728x90 [파이썬 Projects]188 [파이썬] 플라스크(Flask) - 라우팅 (2) 시작에 앞서해당 내용은 , Dave Lee 지음. BJ Public 출판.내용을 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 사항은 해당 교재를 참고하시기 바랍니다.이전 내용 [파이썬] 플라스크 - 라우팅 (1)시작에 앞서해당 내용은 , Dave Lee 지음. BJ Public 출판. 내용을 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 사항은 해당 교재를 참고하시기 바랍니다.라우팅 라우팅(routing)이란, 사용자가 웹 브라우저의puppy-foot-it.tistory.com타입 힌트를 활용한 라우팅 타입 힌트란? 타입 힌트는 프로그래밍 언어에서 변수, 함수 인자, 반환값 등의 데이터 타입을 명시적으로 표기하는 기법이다.주로 정적 타입 검사, 리팩토링, 문서화 등에서 활용되는데, 이는 코드의 가독성을 높이고, IDE나 린.. 2024. 7. 14. [파이썬] 플라스크(Flask) - 라우팅 (1) 시작에 앞서해당 내용은 , Dave Lee 지음. BJ Public 출판.내용을 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 사항은 해당 교재를 참고하시기 바랍니다.라우팅 라우팅(routing)이란,사용자가 웹 브라우저의 주소창에 특정 URL을 입력했을 때, 해당 요청이 어떤 함수 혹은 로직에 연결되는지를 결정하는 기능이다. (특정 URL을 웹 애플리케이션의 특정 코드와 연결해 주는 역할) ◆ 플라스크에서의 라우팅플라스크에서 라우팅은 클라이언트 요청을 특정 함수와 연결하는 역할을 한다.가장 기본적인 방법은 @app.route()라는 데코레이터를 사용하는 것이다. (데코레이터는 함수 위에 위치하여 해당 함수와 URL 연결) [테스트 방법]from flask import Flaskapp = Flask(__name__.. 2024. 7. 13. [파이썬] 플라스크(Flask) - Hello, World! 애플리케이션 만들기 시작에 앞서해당 내용은 , Dave Lee 지음. BJ Public 출판.내용을 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 사항은 해당 교재를 참고하시기 바랍니다.파이썬 파일에 코드 작성 먼저 VS Code를 켜서 원하는 폴더에 새로운 파이썬 파일 app.py 을 만들고, 코드를 입력한다.from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/') #라우팅 설정def hello_wolrd(): return 'Hello, World!'※ 라우팅(route)이란, URL을 특정 함수에 연결하는 작업이다. 예를 들어 /login URL은 로그인 함수에 연결될 수 있다.위의 코드는 웹 브라우저에서 루트 URL(/)에 접속했을 때 hello_world 함수를 실행하라는.. 2024. 7. 13. [파이썬] curl 명령어 시작에 앞서해당 내용은 , Dave Lee 지음. BJ Public 출판.내용을 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 사항은 해당 교재를 참고하시기 바랍니다.curl 명령어 curl은 'Client URL'의 약자로, 다양한 프로토콜을 지원하는 명령행 기반의 네트워크 도구이다.주로 웹 서버와의 상호작용을 위해 사용되며 HTTP, HTTPS, FTP 등 다양한 프로토콜을 지원한다.특히 플라스크와 FastAPI의 다양한 기능 테스트 시, POST 방식 요청을 테스트해야 할 때는 웹 주소 외에 특별한 방법이 필요한데, 이를 간단히 테스트할 수 있는 명령어이다. 윈도우 버전 10 이상에서는 기본적으로 curl 이 설치되어 있으며, 터미널(cmd)을 켜고 하단의 명령어를 통해 설치 여부를 확인해볼 수 있다.curl.. 2024. 7. 13. [파이썬] 프레임워크 프레임워크란? 프레임워크란, 특정 분야의 애플리케이션 개발을 돕기 위해 미리 만들어진 코드와 구조의 집합이다.프레임워크는 개발자가 반복적으로 사용하는 기능을 제공하여 개발 생산성을 높이는데, 이를테면 웹 애플리케이션 개발 시 기본적인 라우팅, 데이터베이스 접속, 템플릿 랜더링 등 이미 구현된 코드를 활용함으로써 개발 시간을 단축하고 보안성, 유지보수성을 개선할 수 있다.프레임워크 종류 - 풀스택 / 마이크로 대표적인 프레임워크로는파이썬 - 장고(Django), 플라스크(Flask), FastAPI 등자바 - 자바 스프링(JAVA Spring), 스프링 부트(Spring Boot) 등자바스크립트 - Node.js 등 또한, 프레임워크는 풀스택 프레임워크와 마이크로 프레임워크로 나뉜다.풀스택 프레임워크는 웹.. 2024. 7. 13. [파이썬 머신러닝] 분류 > 캐글 신용카드 사기 검출 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.캐글 신용카드 사기 검출 Kaggle의 신용카드 데이터 세트를 이용한 신용카드 사기 검출 분류 실습데이터 다운로드 하단의 사이트(캐글)에 들어가서 로그인 후 'creditcard.csv' 파일 다운로드(캐글 경연 규칙 준수 화면으로 이동하면 해당 규칙 준수에 동의하면 다운로드 실행)https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud Credit Card Fraud DetectionAnonymized credit card transactions labeled as fraudulent or genuine.. 2024. 7. 8. [파이썬 머신러닝] 분류 > 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.캐글 산탄데르 고객 만족 예측 캐글의 산탄데르 고객 만족 데이터 세트에 대해서 고객 만족 여부를 XGBoost와 LightGBM을 활용해 예측.산탄데르 고객 만족 예측 분석은 370개의 피처로 주어진 데이터 세트 기반에서 고객 만족 여부를 처리.(클래스 레이블 명은 TARGET 이며, 이 값이 1이면 불만을 가진 고객, 0이면 만족한 고객이다.) 