프론트엔드 개발을 하면서 javascript의 제네레이터 함수에 대해 학습했으나, 프론트에서는 이 함수의 실용성에 대해서 크게 공감을 받지 못했습니다. 그러던 중 파이썬을 학습하여 백엔드까지 확장을 넓혀야겠다고 생각했고 이 강의를 접하게 되었는데 제네레이터 함수의 실무에서의 사용을 잠깐 언급하신 것 같습니다. 구체적으로 어떤 사용사례가 있는지 궁금합니다.
섹션 3 퀴즈에서 헷갈리는 부분이 생겨서 질문드립니다. 문제의 일부는 아래와 같습니다. (정답은 B) 1. 배열과 링크드 리스트의 주요 성능 차이점 중 하나는 무엇일까요? A 배열은 요소 탐색 시 O(1)이 걸리지만, 링크드 리스트는 O(N)이 걸립니다. B 링크드 리스트는 중간에 요소를 삽입/삭제 시 O(1)이 걸리지만, 배열은 O(N)이 걸립니다. 제가 헷갈리는 부분 A도 정답이 될 수 있지 않을까요? (A를 선택한 경우 오답으로 처리됨) 수업과 수업 자료를 통해 이렇게 이해 했습니다. "특정 원소 조회시 배열은 O(1), 링크드 리스트는 O(N)의 시간 복잡도를 가진다" 요소 탐색과 요소 조회는 다른 개념일까요?
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. ELT를 구현할 때 SWAP 명령어를 사용한 정확한 이유가 궁금합니다. 제가 찾아본 바로는 SWAP 명령어는 포인터 교체 방식으로 '즉시' 데이터와 메타데이터가 교체되므로, 무중단 배포가 가능하다는 것이 장점인 것 같습니다. 사실, 트랜잭션을 활용해도 같은 기능을 구현할 수 있을 것 같은데 메타데이터 복제를 빠뜨리는 것을 예방하고, 트랜잭션을 활용하였을 때보다 성능이 우수하고, lock을 예방하기 때문에 SWAP 문법을 활용하는 걸까요?
from google.colab import files upload = files.upload() 위 명령어 실행없이 바로 데이터 불러올수없나요? 퇴근후딴짓님처럼 바로 df=pd.read_csv("members.csv") 로 불러오고싶은데 에러가 나네요 No such file or directory:members.csv
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
# --- [핫픽스] dask ↔ sktime 호환 패치 --- import types try: import dask.dataframe as dd # 최신 라이브러리 구조 변화에 대응하여 호환성을 맞춰주는 코드 # 상세한 내용을 이해할 필요는 없으며, 안정적인 실행을 위한 장치로 이해하세요. if not hasattr(dd, "core"): dd.core = types.SimpleNamespace() if not hasattr(dd.core, "DataFrame"): try: from dask.dataframe import frame as _frame dd.core.DataFrame = _frame.DataFrame except ImportError: class _DummyDF: pass dd.core.DataFrame = _DummyDF except ImportError: pass # dask가 설치되지 않은 환경에서는 무시합니다. 들여쓰기가 제대로 되어있지 않아 노션의 코드를 복사하여 붙여넣을 시 에러납니다.
1) 해당 부분에서 비교연산자가 이상/이하가 아니고 초과/미만을 사용하고 있는데 분위수값에 해당하는 값이 있으면 그 결과가 다를꺼 같아서요. 25% 데이터 구하세요 하는 문제는 정의자체가 분위수값 미만의 값 이런식으로 정해진건가요? 2) 하위 25% 데이터를 구하는 함수가 있다면, 상위 25%는 ~ 를 이용해서도 함수를 쓸 수 있을까요? 3) 가장 큰 값이 두개 이상인경우 더 앞선것을 불러오던데, 해결방법이 있을까요? (가장 큰 값이 동일한경우 모든 인덱스를 불러오게끔)
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
ydata_profiling 버전 확인 시 'v4.17.0' 입니다. 이슈 해결을 위해 노력해보았으나 너무 어려워 확인 부탁드립니다. 버전 충돌 문제인 지 어렵네요.. 처음에 Overview 화면은 잘 나오나 뒤에 Correlations 등 클릭하면 다시 미니 주피터랩 화면으로 나타납니다. html로 저장하여 확인 시에는 전부 다 잘 확인되는데 notebook 화면에서 확인이 안됩니다. notebook화면에서 확인할 수 있는 방법 알려주시면 감사하겠습니다. conda 명령어로도 실행해보았으나 동일한 이슈가 발생합니다. conda install -c conda-forge ydata-profiling import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) profile = ProfileReport(df, title="YData Profiling Report") profile
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 37. 앞서 Airflow 예제를 개선해보자 (v4) - 실습 강의에서 데이터의 벌크 업로드를 위해 dag의 insert into 코드를 copy into로 변경했습니다. 그러나 이 경우 기존에 한 줄씩 insert into 하던 방식보다 더 느린 결과가 나옵니다(insert into의 경우 2분, copy into의 경우 3분) 개인적으로는 제 컴퓨터의 IO 연산이 좋지 않고, 데이터의 양이 크지 않아서 오버헤드가 더 크기 때문인 것으로 예상하고 있는데, 지식공유자님의 의견도 알고 싶습니다 🙂
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
from firecrawl import Firecrawl firecrawl.search(query, limit=5, integration="crewai") ... TypeError: search() got an unexpected keyword argument 'integration' 환경 패키지: firecrawl-py 3.4.0 문서 관련 Firecrawl Python SDK 페이지에 search() 파라미터 목록이 나와 있으나 integration 항목은 보이지 않습니다. docs.firecrawl.dev Search API 레퍼런스/가이드에도 query , limit , sources , location , timeout 등은 보이나 integration 은 확인하지 못했습니다. 사실 어떻게 연동하는지에 대한 초점이 맞춰져 있어서 작성을 망설였는데, 학습하다 보니 궁금해서 작성하게 되었어요. integration 없이 호출해도 괜찮은지 확인 부탁드려요.