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파이썬에서 가장 쉽게 범할 수 있는 10가지 실수들 [번역]https://www.toptal.com/python/top-10-mistakes-that-python-programmers-make (번역중 제가 간략하게 의역한 부분도 있고, 10가지중 앞의 '6가지 실수' 를 번역되었습니다.) 실수 #1: 디폴트 함수인자에 대한 실수 파이썬은 함수인자로 디폴트 값을 사용 할 수 있게 해주는데 , 꽤나 괜찮은 문법이지. 다만 그 디폴트값이 mutable 일 경우 혼동을 주기도 하는데 다음 예를 보자고.>>> def foo(bar=[]): # bar 는 디폴트로 [] 를 갖는데 아직 구체화 되지 않았어. ... bar.append("baz") # 그 경우 이 라인은 좀 문제가 될 수 있지.. ... return..

Bringing Matplotlib to the Browser Quick Start Guidepip 을 통해 간단히 설치 pip install mpld3 기존에 사용하듯이 사용한다.import matplotlib.pyplot as plt, mpld3 plt.plot([3,1,4,1,5], 'ks-', mec='w', mew=5, ms=20) mpld3.show() Example Gallery. 참고해서 견본을 보자.General Functions fig_to_html()HTML 로 보낼 수 있다. .즉 당신의 웹페이지에 Embeded 될 수 있다는 야그지.fig_to_dict() JSON 방식으로 내보낼수도있다. SPA 에서 사용하기 좋겠네~show()이 함수는 mpld3의 matplotlib의 plt...

Machine Learning and Pattern Recognition for Algorithmic Forex and Stock Trading 1. 소개2. 주식 데이터 살펴보기3. 분석 기초 4. 백분율 변화 5. 패턴 찾기 6. 패턴 저장 7. 현재 패턴 구하기 8. 수익 예측9. 한단계 나아간 예측 10. 패턴(구성요소) 복잡도 증가 11. 패턴 이상의 것 12. 모든 패턴 가시화13. 패턴을 이루는 변수들 14. 예측으로 부터 과거 수익 도출 15.패턴으로 부터 예측 16. 예측으로 부터의 평균 수익

Grafana 플러그인 그라파나 (Grafana) 설치 및 기본 활용은 다음 글을 이용하세요.InfluxDB 와 Grafana 를 이용한 빅데이터 가시화 그라파나의 기본 뷰에서 보다 다양한 뷰를 보여주고 싶은 경우 패널 플러그인 을 활용 할 수 있습니다. 다음 링크로 가시면 다양한 예제를 만날 수 있구요 -> https://grafana.com/plugins여기서 오늘은 Plotly 플러그인을 추가해 보도록 하겠습니다. Plotly 란? -> Plotly 와 파이썬을 이용해서 모던한 차트 만들기 설치하기 * 참고로 내가 사용한 그라파나는 4.6버전이다. Plotly 는 3.0의 디펜던시를 가지고 있다. 설치하려는 플러그인에 가보면 Installation 탭이 있고, 거기에 설치 명령어가 적혀져 있다. s..

요즘 재미있게 시청하였던 "알아두면 쓸데 없는 신비한 잡학사전: 알쓸신잡" 이라는 나PD가 만들고 유시민작가등이 출연하는 프로그램에서 따와서 "알아두면 쓸데 없는 재밌는 소프트웨어 지식: 알쓸재소" 이야기 하나 합니다. 그냥 가볍게 읽으세요~이런거 논쟁 할 시간에 실질적으로 사람들에게 필요한 서비스를 만드는데 집중 하는게 응용개발자들의 덕목이라고 생각하니까요 ~:-) https://dev.to/danlebrero/the-broken-promise-of-static-typing위의 블로그 글을 간략하게 번역/정리/추가 해본것입니다. 엉클 밥 마틴(클린코드의 저자) 은 자신의 블로그에 이런 글을 올려 놓았는데요. "타입전쟁" 로버트 마틴, Robert Martin (Uncle Bob) (@unclebobma..

