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[Django 4] 프레임워크 특징 및 소개 Django 특징1. 정해진 MVT에 맞추어 빠른 웹 개발이 가능2. 웹 개발에 필요한 기능들(인증, sitemap, rss feed 등)이 탑재3. 일반적인 보안 기능을 구현 및 사용자 인증시스템을 제공하여 보안의 안전성을 높임4. 빠르고 유연하게 확장 가능5. 다양한 플랫폼 개발에 사용 Django 소개1. ORM(object-relational mapper)- 데이터모델들을 파이썬으로 정의하여 데이터베이스 접근 API를 제공from django.db import modelsclass Band(models.Model): """A model of a rock band.""" name = models.CharField(max_length=200) can_rock = models.Boole.. 2024. 7. 3.
[python3.11 상세] 연산자 연산자연산자와 피연산자로 구분 산술연산자연산 결과로 Number를 반환- 덧셈(+)- 뺄셈(-)- 곱셈(*)- 제곱(**)- 실수 나눗셈(/)- 정수 나눗셈(//)- 나머지(%) 비교연산자연산 결과로 Boolean 반환- A와 B가 같다(A == B)- A와 B가 같지 않다(A != B)- A가 B보다 크다(A > B)- A가 B보다 크거나 같다(A >= B)- A가 B보다 작다(A - A가 B보다 작거나 같다(A  논리연산자연산 결과로 Boolean 반환- and: 모두 True일 경우 결과가 True- or: 하나라도 True일 경우 모두 True- not: True라면 False, False라면 True- A is B: A와 B의 주소값이 같다면 True, 다르다면 False - A is not B.. 2024. 7. 3.
[개발 기본 규칙] Python 프로젝트 구조 기본 프로젝트 구조project_name/├── project_name/│ ├── __init__.py│ ├── module1.py│ ├── module2.py│ └── ...├── tests/│ ├── __init__.py│ ├── test_module1.py│ ├── test_module2.py│ └── ...├── docs/│ └── ...├── scripts/│ └── ...├── .gitignore├── requirements.txt├── setup.py└── README.md디렉토리 및 파일 설명프로젝트 루트 디렉토리 (project_name/): 프로젝트 전체를 포함하는 최상위 디렉토리입니다.패키지 디렉토리 (project_name/): 실제 코드가 포함된.. 2024. 7. 3.
[기본 규칙] Python 코딩 컨벤션 공통 규칙1. 들여쓰기는 공백 4칸을 사용. tab 사용 불가2. 각 줄의 최대 길이는 79자로 제한. 길어질 경우 \ 또는 괄호를 사용하여 다음줄로 나눔3. 모듈 레벨 함수 및 클래스 정의는 두줄 간격으로 작성4. 괄호, 중괄호, 대괄호 내부에는 공백 사용 금지5. 쉼표, 콜론, 세미콜론 앞에 공백 사용 금지. 뒤에는 공백 사용6. 주석은 한 줄의 경우 #을 사용하고 코드와 두칸의 공백을 둠. 여러 줄의 경우 """을 사용7. docstring 작성시 """을 사용 변수 및 함수1. 변수 및 함수명은 영어소문자 및 밑줄(_)로 구성된 snake_case로 작성2. 상수는 영어대문자 및 밑줄(_)로 작성. 모듈 수준에서만 작성.3. 연산자 앞뒤에 공백 사용4. 문자열의 경우 쌍따옴표(")를 사용5. 함수.. 2024. 7. 3.
[환경설정] Python 환경설정 Windowspython 사용법(버전 고정)1. python 다운로드- 버전, LTS과 CPU 확인 후 Windows installer 다운- 다운로드후 custom install을 하여 모든 유저에게 허용되도록 체크하여 설치 2. powershell에서 버전확인python --versionconda 사용법(버전 변경 가능)1. miniconda 설치- 실행 파일 다운로드하여 설치- 설치 후 환경변수(Path)에 추가 2. 가상환경 생성 및 삭제# 가상환경 생성conda create --name python=# 가상환경 삭제conda env remove --name 3. 가상환경 실행conda activate 4. 버전확인python --version MacOSpython 사용법(버전 고정)1. ter.. 2024. 7. 3.
