이 블로그 포스트에서는 MacOS 환경에서 Streamlit 애플리케이션을 지속적으로 실행하고 관리하는 두 가지 주요 방법을 소개합니다. nohup을 사용한 백그라운드 실행과 tmux를 활용한 세션 관리 방법을 탐색하며, 실행 상황 모니터링과 프로세스 종료 방법에 대해서도 논의합니다. 개발자가 자신의 Streamlit 애플리케이션을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 도와주는 이 글은 필수 읽을 거리입니다.
이 글은 Streamlit 프레임워크를 활용해 파이썬으로 개발된 AI 기능이 탑재된 애플리케이션의 로그 데이터를 관리하고 분석하기 위한 데이터베이스 통합의 중요성에 초점을 맞추고 있다. MongoDB와 PostgreSQL 사이의 선택 고민을 탐구하며, 강화학습에 적합한 구조화된 데이터 축적을 위해 PostgreSQL을 선택한 과정을 소개한다. ElephantSQL을 통해 AWS 상에서 서비스로 제공되는 PostgreSQL의 클라우드 기능을 강조하며, psycopg2 라이브러리를 사용해 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고 기본 데이터베이스 작업을 수행하는 방법을 코드 스니펫과 함께 설명한다.
당신은 어디까지 AI를 활용해보셨나요? 특히, OpenAI의 ChatGPT를 사용해 보신 적이 있나요? 이 무료 도구로도 놀라운 결과를 얻을 수 있지만, 아주 작은 비용을 지불하면 GPT-4와 같은 최신 AI를 사용하여 더욱 향상된 결과를 얻을 수 있습니다. 그런데, 이런 AI 도구 중에서 가장 눈에 띄는 것이 바로 코딩입니다. 코드를 작성하는 것은 때때로 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이지만, GPT-4를 이용하면 이를 매우 간단하게 해결할 수 있습니다. 수많은 수작업과 시간을 잡아먹는 일들이 순식간에 해결되는 것을 상상해 보세요....
안녕하세요, 여러분. 오늘은 AWS Lambda를 이용하여 주기적으로 알림봇을 실행하는 방법에 대해 소개하려 합니다. 이 포스팅에서는 파이썬 코드를 사용하여 이를 Slack 팀채널에 알리는 알림봇을 만들어 볼 것입니다. 1. 웹훅 설정하기 주요 키워드: 웹훅, 토큰, URL, 메신저 알림을 보내기 위해서는 먼저 웹훅 설정이 필요합니다. 웹훅은 메신저에서 제공하는 URL입니다. 이 URL은 메신저에 메시지를 전송하는데 필요한 토큰을 포함하고 있습니다. 웹훅 URL은 슬랙, 노션 등의 메신저에서 생성할 수 있습니다. URL에 메시지를 포함하여 POST 요청을 보내면, 우리가 원하는 방식으로 커스터마이즈된 알림을 보낼 수 있습니다....
10시에서 12시 사이에 발생한 데이터를 뽑는다고 할때, SELECT * FROM MYDB WHERE hour between 10 and 12 하면 된다. 그런데, 이렇게 뽑은 데이터에는 12시 10분 데이터가 포함될 것인가? 12시 정각이 넘은 데이터는 빠지는가? 정답은? 포함된다. 다시 말해서, 12시 10분 데이터를 뽑기 위해서 WHERE hour between 10 and 13으로 하면 안된다. 그냥 WHERE hour between 10 and 12로 하면 됩니다. 마찬가지로 WHERE month between 10 and 12라고 하면, 10월 1일 데이터부터 12월 31일 데이터까지 뽑게된다....
반경을 그려보면… 역세권은 도보로 얼마거리 자동차로 얼마거리 시간기준으로 동일한 색깔로
일전에 서울시 공공데이터 포털을 통해서 지하철 승차인원수를 구한 적이 있었다. 바로가기: [파이썬] 서울 공공데이터 포털 Open API를 이용해서 지하철 승차인원수 구하기 이번엔 정부의 공공데이터 포털을 통해서 코로나19 확진자를 구해보자. 방법은 사실 거의 동일하다. 간단히 보면, 데이터를 url로 부른다. 불러온 데이터를 데이터프레임에 저장한다. 데이터프레임으로 보기 좋게 데이터를 손질한다. 1. url로 데이터 받아오기(requests) 요청주소를 참고하여 데이터를 받아온다. 서비스키, 페이지당열갯수(1000개), 데이터 시작/끝 날짜로 url을 만들어서 불러오면 된다. 2. 데이터프레임에 저장(XML to DataFrame) 위에서 만든 url을 브라우저로 접속해 보면 아래와 같은 XML 형태의 데이터를 볼 수 있다....
파이썬 코드를 쉽게 만들고, 쉽게 저장하고, 쉽게 공유하고, 쉽게 보여주는 방법은 무엇일까? Colab+Gist
공공데이터포털, OPENAPI, 파이썬, R 등 데이터를 활용할 수 있는 환경, 특히, 모두가 오픈 소스이거나 무료로 이용할 수 있는 상황이라 데이터를 이용해보기 너무 좋은 상황이다. 그래서 그런지 일전에 포스팅한 [파이썬] 서울 공공데이터 포털 Open API를 이용해서 지하철 승차인원수 구하기 에 대한 방문수가 비교적 많다. 비슷한 예제들은 코로나19, 버스승하차인원 등등 할 수 있는 것들이 많다. 코로나19로 인한 서울 지하철 승하차 인원 변화를 보기위해서 만들어뒀던 코드를 코랩에 올렸다. 아래 링크를 접속하면 코드 전체를 볼 수 있고, 서울시 데이터포털에서 인증키만 발급 받아서 입력하여 실행해 보면 된다....
공공데이터 포털를 활용할 일들이 많아지고 있다. 몇해 전부터 정부와 지자체에서 열심히 데이터를 공개해주고 있어서 이를 쏠쏠하게 활용해볼 수 있다. 오픈API로 데이터를 불러서 데이터프레임에만 데이터를 잘 쌓아놓으면 이래저래 활용하기가 매우 쉬워진다. 오늘은 서울시 공공데이터 포털인 ‘서울 열린데이터 광장’ 에서 지하철 승하차 인원 정보를 불러와서 코로나 이후 지하철 이용이 어떻게 변했는지 알아보자. 참고로 공공데이터포털에는 한국정보화진흥원에서 운영하는 정부 공식 ‘공공데이터포털’ 도 있고, 통계청에서 운영하는 Kosis 공유서비스 , 한국은행 Ecos 등등 엄청 많다. 전체 흐름은 다음과 같다....