Flask는 Python을 사용한 웹 개발을 위한 경량, 간결하며 유연한 웹 프레임워크입니다. 마이크로프레임워크라고도 불리는 Flask는 간단한 웹 애플리케이션부터 복잡한 프로젝트까지 광범위하게 사용됩니다. 이 글에서는 Flask의 핵심 기능, 설정 방법, 간단한 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 살펴보겠습니다.Flask의 주요 특징간결성: Flask는 최소한의 코드로 웹 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.확장 가능성: 필요에 따라 다양한 확장 프로그램을 통해 기능을 추가할 수 있습니다.내장 개발 서버와 디버거: 개발 중에 사용할 수 있는 간편한 서버와 디버거를 제공합니다.유닛 테스팅 지원: 애플리케이션의 견고성을 보장하기 위한 유닛 테스트를 쉽게 추가할 수 있습니다.RESTful 요청 처리:..
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운동을 좋아하는 8년차 웹 개발자 입니다.Django는 Python을 사용하여 강력하고 효율적인 웹 애플리케이션을 개발하기 위한 고수준의 웹 프레임워크입니다. "The web framework for perfectionists with deadlines"라는 슬로건으로 유명한 Django는 빠른 개발과 깔끔한, 실용적인 디자인을 제공합니다. 이 글에서는 Django의 주요 기능과 간단한 웹 애플리케이션을 만드는 기본적인 절차를 소개하겠습니다.Django의 주요 특징빠르고 간결한 개발: Django는 "DRY (Don't Repeat Yourself)" 원칙을 따릅니다. 이를 통해 코드의 중복을 최소화하고, 개발 시간을 단축할 수 있습니다.자동화된 관리 인터페이스: Django는 관리자 인터페이스를 자동으로 생성해주어, 웹사이트 관리를 용이하게 ..
이미지 처리는 디지털 이미지를 분석하고 조작하는 기술로, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 사진 편집 등 다양한 분야에서 중요하게 사용됩니다. Python은 이미지 처리를 위한 강력한 라이브러리를 제공하여, 개발자들이 손쉽게 이미지를 분석하고 변형할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 Python에서 이미지 처리를 시작하기 위한 주요 라이브러리와 간단한 예제를 소개하겠습니다.주요 이미지 처리 라이브러리Pillow (PIL Fork): Python Imaging Library (PIL)의 확장 버전으로, 이미지 파일을 열고 조작하는 기능을 제공합니다.pip install Pillow OpenCV: 컴퓨터 비전을 위한 강력한 라이브러리로, 이미지 및 비디오 처리 기능을 포함합니다.pip install opencv-p..
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 해석하고 처리할 수 있도록 하는 기술 분야입니다. Python은 강력한 라이브러리와 도구를 제공함으로써 NLP 작업을 수행하는 데 매우 유용합니다. 이 글에서는 Python에서 NLP의 기본적인 개념, 주요 라이브러리 및 간단한 예제를 통해 어떻게 자연어 데이터를 처리할 수 있는지 살펴보겠습니다.NLP의 기본 개념자연어 처리는 텍스트 데이터의 의미를 분석하고 이해하는 다양한 기술을 포함합니다. 이러한 기술은 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 대화형 시스템 등 다양한 응용 프로그램에 활용됩니다. NLP의 주요 작업은 다음과 같습니다:토큰화(Tokenization): 텍스트를 개별 요소인 '토큰'으로 분리..
Python의 Scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 알고리즘의 사용과 구현을 단순화하여, 데이터 과학자들이 효율적으로 모델을 개발하고 평가할 수 있게 돕습니다. 이 글에서는 Scikit-learn의 기본 사용법, 주요 기능, 그리고 간단한 분류 문제를 통해 이 라이브러리를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.Scikit-learn 소개Scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어로 작성된 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 간단한 그러나 강력한 도구들을 제공합니다. 이 라이브러리는 다양한 머신러닝 모델을 지원하며, 분류, 회귀, 군집화 및 차원 축소 기법을 포함합니다. 또한, 데이터 전처리, 모델 평가 및 복잡한 파이프라인 구축을 위한 기능도 제공합니다.Scikit-learn 설치하기Sc..
머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하여 결정을 내리거나 예측을 하는 기술입니다. Python은 머신러닝을 위한 강력한 프로그래밍 언어로 자리 잡았으며, 다양한 라이브러리와 프레임워크 덕분에 이 분야에서 가장 많이 사용되고 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용한 머신러닝의 기본 개념과 주요 라이브러리에 대해 알아보겠습니다.머신러닝의 기본 개념머신러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)의 세 가지 유형으로 나뉩니다.지도 학습: 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고, 새로운 데이터에 대해 예측을 합니다.비지도 학습: 레이블이 없는 데이..
