Deep Python Studio

Flask 배포 가이드[ 개발 환경과 배포 환경 설정 ]Flask는 Python 기반의 마이크로 웹 프레임워크로, 간단한 설정으로도 강력한 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 하지만 개발 환경과 배포 환경은 서로 다르기 때문에 각각의 환경에 적합한 설정이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 Flask 애플리케이션을 배포하기 위한 기본 설정과 배포 환경 구축 방법을 단계별로 알아보겠습니다.1. 개발 환경 설정가상 환경 설정개발 환경에서는 Python 가상 환경(Virtual Environment)을 사용하는 것이 권장됩니다. 가상 환경은 프로젝트별로 의존성을 관리할 수 있도록 도와줍니다.가상 환경 생성 및 활성화# 가상 환경 생성python -m venv venv# 가상 환경 활성화 (Windows)venv..

NumPy로 배우는 선형대수 - 고유값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector)선형대수는 데이터 과학과 기계 학습에서 필수적인 도구입니다. 특히, 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)는 데이터 차원 축소, PCA(주성분 분석), 행렬 분해 등 다양한 응용에서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 Python의 NumPy 라이브러리를 사용하여 고유값과 고유벡터를 계산하고, 이를 이해하는 방법을 소개합니다.1. 고유값과 고유벡터란?고유값과 고유벡터는 다음과 같은 행렬 방정식을 만족하는 값과 벡터를 의미합니다:[ A \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} ]여기서:( A ): 정방 행렬 (n x n)( \mathbf{v} ): 고유벡터( \lambda ): 고..

Flask Caching으로 애플리케이션 성능 최적화하기Flask는 가벼운 웹 프레임워크로 빠르고 간단하게 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕습니다. 그러나 사용자가 증가하거나 데이터 요청이 빈번해지면 애플리케이션 성능이 저하될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Flask-Caching 확장을 활용해 캐싱(caching)을 구현하면 데이터 요청 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flask-Caching의 기본 개념과 설정 방법, 그리고 간단한 예제를 통해 성능 최적화를 살펴보겠습니다.1. Flask-Caching이란?Flask-Caching은 Flask 애플리케이션에서 캐싱을 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 확장 기능입니다. 캐싱은 자주 사용되는 데이터를 메모리나 디스크에 저장하..

Pandas 데이터 미리보기 - head(), tail(), info(), describe()데이터 분석을 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 데이터의 구조와 내용을 파악하는 것입니다. Pandas 라이브러리는 데이터프레임을 탐색하고 정리하는 데 유용한 다양한 함수를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 head(), tail(), info(), describe() 함수의 사용법과 활용 방법을 살펴보겠습니다.1. head(): 데이터의 일부 미리보기head() 함수는 데이터프레임의 처음 몇 개의 행을 출력합니다. 기본적으로 5개 행을 반환하지만, 원하는 개수를 지정할 수도 있습니다.예제 코드import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { '이름': ['홍길동', '김철수', '이영희'..

NumPy 선형대수 기초 - 역행렬, 전치행렬, 행렬식NumPy는 파이썬에서 과학 계산 및 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 포스팅에서는 NumPy의 선형대수 기능 중에서도 역행렬, 전치행렬, 행렬식을 다룹니다. 각 개념에 대해 설명하고, 코드를 통해 예제를 살펴보겠습니다.1. 역행렬 (Inverse Matrix)역행렬은 어떤 정사각행렬 ( A )에 대해 다음을 만족하는 행렬 ( B )를 의미합니다:[ A \times B = B \times A = I ]여기서 ( I )는 단위행렬(Identity Matrix)입니다. 역행렬은 행렬이 정칙(Determinant가 0이 아님)일 때만 존재합니다.NumPy에서의 역행렬 계산NumPy의 numpy.linalg.inv 함수를 사용하면 역행렬을 쉽게..

