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[Django] Django 개요 및 환경 설정 Index 1. 환경설정 이론 2. 환경설정 실습 3. Django 특징 4. Django 구조 5. Convention Reference 1. 환경설정 이론 환경설정 이론 가상환경 설정 # 가상환경 생성 conda create -n python= # 가상환경 목록 확인 conda env list # 가상환경 실행 conda activate # 가상환경 종료 conda deactivate # 가상환경 삭제 conda env remove -n 필요한 package 설치 # conda에서 package 설치 conda install # package 목록 확인 conda list # python에서 package 설치 pip install # package 목록 확인 pip list 2. 환경설정 실습 환경.. 2024. 4. 21.
[Django] 학습 참고자료 Index 1. Django 2. Django Rest Framework 3. 참고 자료 1. Django Django (공식 문서) - Django Home - Django Documentation - MDN Docs(Django) 2. Django Rest Framework Django Rest Framework (공식 문서) - Django Rest Framework Home - DRF Tutorial - DRF API Guide 3. 참고자료 참고자료 - 효율과 성능의 삼위일체: Django Rest Framework, React, Next.js 웹 개발의 진수 2024. 3. 9.
[FastAPI] 소개 Index 1. FastAPI 2. 환경설정 3. Tutorial 4. 주요 개념 Reference 1. FastAPI FastAPI - FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트에 기초한 Python3.8+의 API를 빌드하기 위한 웹 프레임워크 (특징) - 빠른 코드 작성 - 적은 버그 - 직관적이고 쉬움 - 대화형 API 제공(Swagger UI) - 대안 API 제공 - 프로덕션을 위해 Uvicorn, Hypercorn 이용 2. 환경설정 환경설정 1. Python 버전 설정 # conda create -n python= conda create -n fastapi python=3.10 2. 가상환경 실행 # conda activate conda activate fasta.. 2024. 2. 22.
[FastAPI] 학습 참고자료 Index 1. FastAPI 2. SQLAlchemy 3. Starlette 3. 참고자료 1. FastAPI FastAPI (공식 문서) - FastAPI Home - FastAPI Documentation - FastAPI API Guide 2. SQLAlchemy SQLAlchemy (공식 문서) - SQLAlchemy Home - SQLAlchemy Tutorial - SQLAlchemy Documentation 3. Starlette Starlette (공식 문서) - Starlette Home - Starlette JSON API 4. 참고자료 참고자료 - [Book]: 점프 투 FastAPI - [Video]: FastAPI - [Blog]: 파이썬 개발자를 위한 SQLAlchemy - [.. 2024. 2. 22.
[알고리즘] 10. 기타 알고리즘 Index 1. 소수 판별 2. 에라토스테네스의 체 3. 투 포인터 4. 구간 합 5. 최소 공통 조상 5. 참고자료 1. 소수 판별 소수(Prime Number) - 1보다 큰 자연수 중에서 1과 자기 자신을 제외한 자연수로는 나누어 떨어지지 않는 자연수 # 시간 복잡도: O(N) def is_prime(x): for i in range(2, x): if x % i == 0: return False return True # 시간 복잡도: O(sqrt(N)) import math def is_prime(x): for i in range(2, int(math.sqrt(x)) + 1): if x % i == 0: return False return True 2. 에라토스테네스의 체 에라토스테네스의 체 - 특.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 9. 기타 그래프 이론 Index 1. 서로소 집합 자료구조 2. 서로소 집합을 활용한 사이클 판별법 3. 최소 신장 트리(크루스칼 알고리즘) 4. 위상 정렬 5. 추천 문제 6. 참고자료 1. 서로소 집합 자료구조 Disjoint Sets - 공통 원소가 없는 두 집합 서로소 집합 자료구조(= Union Find) - 서로소 부분 집합들로 나누어진 원소들의 데이터를 처리하기 위한 자료구조 - 두 종류의 연산을 지원 - - Union: 두 개의 원소가 포함된 집합을 하나의 집합으로 합치는 연산 - - Find: 특정한 원소가 속한 집합이 어떤 집합인지 - 연결성을 통해 집합의 형태를 확인 (동작 과정) 1) Union 연산을 확인하여, 서로 연결된 두 노드 A, B를 확인 - A와 B의 루크 노드 A', B'를 각각 찾기 - .. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 8. 최단 경로 알고리즘 Index 1. 최단 경로 문제 2. 다익스트라 최단 경로 3. 플로이드 워셜 4. 벨만 포드 5. 추천 문제 6. 참고자료 1. 최단 경로 문제 최단 경로 문제 - 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘 - 각 지점은 그래프에서 node로 표현, 지점 간 연결된 도로는 edge로 표현 (최단 경로 유형) - 한 지점에서 다른 한 지점까지의 최단 경로 - 한 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 - 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 2. 다익스트라 최단 경로 Djikstra - 특정한 노드에서 출발하여 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 계산 - 음의 간선이 없을 때 정상적으로 동작 - 매 상황에서 방문하지 않은 가장 적은 비용이 드는 노드를 선택(그리디) - 한 단계당 하나의 노드에 대한 최단.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 7. 그래프 탐색 Index 1. 스택과 큐 2. 재귀 3. 유클리드 호제법 4. DFS 5. BFS 6. 추천 문제 7. 참고자료 - Search란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정 - 그래프 탐색 알고리즘으로 DFS/BFS가 있음 1. 스택과 큐 Stack - FILO(First In Last Out)의 자료구조 - 입구와 출구가 동일 stack = [] # 삽입 stack.append(val) # 삭제 stack.pop() # 최상단 원소 확인 print(stack[-1]) Queue - FIFO(First In First Out)의 자료구조 - 입구와 출구가 양쪽으로 나있는 터널 형태 queue = [] # 삽입 queue.append(val) # 삭제 queue.pop(0) # 최하단/최상단 원.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 6. 이진 탐색 Index 1. 순차 탐색 2. 이진 탐색 3. 이진 탐색 라이브러리 4. 파라메트릭 서치 5. 추천 문제 6. 참고자료 1. 순차 탐색 순차 탐색(Sequential Search) - 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법 2. 이진 탐색 이진 탐색(Binary Search) - 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법 - O(log N) (재귀적 구현) def binary_search(arr, target, start, end): if start > end: return None mid = (start + end) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] > target: return bin.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 5. 동적 계획법 Index 1. 다이나믹 프로그래밍 2. 추천문제 3. 참고자료 1. 다이나믹 프로그래밍 Dynamic Programming - 메모리를 적절히 사용하여 수행 시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법 - 이미 계산된 결과(작은 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장하여 다시 계산하지 않음 - 점화식 : 인접한 항들 사이의 관계식 - Memoization: 한 번 계산한 결과를 메모리 공간에 메모하는 기법(=Caching), - Top-down(메모이제이션) 방식과 Bottom-up 방식이 존재 - Bottom-up 방식을 사용시 결과 저장용 리스트는 DP 테이블 이용 - 분할 정복은 부분 문제의 중복이 없음 (조건) 1) Optimal Substructure(최적 부분 구조) - 큰 문제를 작은 문제로 나눌.. 2023. 10. 5.
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