개요 Flask 웹개발을 통해 간단한 Resume를 작성해본다. 가상환경 프로젝트 폴더에 가상환경을 설치한다. virtualenv venv created virtual environment CPython3.9.12.final.0-64 in 5343ms creator CPython3Windows(dest=C:\Users\human\Desktop\flask-resume-evan-examples\venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\human\AppData\Local\pypa\virtualenv) added seed packages: pip==22.2.2, setuptools==63.2.0, wheel==0.37.1 activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator 라이브러리 설치 가상환경에 접속 후, Flask 라이브러리를 설치한다. pip install Flask [app.py](http://app.py) 에 다음과 같이 작성한다. from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): first_name = 'Evan' return render_template('index.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 Flask 기본적인 작동 원리를 배운다. Postgres와 SQLAlchemy를 활용한다. Heroku에 배포를 진행한다. 사전준비 Github에 각 개인에게 맞는 Github Repo를 생성한다. 주의 : 반드시 Unique하게 작성해야 한다. 가상환경 설정을 진행한다. PostgreSQL DB 설정은 다음을 참조한다. Postgre SQL Installation on Windows 10 virtualenv venv 주요 라이브러리를 설치한다.
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개요 Scikit-Learn 모델을 만든 후, MLFlow로 모델을 배포한다. 머신러닝 코드에 대한 설명은 생략한다. 가상환경 설정에 관한 내용도 생략한다. 라이브러리 불러오기 기존 코드에서 mlflow 라이브러리만 추가한다. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import seaborn as sns import mlflow import mlflow.sklearn from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import roc_auc_score, plot_roc_curve, confusion_matrix print(f"numpy version {np.
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개요 Python Django와 Sklearn을 활용하여 간단한 iris prediction 웹을 만들어본다. 사전준비 머신러닝 기본 이론 및 원리는 어느정도 알고 있다고 가정한다. Django 앱에 대해 어느정도 알고 있다고 가정한다. 무엇을 배우는가? 머신러닝 모델을 활용하여 배포하는 과정을 배운다. 가상환경 설정 가상환경을 생성한다. $ virtualenv venv created virtual environment CPython3.9.1.final.0-64 in 475ms creator CPython3Posix(dest=/Users/evan/Desktop/django-iris-tutorial/venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=/Users/evan/Library/Application Support/virtualenv) added seed packages: pip==22.1.1, setuptools==62.3.2, wheel==0.37.1 activators BashActivator,CShellActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator 만들어진 가상환경에 접속한다.
프로젝트 개요 Python Django로 To-do List를 만들어본다. 파이썬 설치 파이썬 설치는 Anaconda 또는 Python 홈페이지에서 직접 설치한다. Anaconda : https://www.anaconda.com/ Python : https://www.python.org/ 가상환경 설치 파이썬 설치가 끝났다면, 해당 깃허브를 다운로드 받는다. $ git clone https://github.com/dschloe/django_to_do.git django_to_do 폴더에 진입 후 아래와 같이 실행한다. $ cd django_to_do $ virtualenv venv created virtual environment CPython3.9.7.final.0-64 in 7884ms creator CPython3Windows(dest=C:\Users\human\Desktop\django_to_do\venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\human\AppData\Local\pypa\virtualenv) added seed packages: pip==22.
개요 PyCaret이 최근 업데이트 되면서 Kaggle에서 설치 오류가 뜨기 시작함. 메인 홈페이지 : https://pycaret.gitbook.io/docs/ 해결책은 몇가지 있으나, 그 중 Downgrade 해서 설치 할 예정 캐글 대회 시작 캐글 노트북 시작을 하면 다음 코드가 나타난다. 다음 Cell부터 진행한다. # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, here's several helpful packages to load import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.
개요 이번에는 CSV-JSON으로 데이터를 변환하는 파이프라인을 구축하도록 한다. Step 01. Dags 폴더 생성 프로젝트 Root 하단에 Dags 폴더를 만든다. dags 폴더를 확인한다. $ ls airflow.cfg airflow.db dags logs venv webserver_config.py Step 02. 가상의 데이터 생성 이번 테스트에서 사용할 라이브러리가 없다면 우선 설치한다. $ pip3 install faker pandas faker 라이브러리를 활용하여 가상의 데이터를 생성한다. (파일 경로 : data/step01_writecsv.py) from faker import Faker import csv output=open('data.csv','w') fake=Faker() header=['name','age','street','city','state','zip','lng','lat'] mywriter=csv.writer(output) mywriter.writerow(header) for r in range(1000): mywriter.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 One-Hot Encoding 개념에 대해 이해한다. One-Hot Encoder 사용법을 익힌다. One-Hot Encoding One-Hot Encoding은 문자를 숫자로 변환하는 것이다. 먼저 그림을 보면서 이해하도록 한다. 머신러닝 알고리즘은 데이터가 모두 숫자인 것으로 이해하기 때문에 모두 변환해주어야 한다. OnetHotEncoder OneHotEncoder는 Scikit-Learn 라이브러리에 있는 클래스이다.