모델의 성능 평가는 ROC-AUC 로 평가(대부분이 만족이고 불만족인 데이터는 일부일 것이기 때문)데이터 다운로드 https://www.kaggle.com/c/santander-customer-satisf.. 2024. 7. 7. [파이썬 머신러닝] 분류 > 베이지안 최적화 (2) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.이전 내용 베이지안 최적화 (1)" data-og-description="시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.베이지안 최적화 XGBoost나 Ligh" data-og-host="puppy-foot-it.tistory.com" data-og-source-url="https://puppy-foot-it.tistory.com/292" data-og-url="https://puppy-foot-it.tistory.com/292" dat.. 2024. 7. 7. [파이썬 머신러닝] 분류 > 베이지안 최적화 (1) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.베이지안 최적화 XGBoost나 LightGBM은 성능이 매우 뛰어난 알고리즘이며 Grid Search 방식을 적용한 알고리즘이다.그러나, Grid Search 방식은 한 가지 주요한 단점이 있는데, 튜닝해야 할 하이퍼 파라미터 개수가 많을 경우 최적화 수행 시간이 오래 걸린다는 것이다. 거기에 개별 하이퍼 파라미터 값의 범위가 넓거나 학습 데이터가 대용량 일 경우에는 최적화 시간이 더욱 늘어나게 된다. 이때 기하급수적으로 늘어나는 하이퍼 파라미터 최적화 시간 때문에 어쩔 수 없이 하이퍼 파라미터 범위를 줄이거나 개수를 줄여야 하는데, 이러한 경우.. 2024. 7. 7. [파이썬] 분류 > 앙상블 - 5 : LightGBM 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) [파이썬] 분류: 앙상블 학습(Ensemble Learning) - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) puppy-foot-it.tistory.com 앙상블 - 3 : GBM" data-og-description="시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 .. 2024. 7. 4. [파이썬] 분류 > 앙상블 - 4 : XG Boost (3) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) [파이썬] 분류: 앙상블 학습(Ensemble Learning) - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) puppy-foot-it.tistory.com 앙상블 - 3 : GBM" data-og-description="시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 .. 2024. 7. 4. [파이썬] 로또 번호 생성 프로그램 만들기 수행 내용 및 목표 로또 번호를 생성해주는 (6개 번호 * 5개) 코드를 짜고,이를 실행 프로그램으로 만든다.로또 번호 생성 코드 짜기 로또 번호를 생성하는 방법의 경우,딥러닝을 통해 과거 당첨 번호 내역까지 전부 받아서 이를 분석하여 추출하는 방법도 있으나,"로또 번호 분석" 등의 검색어를 통해 구글링을 해보신 분들은 알겠지만,로또 번호가 과거의 당첨 내역과 아무런 상관 관계가 없는 독립 변수이므로 분석이 무의미 하다고 한다.(나도 tensorflow, keras 등의 딥러닝을 통해 로또 번호 생성기를 만들려고 해봤으나,이미 많은 분들이 실행을 했고, 그 결과가 별로 좋지 않았기에 마음을 접었다.) 물론, 머신러닝을 공부하고 싶은 마음에서는 추후 분석을 해보고 싶긴하다. 아무튼, 앞선 이유로 코드는 1.. 2024. 7. 3. [파이썬] konlpy 설치 관련 JVM 오류 해결 주로 쓰는 노트북이 아닌 다른 컴퓨터에 konlpy 를 설치하려고 하는데, 여러 오류가 떴다. 첫번째는, jvm.dll 을 찾을 수 없다는 에러.jvmnotfoundexception: no jvm shared library file (jvm.dll) found. try setting up the java_home environment variable properly. 환경변수를 제대로 설정해줬음에도 불구하고 계속 해당 오류가 떴다.('시스템 속성 - 고급 - 환경 변수' 에 들어가서 jvm.dll 파일이 설치된 경로를 입력해주면 된다.)분명히 입력을 잘 했는데도 불구하고, 해당 오류가 계속 떴다.그래서 이리저리 찾아보다가 다른 방법을 발견했다. 먼저 os를 import 하고import os 해당 명령어를.. 2024. 7. 3. [파이썬] 분류 > 앙상블 - 4 : XG Boost (2) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) [파이썬] 분류: 앙상블 학습(Ensemble Learning) - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) puppy-foot-it.tistory.com 앙상블 - 3 : GBM" data-og-description="시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 .. 2024. 7. 1. [파이썬] 분류 > 앙상블 - 4 : XG Boost (1) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) [파이썬] 분류: 앙상블 학습(Ensemble Learning) - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) puppy-foot-it.tistory.com 앙상블 - 3 : GBM" data-og-description="시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 .. 2024. 7. 1. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 13 다음 728x90
