개요 SSMS에 계정 추가 계정 추가 후 Python 라이브러리 활용해서 연동 계정 추가 먼저 Security(보안) > Logins(로그인)에서 마우스 우클릭 진행 New Login 선택 다음 화면에서 Loing Name은 evan-tester2 명명, Password는 1234로 지정함 Default Database는 BikeStores로 지정함 Enforce password policy 체크 박스 해제 (테스트용) 왼쪽 메뉴에서 User Mapping 메뉴 선택 하단 옵션에서 db_datawriter 옵션 선택 왼쪽 메뉴에서 Server Roles 선택 dbcreator, public, sysadmin 선택 선택이 완료되었다면 OK 버튼 클릭 사용자 계정이 하나 생성된 것 확인 가능 데이터베이스 수준 역할 각 DB 수준의 역할은 공식문서 참조 : 데이터베이스 수준 역할 서버 인증 방식 변경 서버에서 마우스 우클릭 Security 선택 후, SQL Server and Windows Authentication Mode 선택 확인 후 SSMS 종료 후 재실행 SQL Server Configuration Manager 구성 아래와 같이 접속 TCP/IP 사용 SQL Server 네트워크 구성 선택 SQLEXPRESS에 대한 프로토콜 선택 후, TCP/IP 사용 변경 IP 주소, 포트 번호 지정 IPALL의 TCP 포트번호를 1433으로 지정한다.
개요 requirements.txt 파일에 명시된 패키지들의 설치 여부와 버전을 확인하는 코드 각 패키지에 대해 현재 환경에 설치된 버전을 출력하며, 설치되지 않은 경우 메시지 표시 예시 requirements.txt 파일에 다음과 같은 패키지가 있다고 가정한다. 또한 가상 환경에 이미 아래 라이브러리가 설치가 되어 있다고 가정한다. polars pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn graphviz statsmodels jupyterlab pyarrow deltalake xlsx2csv xlsxwriter openpyxl xlrd 먼저 설치된 라이브러리 전체 개수를 확인한다. import pkg_resources # 현재 환경에 설치된 모든 패키지 목록과 버전 조회 installed_packages = [f"{dist.
개요 Docker-Compose와 Dockerfile의 주요 기능을 이해한다. 각 파일의 위치와 주요 기능을 이해한다. 전체 프로젝트 파일 디렉터리 본 프로젝트의 전체 코드는 다음과 같다. 실제 코드 작성을 해야하는 곳은 다음과 같다. app.py requirements.txt init.sql docker-compose.yml Dockerfile docker_kubernetes_flask/ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── app.py │ └── requirements.txt ├── db/ │ ├── init.sql │ └── data/ (This will be created by Docker) ├── docker-compose.yml └── Dockerfile 사전준비 사전에 Docker는 Desktop 설치가 되어 있다고 가정한다.
개요 개발환경설정이 어려운 환경에서 Google Colab 상에서 Streamlit 설치 및 실행을 익히고자 한다. 주로 강의 목적으로 사용하기를 바란다. Streamlit 라이브러리 설치 아래 코드를 활용하여 streamlit 라이브러리 설치 !pip install -q streamlit Streamlit 코드 작성 샘플 아래와 같이 코드를 작성 후, app.py로 내보내기를 한다. magics from Jupyter : [Jupyter’s magics page](https://nbviewer.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell Magics.ipynb) %%writefile app.py import streamlit as st import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots import seaborn as sns @st.cache_data def load_data(): df = sns.
개요 django-web을 GCE에 설치 및 배포를 간단하게 진행하도록 한다. 사전준비 Google Cloud Platform 회원가입은 미리 진행했고, GCE 인스턴스를 생성할 줄 아는 상태임을 전제로 한다. Miniconda 설치가 끝난 상황임을 가정한다. Miniconda Linux 설치 : https://docs.anaconda.com/free/miniconda/ Miniconda 설치 mkdir -p ~/miniconda3 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3 rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh 설치 후, 새로 설치한 미니콘다를 초기화합니다. 다음 명령은 bash 및 zsh 셸을 초기화 ~/miniconda3/bin/conda init bash ~/miniconda3/bin/conda init zsh django on GCE GCE Shell에서 django를 설치한다.
강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 현재 러닝 스파크 교재를 배우고 있다. 해당 교재는 주로 00.py에서 실행하는 방법으로 안내하고 있지만, Google Colab에서 어떻게 변환하는지 확인해보고자 한다. Spark 설정 Spark 설치 버전은 아래 링크에서 확인한다. 주소 : https://spark.apache.org/downloads.html Download 버튼을 클릭하면 아래와 같은 화면이 나온다. 주소를 복사한다. https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.5.1/spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz Java 설치 아래 코드를 실행한다. !apt-get install openjdk-8-jdk-headless Spark 설치 아래 코드를 실행한다. !wget -q https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.5.1/spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz !tar -zxf spark-3.
개요 이전 강의에 이어서 진행한다. (MySQL Select Clause via Python) 임의의 Pandas 데이터 프레임에서 MySQL DB로 추가하는 코드를 작성한다. 주요 라이브러리 설치 아래와 같이 주요 라이브러리를 설치한다. MySQL과 관련된 주요 Python 라이브러리를 설치한다. pip install mysql-connector mysql-connector-python pymysql SQLAlchemy seaborn pandas 코드 작성(mysql-connector) 아래와 같이 코드를 작성한다. # 파일명 : db.py import mysql.connector import pandas as pd import seaborn as sns mydb = mysql.connector.connect( host = "localhost", user = "root", passwd = "evan", database = "muldb" ) print(mydb) iris_df = sns.
개요 이전 강의에서 출발한다. MySQL Table Creation and Insert Data via Python 데이터 조회 다음 코드를 작성한다. import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = "localhost", user = "root", passwd = "evan", database = "mulcampdb" ) print(mydb) my_cursor = mydb.cursor() query = """ SELECT * FROM users; """ my_cursor.execute(query) result = my_cursor.fetchall() for row in result: print(row) print("완료") 파일을 실행한다. $ python database.py <mysql.connector.connection_cext.CMySQLConnection object at 0x000001FE5A985F10> ('Evan', 'Evan@gmail.com', 30, 1) ('Evan', 'Evan@gmail.
개요 이전 강의에서 출발한다. Connect To Database in Python 테이블 생성 아래 코드를 작성하면 테이블이 생성된다. import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = "localhost", user = "root", passwd = "evan", database = "mulcampdb" ) print(mydb) my_cursor = mydb.cursor() query = """ CREATE TABLE users ( name VARCHAR(255) , email VARCHAR(255) , age INTEGER(10) , user_id INTEGER AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ); """ my_cursor.execute(query) my_cursor.execute("SHOW TABLES;") for table in my_cursor: print(table[0]) 파일을 실행한다.
개요 Python과 MySQL을 연동하도록 한다. 프로젝트 폴더에 가상환경이 설치가 되어 있는 것으로 가정한다. MySQL은 기 설치가 되어 있는 것으로 가정한다. 라이브러리 설치 Python과 MySQL을 연동해주는 라이브러리 종류는 다양하게 있다. $ pip install mysql-connector mysql-connector-python 파일 작성 간단하게 파일을 작성한다. import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = "localhost", user = "root", passwd = "evan" ) print(mydb) 파일을 실행한다. $ python database.py <mysql.connector.connection_cext.CMySQLConnection object at 0x000002BF4E606090> (venv) Python 코드 활용하여 DB 생성 이번에는 코드를 활용하여 Schema를 생성한다.