파이썬의 함정 - 3 참조,얕은 복사,깊은 복사 모든 언어가 동일한 정책을 취하지 않기 때문에, 이 문제는 어떤 문제에서나 뒷목을 잡게 만들 수 있다. 개인적으로 여러 언어를 다루는 사람들은 이런 참조 문제를 외우지 말고, 항상 테스트를 해봐야 한다고 생각한다. 뒷통수 맞기 싫으면~파이썬도 마찬가지로 함정이 숨어있는데 , 사실 이게 어떤 깊은 이해를 필요로 하는 문제가 아니기 때문에 그냥 코드를 보고 느껴보자. (물론 call by value, call by reference , call by share 등에 대한 기본 이해는 있다고 가정) 코드1) a = [1,2,3] b = a a.append(4) print b # 결과 [1,2,3,4] 자, 파이썬에서 변수는 값을 담는 그릇이 아니다. 그냥 값에 ..

데이터 분석에 대한 기본적인 감과 덤으로 파이썬 코딩에 대한 감을 익히기 위한 강좌입니다. 개발자는 코드로 이해하는게 가장 빠른 길이며, 오래 기억하는 길이라 믿습니다. 이 글의 소스인 "밑바닥부터 배우는 데이터과학" 및 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 은 그런 기본적인 코드를 주요 매개체로 머신러닝을 설명해주는 훌륭한 서적이니 데이터사이언스에 관심있는 개발자라면 추천해드립니다. (수학도 미분,편미분 정도만 알면 되며, 바닥부터 쉽게 설명해줌) 순서 1. 통계 - 카운팅,min,max,평균,중앙값,산포도,분산,편차,공분산,상관관계 2. 가설과 추론 (베이지언 - 사후확률,우도) 3. 군집화 (K-Means)4. 연관 (Apriori)5. 함수형으로 데이터 다루기 6.경사하강법7. 회귀분석8. 은닉 마코프법..

http://bokeh.pydata.org/en/latest/ Plotly 에 적당한 예제가 없다면, Bokeh 를 알아보자. 둘 다 간단히 python 으로 사용 할 수 있다. ( 물론 커스터마이징 해서 쓰려면 골치 아프다~~ 직접 만들어 보지 않은 사람에겐 쉬워 보이겠지만) 근데 사실 plotly 나 Bokeh 나 단지 로컬에서 차트를 보는게 목적이라면 matplotlib 를 사용하는게 나을지도 모른다. 하지만 웹에서 서비스 하고 싶을 경우는 즉 Flask 를 이용해서 서버를 구축하고 서버측에서 차트를 Bokek 나 plotly 로 만들어서 HTML 페이지에 임베드 해서 보여주고 싶을 수 있는데 이런 경우를 잠시 알아보자.(아래는 bokeh 지만 plotly 도 물론 가능하다) Rendering Bo..

파이썬 코드에서 동기화 문제 (경쟁상태,데드락) 등 어려운 버그에 대한 정확한 진단이 필요로 할 때가 있다. 파이썬에서의 디버깅에 대해서 공부해보자.파이썬에서 디버깅이란(PDB) pycharm 에서 디버깅파이썬에서 사용하는 디버깅 방법들데드락 로깅모듈

한주의 마지막이네요. 항상 건강 유념하시고~ 주말에는 푹 쉬시고 햇볕도 받으며 적절한 운동하시길 바랍니다.이번 글은 남의 글 2개를 읽고 정리 및 가벼운 코멘트 해보았습니다. 경어가 아닌점 양해해 주십시요. (_._) 비동기와 동기 네트워킹 I/O 에 대한 성능차이 위의 링크 글을 읽어보면 대략 이렇다. @ 사람이 증가할때의 초당처리율(QPS), 빨리응답해주는능력(Latency), CPU 사용율은 큰 차이 없다. @ 메모리 사용율은 큰차이로 비동기가 좋다.CPU 사용량 차이 - 거의 없다.메모리 사용량 차이 - 심하다.응답 빨리 해주는 차이 (낮을수록 좋음) - 별로 없다얼마나 많은 처리를 할 수 있나 (높을수록 좋음) - 큰 차이 없다. 따라서 메모리를 적극적으로 사용해도 문제가 없다면 그냥 동기써라~..