python 3.x

[1/1]

  1. Django 모델에서 전화번호를 저장하는 가장 좋은 방법
    문자열 필드 사용:가장 간단한 방법은 전화번호를 문자열 필드로 저장하는 것입니다. 다음과 같이 모델을 정의할 수 있습니다.이 방법은 간단하지만 국제 전화번호 형식 처리와 같은 고급 기능을 제공하지 않습니다.phonenumber 라이브러리를 사용하면 국제 전화번호를 처리하고 유효성을 검사하는 데 도움이 되는 추가 기능을 얻을 수 있습니다
  2. 상대 경로와 절대 경로, 파이썬에서 헷갈리는 개념 정리!
    상대 임포트 작동 방식상대 임포트는 현재 모듈의 위치를 기준으로 모듈을 가져오는 방식입니다. 즉, .(점)을 사용하여 현재 모듈의 하위 디렉토리에 있는 모듈을 가져올 수 있고, ..(두 점)을 사용하여 상위 디렉토리에 있는 모듈을 가져올 수 있습니다
  3. Python 3.2에서 발생하는 'UnicodeEncodeError' 해결 방법: 5가지 실용적인 팁
    이 오류는 Python 3.2에서 charmap 코덱을 사용하여 문자열을 인코딩할 때 발생합니다. charmap 코덱은 ASCII 문자 집합만 지원하기 때문에, ASCII 범위를 벗어나는 문자 (예: panjang 획, 특수 문자 등)를 처리할 수 없습니다
  4. Python 3에서 'python -m SimpleHTTPServer'의 동등한 기능 구현하기
    python -m SimpleHTTPServer 명령은 Python 2에서 간단한 웹 서버를 실행하는 데 사용되었습니다. Python 3에서는 SimpleHTTPServer 모듈이 더 이상 사용되지 않으므로 이 명령은 작동하지 않습니다
  5. Windows에서 'Import Error: No module named numpy' 오류 해결하기 (Python, Python 3.x, NumPy)
    Python에서 NumPy 모듈을 가져오려고 할 때 "Import Error: No module named numpy" 오류가 발생합니다. 이 오류는 NumPy가 설치되지 않았거나 Python 인터프리터가 올바르게 설치되지 않았음을 나타냅니다
  6. Django에서 MEDIA_URL 및 MEDIA_ROOT 사용하기
    MEDIA_ROOT설명: MEDIA_ROOT는 사용자 업로드 파일이 실제로 저장되는 디렉토리의 절대 경로를 설정합니다.설정 방법: settings. py 파일에 다음 코드를 추가합니다.예시:BASE_DIR은 프로젝트의 루트 디렉토리를 의미합니다
  7. 현대 파이썬에서 사용자 정의 예외를 선언하는 올바른 방법
    현대 파이썬(파이썬 3.x 이상)에서 사용자 정의 예외를 선언하는 올바른 방법은 다음과 같습니다.기본 예외 클래스 상속:사용자 정의 예외는 기본 예외 클래스인 Exception을 상속받아 만들어야 합니다. 이를 통해 표준 예외 처리 시스템과 호환되도록 합니다
  8. Django 템플릿에 주석을 넣는 방법
    블록 주석은 템플릿의 특정 영역을 주석 처리하는 데 사용됩니다. 다음과 같이 {% comment %} 태그와 {% endcomment %} 태그를 사용하여 블록 주석을 만들 수 있습니다.블록 주석은 여러 줄에 걸쳐 사용할 수 있습니다
  9. 파이썬 3에서 바이트를 문자열로 변환하는 방법
    decode() 메서드는 바이트 객체를 문자열 객체로 변환합니다. 기본 인코딩은 utf-8이지만, 인수로 다른 인코딩을 지정할 수 있습니다.str() 함수는 다양한 자료형을 문자열로 변환합니다. 바이트 객체를 인수로 전달하면 decode() 메서드와 동일하게 작동합니다
  10. Windows에서 Scipy 설치 시 발생하는 "Lapack/Blas Resources Found" 오류 해결 방법
    Windows 환경에서 Python 3.x를 사용하여 Scipy를 설치하려고 하면 "No Lapack/Blas Resources Found"라는 오류 메시지가 나타날 수 있습니다. 이 오류는 Scipy가 작동하는데 필요한 Lapack 또는 Blas 라이브러리를 찾지 못했음을 의미합니다
  11. Pylint에서 SQLAlchemy 쿼리 멤버를 찾을 수 없는 문제 해결
    Python, Python 3.x 및 SQLAlchemy를 사용하는 코드에서 Pylint가 SQLAlchemy 쿼리 멤버를 찾을 수 없는 오류가 발생할 수 있습니다.원인:이 문제는 일반적으로 Pylint가 SQLAlchemy 쿼리 클래스에 대한 정의를 찾을 수 없기 때문에 발생합니다
