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Visual Studio Code의 Flask 튜토리얼 Flask는 웹 애플리케이션을 위한 가벼운 Python 프레임워크로, URL 라우팅과 페이지 렌더링을 위한 기본 기능을 제공합니다.Flask는 폼 검증, 데이터베이스 추상화, 인증 등의 기능을 직접 제공하지 않기 때문에 "마이크로" 프레임워크라고 불립니다. 이러한 기능은 대신 Flask 확장 프로그램이라는 특수 Python 패키지에서 제공합니다. 이 확장 프로그램은 Flask와 완벽하게 통합되어 마치 Flask 자체의 일부인 것처럼 보입니다. 예를 들어, Flask는 페이지 템플릿 엔진을 제공하지 않지만 Flask를 설치하면 기본적으로 Jinja 템플릿 엔진이 포함됩니다. 편의상 일반적으로 이러한 기본값을 Flask의 일부라고 합니다.이 Flask ..

FastAPI 설치vscode 의 터미널에서 아래의 명령어를 실행하여, FastAPI 를 설치해 줍니다.pip install "fastapi[standard]" FastAPI 기본 실행 해보기main.py 파일을 생성 후, 아래와 같이 작성해 줍니다.# FastAPI 패키지 가져오기from fastapi import FastAPI# 인스턴스 생성app = FastAPI()# "/" 경로 설정# GET: 데이터를 읽습니다.@app.get("/")# "/" 경로에 호출 함수async def root(): return {"message" : "Hello World"} vscode의 터미널에 아래의 명령을 실행하여, 웹서버를 구동해 줍니다.fastapi dev main.py 브라우저에서 아래의 URL접속h..

데이터 분석 결과를 웹으로 서빙할 때 FastAPI, Flask, Django는 각각 고유한 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 이들을 비교해보겠습니다.FastAPIFastAPI는 현대적이고 빠른 (고성능) 웹 프레임워크로, Python 3.6+ 버전의 표준 타입 힌트에 기반하여 API를 구축하는 데 사용됩니다장점높은 성능: 비동기 처리를 지원하여 매우 빠른 속도를 제공합니다자동 API 문서화: Swagger UI를 통해 API 문서를 자동으로 생성합니다타입 힌팅: 코드의 가독성을 높이고 개발자 간 협업을 용이하게 합니다간편한 데이터 검증: Pydantic을 사용하여 데이터 모델을 쉽게 정의하고 검증할 수 있습니다단점상대적으로 새로운 프레임워크로, 커뮤니티와 리소스가 다른 프레임워크에 비해 적을 수 있습니..

0. 가상환경을 설정하는 주요 이유프로젝트 독립성 유지각 프로젝트마다 독립적인 환경을 구성할 수 있어, 서로 다른 프로젝트 간의 패키지 버전 충돌을 방지할 수 있습니다의존성 관리 용이프로젝트별로 필요한 패키지와 버전을 정확하게 관리할 수 있어, 패키지 관리가 훨씬 수월해집니다시스템 환경 보호가상환경을 사용하면 시스템 전체 Python 환경에 영향을 주지 않고 패키지를 설치할 수 있어, 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다재현성 보장가상환경을 통해 프로젝트에 필요한 정확한 패키지 버전을 지정할 수 있어, 다른 환경에서도 동일한 결과를 재현할 수 있습니다협업 용이성팀원들과 동일한 환경에서 작업할 수 있도록 환경 설정을 공유할 수 있어, 협업이 더욱 원활해집니다테스트 환경 구축 용이다양한 Python 버전이나..

문제 확인 및 해결방법작업 한, 프로젝트의 소스를 백업하여, 정리하려고 하는데,아래와 같이 .ipynb파일의 용량이 아래와 같이 용량이 30mb와 같이 크게 잡혀있어서,백업 시, 용량을 많이 차지하여, 확인해보니.데이터를 출력한 내용이 파일 용량으로 잡혀있어서 출력을 삭제해야 용량이 줄어드는 것으로 확인 함. Colab에서 각각 파일열어서 처리1. Colab에서 파일을 열어줍니다.2. [수정] - [모든 출력 지우기] 선택3. [파일] - [저장] 하면 용량이 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.Python 코드 각각 파일불러서 처리 1. 필요한 모듈(패키지, 함수 등) 및 자료 불러오기from nbformat import read, write 2. 출력삭제 함수 선언def strip_output(nb): ..