서 생성을 표준화할 수 있습니다. 이러한 템플릿을 사용하면, 데이터를 쉽게 대체하여 맞춤형 문서를 신속하게 생성할 수 있습니다.그러나 템플릿 기반 문서 생성의 잠재력은 여기서 끝나지 않습니다. 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 기술을 결합..

최근 데이터 엔지니어링과 머신러닝 분야에서 Python과 Kafka의 조합이 주목받고 있습니다. 그러나 현재의 Kafka 생태계는 Java 중심으로 구성되어 있어 Python을 주로 사용하는 데이터 엔지니어에게는 불편함이 따릅니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 Quix Streams는 Python 사용자에게 강력한 스트림 처리 기능을 제공하여 데이터 엔지니어링과 머신러닝 파이프라인을 더욱 효율적으로 구현할 수 있도록 돕습니다.  Python과 Apache Kafka의 결합이 필요한 이유Python은 데이터 엔지니어와 데이터 과학자들 사이에서 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. R과 같은 다른 언어들도 있지만, Python은 그 표현력과 유연성 덕분에 특히 데이터 변환이나 복잡한 처리가 필요..

금융 시장은 복잡하고 예측하기 어렵습니다. 투자자들의 감정과 시장의 뉴스는 주식 가격에 큰 영향을 미칩니다. 이런 맥락에서, 감정 분석은 주식 가격의 움직임을 예측하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 최근 연구에서는 파이썬과 Jupyter Notebook을 활용하여 FinBERT와 VaderSentiment, 두 가지 주요 감정 분석 알고리즘을 비교 분석함으로써 더 정확한 시장 뉴스 감정 분석을 달성하는 방법을 탐구했습니다. 이 블로그 포스트에서는 해당 연구의 방법론과 결과, 그리고 코드의 구조를 개선하기 위해 적용된 SOLID 원칙에 대해 논의하겠습니다. FinBERT와 VaderSentiment 감정 분석 감정 분석은 텍스트의 감정적 색채를 파악하여 긍정적, 중립적, 또는 부정적으로 분류하는 과정입니다..

모든 중요 이벤트가 기록되는지 확인하는 데 사용되는 코드 검토 솔루션 도구의 당면 과제, 솔루션 기능 및 주요 이점을 제시합니다. 코드 검토 솔루션은 모든 중요 이벤트가 필요한 정보와 함께 기록되고 모범 사례를 따르는지 확인하는 도구입니다. 이 낮은 코드 유틸리티는 사용자 입력 응용 프로그램 코드를 사용하여 예외 보고서를 생성합니다. 코드 검토 과제 각 로거 문을 수동으로 검토하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업이며 사람의 실수를 초래할 위험이 있습니다. 로그의 데이터 품질 문제: 응용 프로그램 로그에 포함될 것으로 예상되는 문제 해결에 필요한 중요한 정보가 있습니다. LOB의 API 간에 서로 다른 애플리케이션 레벨 로깅 패턴은 통합 모니터링 대시보드를 활성화하고 문제 분석을 지연시키는 주요 과제 중 하..

루프는 프로그래밍 언어의 기본 개념 중 하나입니다. 루프는 특정 조건이 충족될 때까지 반복 작업을 수행하는 데 사용됩니다. Python에는 코드 블록을 반복적으로 반복할 수 있는 두 가지 주요 루프 구조가 있습니다. for 루프와 while 루프입니다. Python의 for 루프에 대한 기본 사항에 대해 설명합니다. 또한 범위 유형을 사용하여 일련의 숫자를 생성하고, 그렇지 않으면 중단 및 계속 문을 사용하여 루프의 흐름을 변경하는 방법을 보여 줍니다. Python for Loop Python의 for 루프는 시퀀스의 항목에 대해 반복되며 문 블록을 반복적으로 실행합니다. Python for loop은 다음 형식을 사용합니다. for item in sequence: statements for 문은 for..

Python에는 조직적이고 효율적인 방식으로 데이터 모음을 저장할 수 있는 몇 가지 순차적 데이터 유형이 있습니다. 기본 시퀀스 유형은 문자열, 목록, 튜플 및 범위 개체입니다. Python 튜플의 기본 사항에 대해 설명합니다. 튜플 생성, 요소 액세스, 튜플 언팩 등의 방법을 보여드리겠습니다. 튜플은 목록과 유사하며, 주된 차이점은 목록은 변경할 수 있지만 튜플은 변경할 수 없다는 것입니다. 이것은 생성 후 튜플을 변경할 수 없음을 의미합니다. 튜플은 이기종 및 동종 데이터를 모두 저장할 수 있지만 일반적으로 이기종 요소의 컬렉션을 저장하는 데 사용됩니다. 튜플 생성 튜플은 쉼표로 구분된 둥근 괄호() 쌍 안에 항목을 배치하여 만들어집니다. 다양한 유형의 항목이 포함될 수 있습니다. 다음은 예입니다. ..

Python에는 몇 가지 기본 제공 데이터 유형이 있습니다. 때때로 Python 코드를 작성할 때 한 데이터 유형을 다른 데이터 유형으로 변환해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 문자열과 정수를 연결하려면 먼저 정수를 문자열로 변환해야 합니다. 이 자료에서는 Python 정수를 문자열로 변환하는 방법을 설명합니다. Python str() 함수 Python에서는 내장 str() 함수를 사용하여 정수 및 기타 데이터 유형을 문자열로 변환할 수 있습니다. str() 함수는 지정된 개체의 문자열 버전을 반환합니다. 다음과 같은 형태를 취합니다. class str(object='') class str(object=b'', encoding='utf-8', errors='strict') object - 문자열로 변환할..