[python3.11 상세] 변수와 자료형 변수- 변수는 메모리의 공간을 가리키는 이름- 변수 정의 자료형Number- 숫자를 표현    - Integer(정수): int()    - Float(실수): float()    - Complex(복소수): complex()    - 이진수: bin()String- 문자열을 표현    - ''(), ""(), ''''''(), """"""()    - str(), chr(), ord()    -  %표기법, .format(), f-string    - escape sequenceBoolean- 논리의 참(True), 거짓(False)을 표현    - bool(값): 값을 True/False로 변환     - True, False 자료형 확인- 변수의 자료형 을 확인하기 위해 사용    - type(변수.. 2024. 7. 3.
[pytorch] PyTorch 주요 기능별 클래스 및 함수 1. 텐서(Tensors)클래스:torch.Tensor: 모든 텐서 연산의 기본 클래스입니다.함수:torch.tensor(data): 데이터로부터 텐서를 생성합니다.torch.zeros(size), torch.ones(size), torch.rand(size), torch.randn(size): 특정 크기의 텐서를 생성합니다.torch.arange(start, end, step), torch.linspace(start, end, steps): 특정 범위의 값들로 텐서를 생성합니다.2. 자동 미분(Autograd)클래스:torch.autograd.Variable: 텐서와 거의 동일하지만, 자동 미분 기능을 추가로 제공합니다.torch.autograd.Function: 사용자 정의 autograd 함수들을 .. 2024. 7. 3.
[pytorch] 프로젝트 구조 원칙 1. 데이터 처리(Data Handling)데이터 로딩 및 전처리: 데이터를 로드하고 전처리하는 코드는 data/ 또는 datasets/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다. 데이터셋 클래스나 데이터 로더 함수들이 포함될 수 있습니다.데이터 변환(Transforms): 이미지나 텍스트 등의 데이터에 대한 변환 코드는 transforms/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다.2. 모델 정의(Model Definition)신경망 모델: 주로 models/ 디렉토리에 저장됩니다. 각 모델은 별도의 파일로 정의될 수 있습니다.모델 유틸리티 함수: 모델 관련 유틸리티 함수들은 필요에 따라 utils/ 디렉토리에 포함될 수 있습니다.3. 학습과 평가(Training and Evaluation)학습 코드: 주로 train.py.. 2024. 7. 3.
[pytorch] 버전별 특징 PyTorch 1.0 (2018년 12월)프러덕션 준비: PyTorch 1.0은 연구와 개발에서 프러덕션 준비가 된 라이브러리로 이동하면서 중요한 마일스톤을 달성했습니다.TorchScript: 모델을 스크립팅하고 JIT 컴파일을 통해 효율적인 실행을 할 수 있도록 지원.C++ 인터페이스: 파이썬뿐만 아니라 C++에서도 PyTorch 모델을 구축하고 학습시킬 수 있는 기능 제공.모듈화된 코드를 위한 모델 분할 및 배포: 다양한 장치에 효율적으로 모델을 분할하고 배포할 수 있도록 개선.PyTorch 1.1 (2019년 5월)TensorBoard 지원: TensorBoard를 통한 모델 학습 시각화 지원.1.0 기능 강화: JIT 컴파일러와 TorchScript의 성능 및 사용성 개선.더 많은 연산 지원: 새.. 2024. 7. 3.
[python3.10 기본] 부록 A. 유용한 파이썬 팁과 트릭유용한 파이썬 팁리스트 컴프리헨션리스트 컴프리헨션을 사용하면 간결하고 효율적인 코드 작성이 가능합니다.numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squares = [n**2 for n in numbers]print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]딕셔너리 컴프리헨션딕셔너리 컴프리헨션을 사용하면 딕셔너리를 간편하게 생성할 수 있습니다.keys = ['a', 'b', 'c']values = [1, 2, 3]dictionary = {k: v for k, v in zip(keys, values)}print(dictionary) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}다중 할당다중 할당을 사용하면 여러 변수를 한 번에 할당할 수 있습니다.a, b, c =.. 2024. 7. 2.
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