전체 글24 첫 번째 Django 앱 만들기 (Part 6: Static files) 시작Part 5에 이어서 간단한 설문조사(Polls) 앱을 만드는 과정을 통해 Django의 static files 사용 방법을 알아보려고 합니다. 본 포스트에서는 macOS와 IntelliJ IDEA Ultimate을 사용합니다.본문앱의 look과 feel을 커스터마이즈먼저 polls 디렉터리에 static이라는 디렉터리를 만듭니다. Django는 polls/templates/에서 템플릿을 찾는 방법과 유사하게 그곳에서 정적 파일을 찾습니다.Django의 STATICFILES_FINDERS 설정에는 다양한 소스에서 정적 파일을 검색하는 방법을 제공하는 finders 목록이 포함됩니다. 기본값 중 하나는 방금 생성한 polls와 같은 INSTALLED_APPS에서 static 하위 디렉터리를 찾는 App.. 2024. 8. 22. 첫 번째 Django 앱 만들기 (Part 5: Testing) 시작Part4를 이어서 간단한 설문조사(Polls) 앱을 만드는 과정을 통해 Django의 testing을 알아보려고 합니다. 본 포스트에서는 macOS와 IntelliJ IDEA Ultimate을 사용합니다.본문첫 번째 테스트 작성bugmodels.py 파일에서 Question모델을 확인해 봅니다.class Question(models.Model): question_text = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField("date published") def was_published_recently(self): return self.pub_date >= timezone.now() - da.. 2024. 8. 21. 첫 번째 Django 앱 만들기 (Part 4: Forms and generic) 시작Part3을 이어서 간단한 설문조사(Polls) 앱을 만드는 과정을 통해 Django의 Froms와 generic을 알아보려고 합니다. 본 포스트에서는 macOS와 IntelliJ IDEA Ultimate을 사용합니다.본문F() expressionsF() 객체는 모델 필드의 값, 모델 필드의 변환된 값, 또는 주석이 달린 열을 나타내는 객체입니다. 이를 사용하면 모델 필드 값을 참조하고 데이터베이스에서 이 값을 파이썬 메모리로 가져오지 않고도 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다.대신 Django는 F() 객체를 사용하여 데이터베이스 수준에서 필요한 작업을 설명하는 SQL 표현식을 생성합니다. 예를 들어reporter = Reporters.objects.get(name="Albert") report.. 2024. 8. 19. 첫 번째 Django 앱 만들기 (Part 3: Views and templates) 시작Part2를 이어서 간단한 설문조사(Polls) 앱을 만드는 과정을 통해 Django의 views와 templates을 알아보려고 합니다. 본 포스트에서는 macOS와 IntelliJ IDEA Ultimate을 사용합니다. View는 일반적으로 Django 앱에서 특정 기능을 제공하고 템플릿을 통해 웹 페이지의 "유형"을 정의입니다.본문URL dispatcherDjango에서 앱의 URL을 디자인하려면 비공식적으로 URLconf (URL 구성)이라고 불리는 Python 모듈을 만들어야 합니다. 이 모듈은 순수한 Python 코드로 작성되며 URL 경로 표현식과 Python 함수(뷰) 간의 매핑을 정의합니다.Django는 또한 URL을 활성 언어에 따라 번역하는 방법도 제공합니다.Internationa.. 2024. 8. 14. 첫 번째 Django 앱 만들기 (Part 2: Models and the admin site) 시작Part1을 이어서 간단한 설문조사(Polls) 앱을 만드는 과정을 통해 Django의 Models와 admin site를 알아보려고 합니다. 본 포스트에서는 macOS와 IntelliJ IDEA Ultimate을 사용합니다.본문settings.py 파일이 파일은 모듈 변수를 사용하여 Django 설정을 정의하는 보편적인 설정 파일입니다.BASE_DIR 설정이 변수는 프로젝트 내에서 경로를 구성하는 데 사용됩니다. 예를 들어 BASE_DIR / 'subdir'와 같이 사용합니다. 아래 코드는 현재 파일의 상위 폴더의 상위 폴더를 의미합니다. ( settings.py -> mysite -> mysite) BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parentSECRET.. 