데이터 분석은 현대 비즈니스와 연구 분야에서 중요한 역할을 하며, Python은 이 분야에서 강력한 도구를 제공합니다. 특히, Pandas와 NumPy 라이브러리는 데이터 처리와 분석 작업을 위한 필수 도구입니다. 이 글에서는 이 두 패키지의 기능과 사용법을 소개하고, 간단한 예제를 통해 그 활용법을 살펴보겠습니다.NumPy 소개NumPy(Numerical Python)는 고성능의 수치 계산을 위한 핵심 라이브러리로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 최적화되어 있습니다. 또한, NumPy 배열은 Python 내장 리스트에 비해 더 빠른 연산과 데이터 처리를 제공합니다.NumPy 기본 사용법NumPy 패키지 설치:pip install numpy NumPy 배열 생성 및 기본 연산:import numpy ..
데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 그래픽 형태로 변환하는 과정입니다. Python은 다양한 시각화 라이브러리를 제공하는데, 그중 Matplotlib과 Seaborn은 가장 인기 있는 도구입니다. 이 글에서는 Matplotlib과 Seaborn을 사용한 데이터 시각화의 기본을 소개하고, 간단한 예제를 통해 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.Matplotlib 소개Matplotlib은 Python의 표준 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 2D 그래프와 플롯을 생성하는 데 사용됩니다. 간단한 그래프부터 복잡한 히트맵에 이르기까지 다양한 시각화 기능을 제공합니다.Matplotlib 설치와 기본 사용법Matplotlib을 설치하려면 다음과 같은 명령어를 사용합니다:pip install mat..
웹 스크래핑은 인터넷에서 데이터를 수집하는 기술로, Python은 이 분야에서 특히 강력한 도구를 제공합니다. Python으로 웹 스크래핑을 하면, 웹사이트에서 필요한 정보를 자동으로 추출하여 다양한 데이터 분석 프로젝트에 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용한 웹 스크래핑의 기초, 주의해야 할 법적 고려사항, 그리고 시작 방법을 설명하겠습니다.웹 스크래핑이란?웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 과정입니다. 이 작업은 주로 HTML과 HTTP를 사용하여 구현되며, 웹사이트의 구조를 분석한 뒤 필요한 데이터만을 선택적으로 수집합니다.필요한 도구Python에서 웹 스크래핑을 시작하기 위해 주로 사용하는 라이브러리는 BeautifulSoup과 requests입니다. requests는 ..
데이터베이스 연동은 애플리케이션에서 중요한 데이터를 저장하고 관리하기 위한 필수적인 작업입니다. Python은 SQLite, MySQL 등 다양한 데이터베이스 시스템을 지원하여 개발자들이 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 돕습니다. 이 글에서는 Python에서 SQLite와 MySQL 데이터베이스를 연동하는 방법을 살펴보겠습니다.SQLite 데이터베이스 연동SQLite는 서버가 필요 없는 내장형 데이터베이스로, 간단한 설정으로 사용할 수 있습니다. Python의 표준 라이브러리 중 하나인 sqlite3 모듈을 사용하여 SQLite 데이터베이스를 쉽게 조작할 수 있습니다.SQLite 데이터베이스 사용하기데이터베이스 연결: sqlite3.connect() 함수를 사용하여 데이터베이스 파일에 연결합니다. 파..
네트워크 통신을 위한 프로그래밍에서 소켓은 매우 중요한 개념입니다. Python에서 소켓 프로그래밍을 이용하면, TCP/IP 및 UDP를 포함한 다양한 방식의 네트워크 프로토콜을 통해 데이터를 송수신할 수 있습니다. 이 글에서는 Python의 socket 모듈을 사용한 기본적인 소켓 프로그래밍 방법을 알아보겠습니다.소켓(Socket) 이해하기소켓은 네트워크 통신의 끝점을 나타내는 추상화된 개념으로, 네트워크 상에서 서버와 클라이언트가 서로 정보를 주고받을 수 있게 해주는 인터페이스입니다. 소켓을 사용하여 데이터를 송수신하기 위해서는 IP 주소와 포트 번호가 필요합니다.Python의 socket 모듈Python의 socket 모듈은 BSD 소켓 인터페이스에 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 모듈을 사..
Python에서 병렬 처리는 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 쓰레드와 멀티프로세싱을 사용하여 다중 작업을 동시에 처리하는 방법입니다. 이 글에서는 Python의 쓰레딩과 멀티프로세싱에 대해 소개하고, 각각의 사용 사례와 차이점을 알아보겠습니다.쓰레드(Thread) 이해하기쓰레드는 프로세스 내에서 실행되는 실행 단위입니다. Python에서는 threading 모듈을 사용하여 쓰레드를 관리할 수 있습니다. 쓰레드를 사용하면, 하나의 프로세스 내에서 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.쓰레드의 기본 사용법Python의 threading 모듈을 사용하여 쓰레드를 생성하고 시작하는 기본 예제는 다음과 같습니다.import threadingdef thread_function(name): print(f"T..