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[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.
[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] 1. 파이썬 소개 1.1 파이썬의 역사와 특징파이썬의 역사파이썬은 1980년대 말 네덜란드의 Guido van Rossum에 의해 개발되었습니다. Guido는 당시 'ABC' 언어 개발 프로젝트에 참여했으며, 이 경험을 바탕으로 보다 쉽게 읽고 쓸 수 있는 프로그래밍 언어를 설계하려고 했습니다. 파이썬은 1991년에 처음 발표되었으며, 이후 지속적으로 발전해왔습니다.1991년: Guido van Rossum이 파이썬을 발표했습니다. 초기 파이썬은 간결하고 효율적인 코드를 작성하는 것을 목표로 했습니다.1994년: Python 1.0이 발표되었습니다. 이 버전은 여러 유용한 기능을 포함하고 있었으며, 현대 파이썬의 기반이 되었습니다.2000년: Python 2.0이 발표되었습니다. 이 버전은 리스트 컴프리헨션과 garbag.. 2024. 7. 1.
[python3.10 기본] Python 버전별 특징 Python 3.x 시리즈 주요 변경 사항 (3.0부터 3.12까지)Python 3.0 (2008년)문법 및 라이브러리 호환성 변경: 많은 라이브러리와 문법이 변경되었으며, Python 2와 호환되지 않음.print 함수: print가 함수로 변경되어 print("Hello, World!") 형식을 사용.Integer division: / 연산자가 부동 소수점 나눗셈을 수행하고, // 연산자가 정수 나눗셈을 수행.문자열 처리: 기본 문자열 타입이 유니코드이며, bytes 타입이 도입됨.예외 처리: as 키워드를 사용하여 except 구문을 개선 (except Exception as e).Python 3.1 (2009년)ordered dictionary: collections.OrderedDict 클래스 .. 2024. 7. 1.
[PyTorch] 주요 개념 PyTorch는 페이스북의 AI 연구팀에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 특히 연구와 개발 환경에서 많이 사용됩니다. PyTorch는 텐서 계산 및 동적 계산 그래프를 기반으로 하며, 이를 통해 복잡한 모델을 쉽게 설계하고 디버깅할 수 있습니다. PyTorch의 핵심 개념과 기능을 소개하겠습니다.1. 텐서(Tensor)텐서는 PyTorch의 기본 데이터 구조입니다. 텐서는 N차원의 배열로, 수학적 연산을 수행하는 데 사용됩니다.텐서는 torch.Tensor 클래스를 사용하여 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 2x3 행렬을 생성하려면 다음과 같습니다.import torchx = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])2. 자동 미분(Autograd)Autograd는 PyT.. 2024. 6. 8.
[Python] Week 22: 고급 문법 - 데코레이터 Day 1: 데코레이터의 기본 개념강의 내용:데코레이터의 정의와 필요성데코레이터의 개념과 장점함수와 메서드에 공통 기능 추가기본 데코레이터 작성데코레이터 함수 정의@ 기호를 사용한 데코레이터 적용실습:기본 데코레이터 작성 및 사용 예제# 기본 데코레이터 함수 정의def my_decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper# 데코레이터 적용@my_decoratordef say_hello():.. 2024. 6. 1.
[Python] Week 21: 고급 문법 - 이터레이터와 제너레이터 Day 1: 이터레이터의 기본 개념강의 내용:이터레이터의 정의와 필요성이터레이터의 개념과 장점이터레이터 프로토콜이터레이터의 동작 방식__iter__() 메서드와 __next__() 메서드실습:기본 이터레이터 작성 및 사용 예제# 이터레이터 클래스 정의class MyIterator: def __init__(self, limit): self.limit = limit self.counter = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.counter  Day 2: 내장 이터레이터강의 내용:파이썬 내장 이터레이터리스트, 튜플, 딕셔너리 등의 내장 이터레이터이터레이터 함수iter(.. 2024. 6. 1.
[Python] Week 20: 객체지향 프로그래밍 - 다형성 Day 1: 다형성의 기본 개념강의 내용:다형성의 정의와 필요성다형성의 개념과 장점객체지향 프로그래밍에서 다형성의 역할다형성의 구현메서드 오버라이딩을 통한 다형성다양한 객체의 동일한 인터페이스실습:기본 다형성 예제 작성# 부모 클래스 정의class Animal: def speak(self): pass# 자식 클래스 정의class Dog(Animal): def speak(self): return "Woof!"class Cat(Animal): def speak(self): return "Meow!"# 객체 생성 및 사용animals = [Dog(), Cat()]for animal in animals: print(animal.speak()) # 'W.. 2024. 6. 1.
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