2024. 8. 10. 첫 번째 Django 앱 만들기 (Part 1: Requests and response) 시작이번 포스트에서는 간단한 설문조사(Polls) 앱을 만드는 과정을 통해 Django의 requests와 response를 알아보려고 합니다.이 과정은 Django 튜토리얼의 가이드를 기반으로 하여 정리할 예정입니다. 본 포스트에서는 macOS와 IntelliJ IDEA Ultimate을 사용합니다. 본문프로제트 만들기IntelliJ IDEA에서 Python Plugin 및 Django를 Plugin에 설치하면 Django 프로젝트를 바로 만들 수 있습니다. 프로젝트 생성화면프로젝트 이름은 하나의 Django 앱 이름을 차지합니다. 주의하시기 바랍니다.python의 주소는 아래를 명령어를 사용해서 확인할수 있습니다. which python3 프로젝트 기본 구조프로젝트가 잘 설치되였는지 확인다음 명령어.. 2024. 8. 8. Django의 첫글음을 내딛다 (Part 0) 시작Python/Django 부트캠프를 다니면서 자연스럽게 Django에 입문하게 되었습니다. 부트캠프에서 배운 내용을 바탕으로 Django를 직접 사용해보고 그 과정을 정리해보았습니다.본문Django 란?Django는 웹 서버에서 실행되는 Python 기반 무료 오픈 소스 웹 프레임워크입니다. Model-Template-View(MTV) 아키텍처 패턴을 따릅니다. Model: 데이터베이스의 데이터를 처리하고 로직 및 구조를 정의합니다.View: 애플리케이션 로직 및 기능을 처리하며 웹 요청과 응답을 담당합니다.Template: 클라이언트에게 보여주는 레이아웃과 구조를 정의하며 동적인 데이터를 받아 HTML 파일을 생성합니다. 설계 철학느슨한 결합: Model, View, Template은 서로 독립적이.. 2024. 8. 8. 자바스크립트에서의 비동기 비동기 프로그래밍비동기 프로그래밍은 프로그램이 오래 실행되는 작업을 시작하고 해당 작업이 완료될때까지 기다릴 필요없이 다른 작업을 실행할수 있게하는 기술입니다.브라우저에서 제공하는 많은 기능이 오랜 시간이 걸릴 수 있는 비동기 기능입니다. 예를 들어:HTTP 요청을 하는 fetch.fetch()사용자의 카메라 또는 마이크 접근하기 위한 getUserMedia()사용자에게 파일을 선택하도록 요청하는 showOpenFilePicker비동기 함수를 직접 구현하지 않더라도 사용해야 할 가능성은 매우 높기 때문에 비동기 프로그래밍에 대해 알고 있어야 합니다.동기 프로그래밍const name = "Albert";const greeting = `안녕하세요. ${name}!`console.log(greeting);//.. 2024. 8. 1. scikit-learn의 Getting Started 따라하기 Scikit-learnScikit-learn은 지도 및 비지도 학습을 지원하는 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 또한 모델 피팅, 데이터 전처리, 모델 선택, 모델 평가 및 기타 여러 유틸리티를 위한 다양한 도구를 제공합니다.기능1.피팅(Fitting) 및 예측(predicting): 추정기(estimator) basicsScikit-learn은 추정기라고 불리는 수십 개의 built-in 머신러닝 알고리즘과 모델을 제공합니다. 각 추정기는 fit 메서드를 사용하여 일부 데이터를 fitted할 수 있습니다.estimator이 객체는 모델의 추정 및 디코딩을 관리합니다.fit모든 추정기에는 fit 메소드가 제공됩니다. 이 메소드는 일반적으로 샘플 X, 모델이 감독 학습(supervised learning.. 2024. 7. 25. 머신러닝의 기본 개념 머신러닝이란?(Machine Learning)From Wikipedia머신러닝(ML)은 데이터를 학습하고 보이지 않는 데이터를 표준화하여 명시적인 명령어 없이 작업을 수행할 수 있는 통계적 알고리즘의 개발 및 연구와 관련된 인공 지능 연구 분야입니다.머신러닝은 통계적 기법으로 데이터를 분석하여 패턴과 규칙을 학습하고 이로 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류할 수 있는 기술입니다.예측(Prediction): 새로운 데이터를 기반으로 결과를 추출합니다.머신러닝의 주요 프로세스데이터 수집: 필요한 데이터를 수집합니다.데이터 전처리: 데이터를 분석할 수 있는 형태로 처리합니다.모델 선택: 해당 데이터 분석에 가장 적합한 모델을 선택합니다.머신러닝 모델: 특정 데이터셋에 대해 훈련된 후 새로운 데이터에 .. 2024. 7. 24. 이전 1 2 3 다음
