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23_Python_NumPy 1. 배열(array) 기본 구조와 속성 (Ex01.py) import numpy as np# 스칼라(단일값)a = 100print(a, type(a))# 리스트b = [1,2,3,4]print(b, type(b), len(b), sum(b))# 2차원 리스트c = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]for i in range(len(c)): for j in range(len(c[i])): print(c[i][j], end="") print()# numpy 배열d = np.array(200)print(d, type(d))# 1차원 배열e = np.array([1,2,3])print(f"e:{e}, 차원:{e.ndim}")# 2차원 배열f = np.array([[1,2,3,4],[.. 2025. 10. 31.
melt() melt(): 여러 개의 열(columns)으로 나뉜 데이터를 하나의 열로 세로로 녹여(long)하게 만드는 함수 예) 원본데이터 (wide 형식)import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'GroupA': [85, 92, 78], 'GroupB': [79, 69, 84], 'GroupC': [75, 68, 74]})print(df)GroupA GroupB GroupC85 79 7592 69 6878 84 74#============================================================# melt 사용df_long = df.melt(value_vars=['GroupA', 'GroupB', 'GroupC'], .. 2025. 5. 29.
Jinja 템플릿 엔진 반가워요, {{ data.name }}님! 접속 경로: {{ request.url }}main.py (FastAPI 연동) from fastapi import FastAPI, Requestfrom fastapi.templating import Jinja2Templatesapp = FastAPI()templates = Jinja2Templates(directory="templates")@app.get("/")async def read_root(request: Request): data = {"name": "사용자", "title": "홈페이지"} return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request, "data": da.. 2023. 12. 18.
FastAPI 가이드:고성능 비동기 API 서버 구축의 모든 것 FastAPI Deep-Dive 2026FastAPI 가이드:고성능 비동기 API 서버 구축의 모든 것목차01. FastAPI 및 타입 힌팅의 이해 02. 프레임워크 비교 (FastAPI vs Flask vs Django) 03. 환경 구축 및 설치 방법 04. 기본 예제 및 RESTful API 구현FastAPI 및 타입 힌팅의 이해FastAPI는 Python 3.6+의 표준 타입 힌트를 기반으로 한 현대적이고 빠른 웹 프레임워크입니다. 매우 높은 성능을 자랑하며, 개발 생산성을 극대화하도록 설계되었습니다.핵심 개념: 타입 힌팅(Type Hints)변수나 함수의 입출력 타입을 명시적으로 제공하여 코드의 가독성을 높이고 버그를 사전에 방지합니다. FastAPI는 이를 통해 데이터 유효성 검사와 자동 문서.. 2023. 12. 16.
21_Python 파이썬 동기/비동기 1. 동기(Synchronous)동기적인 작업은 순차적으로 실행되며, 한 작업이 끝나야 다음 작업이 시작됩니다.간단한 비유로 설명하자면, 일을 처리하는데 한 가지 작업이 끝나기를 기다리면서 그때까지 다른 작업을 처리하지 않는 것과 비슷합니다. 대표적으로 함수를 호출하면 해당 함수의 실행이 끝날 때까지 제어가 반환되지 않습니다. def func1(): print('1') print('2') print('3')def main(): func1()main()# 동기는 스택처럼 쌓임# 호출 호출 호출 >> 맨 끝 함수부터 스택구조로 순차적으로 실행 import timedef nagging(): time.sleep(1) # 동기함수 print('🐼')def main(): nagg.. 2023. 12. 13.
20_Python 변수 타입 어노테이션 1. 변수 타입 어노테이션변수 타입 어노테이션은 파이썬 3.5부터 도입된 기능으로, 변수의 예상 타입을 명시하는데 사용됩니다. 이는 주로 코드의 가독성을 높이고, 정적 타입 검사 도구(예: mypy)를 사용하여 타입 오류를 사전에 잡아내기 위한 목적으로 사용됩니다.타입 어노테이션은 실제로 변수의 타입을 강제하는 것이 아니라, 개발자가 변수가 어떤 타입을 가져야 할 것으로 예상하는지 명시하는 것입니다. 2. 기본 타입 어노테이션name : str = '푸바오'age : int = 3height : float = 120.5is_lover : bool = Trueprint(name)print(type(name))더보기더보기푸바오 3. 리스트, 튜플, 딕셔너리, 세트컬렉션 타입에 대한 어노테이션은 조금 더 복.. 2023. 12. 13.

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