  12. Django에서 시간대 설정 방법
    설정 파일 (settings. py)에서 설정settings. py 파일을 열고 TIME_ZONE 변수를 설정합니다. 예를 들어, 한국 시간대를 설정하려면 다음과 같이 설정합니다.USE_TZ 변수를 True로 설정합니다
  13. 파이썬에서 "1000000000000000 in range(1000000000000001)"이 빠른 이유
    컴파일된 바이트코드Python 3에서는 코드가 실행되기 전에 컴파일된 바이트코드로 변환됩니다. in 연산자는 특정 값이 범위에 있는지 확인하는 데 사용됩니다. Python 3.8부터 컴파일러는 in 연산자가 숫자 범위를 사용하는 경우 특수한 최적화를 수행합니다
  14. Python Pandas를 사용하여 임의의 정수 데이터 프레임을 만드는 방법
    방법 1: np. random. randint 함수 사용numpy 라이브러리를 np라는 별칭으로 임포트합니다.데이터 프레임의 행과 열 수를 정의합니다.np. random. randint 함수를 사용하여 임의의 정수 값을 생성합니다
  15. Numpy 배열에 Type Hinting / Annotation 적용하기 (PEP 484)
    Python에서 Type Hinting / Annotation은 변수의 자료형을 명시적으로 정의하는 기능입니다. PEP 484는 이 기능을 Numpy 배열 (numpy. ndarray)에 적용하는 방법을 정의합니다
  16. Django values_list vs values: 핵심 비교와 활용 가이드
    values 메소드는 쿼리 결과를 딕셔너리 형태로 반환합니다. 각 딕셔너리는 모델 필드 이름을 키로, 해당 필드 값을 값으로 가지고 있습니다.values 메소드는 다음과 같은 경우에 유용합니다.특정 필드만 가져와야 하는 경우
  17. Django 모델에서 "doesn't declare an explicit app_label" 오류 해결하기
    해결 방법:모델 파일에서 app_label 속성을 추가합니다.INSTALLED_APPS 설정에 모델이 속한 앱을 추가합니다.설명:app_label 속성은 모델이 속한 앱의 이름을 지정합니다.INSTALLED_APPS 설정은 Django 프로젝트에서 사용되는 앱을 나열합니다
  18. Python Pandas에서 발생하는 "FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison" 경고 메시지 해결 방법
    "FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison"는 Python 코드에서 발생하는 경고 메시지입니다
  19. Python Pandas에서 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 방법
    이 문서에서는 **여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)**하는 방법에 대해 설명합니다.merge() 함수를 사용하여 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합할 수 있습니다.옵션 설명:how: 병합 유형을 지정합니다
  20. Python, Python 3.x 및 Django에서 발생하는 "ImportError: No module named 'django.core.urlresolvers'" 오류 해결
    이 오류는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.Django 버전: Django 2.0 이상 버전을 사용하는 경우 django. core. urlresolvers 모듈이 더 이상 존재하지 않습니다.코드 호환성: Django 1.9 이전 버전용으로 작성된 코드를 Django 2.0 이상 버전에서 실행하려고 하는 경우 코드에서 django
  21. NumPy 배열 인덱싱 오류 "TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index with 1D numpy indices array" 해결 방법