NumPy 선형대수 - 행렬 곱셈 (dot, matmul)선형대수학은 데이터 과학, 머신 러닝, 과학 계산에서 중요한 역할을 합니다. 특히 행렬 곱셈은 벡터와 행렬 연산의 핵심입니다. 이번 포스팅에서는 Python의 NumPy 라이브러리를 사용하여 행렬 곱셈을 수행하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. NumPy는 빠르고 효율적인 수치 계산을 위해 설계된 강력한 라이브러리로, 행렬 연산을 간단하고 직관적으로 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.NumPy에서의 행렬 곱셈NumPy는 행렬 곱셈을 수행하기 위해 dot 함수와 matmul 함수를 제공합니다. 이 함수들은 다차원 배열 간의 내적 계산에 사용되며, 각각의 차이에 대해 이해하는 것이 중요합니다.행렬 곱셈의 기본 개념행렬 곱셈은 두 행렬의 원..

Flask-Mail을 사용하여 이메일 전송하기개요Flask는 Python으로 작성된 경량 웹 프레임워크로, 기본 기능은 가볍지만 다양한 확장 기능을 통해 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flask의 확장 기능 중 하나인 Flask-Mail을 활용하여 이메일을 전송하는 방법을 알아보겠습니다. Flask-Mail은 SMTP 프로토콜을 사용하여 간단히 이메일을 보낼 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다.Flask-Mail 설치 및 설정1. Flask-Mail 설치Flask-Mail을 사용하려면 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 실행하여 설치할 수 있습니다:pip install Flask-Mail2. Flask-Mail 설정Flask 애플리케이션에서 Flask-Mail..

Pandas 웹에서 데이터 불러오기데이터 분석을 수행할 때, 웹에서 데이터를 직접 불러오는 것은 매우 유용한 기능입니다. Pandas는 웹에서 데이터를 가져와 DataFrame으로 변환하는 다양한 방법을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 웹 데이터를 불러오는 방법과 이를 활용하는 실전 예제를 다룹니다.1. 웹에서 데이터 불러오는 방법Pandas에서는 웹에서 데이터를 불러올 수 있는 여러 함수들을 제공합니다. 가장 많이 사용되는 방법은 read_html(), read_csv() 및 read_json()을 활용하는 것입니다.1.1 read_html(): HTML 테이블 가져오기웹페이지에는 종종 표 형식의 데이터가 포함되어 있습니다. Pandas의 read_html() 함수를 사용하면 HTML 페이지에서 테이블 ..

Flask Admin으로 관리 페이지 만들기Flask는 가볍고 확장 가능한 웹 프레임워크로, 다양한 확장을 통해 기본 기능 외에도 강력한 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 그중 Flask-Admin은 어드민 인터페이스를 간단하게 구현할 수 있도록 도와주는 매우 유용한 확장입니다. 이번 포스팅에서는 Flask-Admin을 사용해 관리 페이지를 만드는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.Flask-Admin 설치하기Flask-Admin을 사용하려면 먼저 해당 확장을 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용해 설치할 수 있습니다:pip install flask-admin간단한 Flask 애플리케이션 설정먼저 Flask 애플리케이션을 초기화하고 기본 설정을 추가합니다. 데이터베이스를 사용해 데이터를 관리하기 위해 Fla..

NumPy로 배우는 선형대수(Linear Algebra) 기초안녕하세요, "Deep Python Studio"에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 NumPy를 활용하여 선형대수의 기초를 살펴보겠습니다. NumPy는 벡터, 행렬, 그리고 다양한 수학 연산을 간단하고 효율적으로 처리할 수 있어 데이터 분석과 머신러닝에 필수적인 도구입니다.이번 포스팅에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:선형대수와 NumPy의 관계벡터와 행렬의 생성기본 연산역행렬과 행렬식고유값과 고유벡터1. 선형대수와 NumPy의 관계선형대수는 데이터 과학과 인공지능에서 핵심적인 역할을 합니다. 머신러닝 알고리즘의 많은 부분이 선형대수에 기반을 두고 있으며, 벡터와 행렬을 다루는 작업이 빈번하게 발생합니다...