    NumPy 배열을 인덱싱할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다.원인:이 오류는 NumPy 배열을 인덱싱하는 데 사용되는 인덱스가 1차원 배열이지만 정수 스칼라가 아닌 경우 발생합니다. NumPy는 인덱싱에 사용되는 인덱스가 단일 값을 나타내는 정수 스칼라임을 요구합니다
  22. PyTorch 병렬 및 분산 방식 작동 방식
    병렬 방식은 여러 GPU 또는 CPU 코어를 사용하여 모델 학습 또는 실행을 동시에 수행하는 방식입니다. PyTorch는 다음과 같은 병렬 방식을 지원합니다.데이터 병렬: 여러 GPU 또는 CPU 코어에서 데이터 배치를 분산하여 처리합니다
  23. PyTorch RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got CUDAType instead 오류 해결 방법
    인수 indices의 데이터 형식이 Long이 아닌 경우: indices는 torch. LongTensor 타입이어야 하지만, 실제로는 torch. cuda. FloatTensor와 같은 다른 타입으로 넘겨졌습니다
  24. Windows에서 pip를 사용하여 PyTorch를 설치할 수 없는 경우
    Windows 환경에서 pip를 사용하여 PyTorch를 설치하려는 경우 여러 가지 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문서에서는 일반적인 오류 메시지와 해결 방법을 설명합니다.일반적인 오류 메시지ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
  25. 분산 컴퓨팅에서 World Size와 Rank란 무엇인가?
    World Size는 분산 컴퓨팅 시스템에 참여하는 프로세스의 총 수를 의미합니다. 즉, 훈련이나 추론 과정에 참여하는 컴퓨터 또는 GPU의 개수를 나타냅니다.Rank는 각 프로세스의 고유 식별 번호입니다. World Size N의 시스템에서 Rank는 0에서 N-1까지의 정수 값을 가집니다
  26. RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 오류 해결
    이 오류는 PyTorch에서 발생하며, 입력 데이터와 모델 가중치의 자료형 또는 장치가 서로 일치하지 않을 때 발생합니다. 이 경우, 입력 데이터는 CPU에 있는 torch. FloatTensor 형태이고 모델 가중치는 GPU에 있는 torch
  27. Pytorch에서 랜덤 선택하기
    torch. rand 및 torch. randn 사용:torch. rand는 0에서 1 사이의 균일 분포 난수를 생성합니다.torch. multinomial 사용:torch. multinomial은 범주형 분포에서 난수를 생성합니다
  28. PyTorch DataLoader worker 오류 해결: RuntimeError 분석 및 완전한 해결 가이드
    데이터 로더 작업자가 예기치 않게 종료되어 학습이 중단되는 오류입니다.원인:다양한 원인이 있지만, 일반적인 원인은 다음과 같습니다.메모리 부족: GPU 또는 CPU 메모리가 부족하여 데이터 로더 작업자가 데이터를 처리하지 못하는 경우 발생합니다
  29. PyTorch 1.4 설치 시 "No matching distribution found for torch===1.4.0" 오류 해결
    이 오류는 PyTorch 1.4 버전과 호환되는 Python 버전 또는 pip 버전을 사용하지 않기 때문에 발생합니다.다음 단계를 따라 문제를 해결할 수 있습니다.Python 버전 확인PyTorch 1.4는 Python 3.6 이상에서만 지원됩니다
  30. Python Enum vs. namedtuple: 어떤 것을 선택해야 할까?
    직접 상수를 정의하기가장 간단한 방법은 각 멤버 이름을 상수로 직접 정의하는 것입니다.이 방법은 간단하지만, 코드의 가독성이 떨어지고, 멤버 이름에 대한 오타나 중복 정의 등의 문제가 발생할 수 있습니다.namedtuple 사용하기
  31. Python list.index를 사용하여 특정 문자열 포함 열 찾기
    str. contains 메소드를 사용하여 특정 문자열을 포함하는 열을 찾을 수 있습니다.참고:like 매개변수에는 정규 표현식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 like="^C"는 이름이 "C"로 시작하는 열을 찾습니다