from pykiwoom.kiwoom import Kiwoom kiwoom = Kiwoom() kiwoom.CommConnect(block=True) accounts = kiwoom.GetLoginInfo("ACCNO") first_account = accounts[0] data = kiwoom.block_request("opw00001", 계좌번호= first_account, 비밀번호 ="xxxxx", 비밀번호입력매체구분="00", 조회구분=2, output="예수금상세현황", next=0) deposit = data["예수금"] print(f'계좌 예수금: {deposit}원') 코드 입력하고 PS C:\Users\sanmok\kiwoom> C:/Users/sanmok/anaconda3/Scripts/activate PS C:\Users\sanmok\kiwoom> conda activate 32bit PS C:\Users\sanmok\kiwoom> python chapter4_1.py하면 로그인창이 나타나고 금방 사라지면서 [GetPCIdentity] VER 3.2.0.0 build 2015.8.12 [GetPCIdentity] VER 3.2.0.0 build 2015.8.12 이렇게 나오고 로그인 할 때 비밀번호는 id비밀번호를 말하는 건가요> 아니면 4자리수 비밀번호를 의미하나요? 코드에서 id비밀번호를 입력하는 건지,4자리수 비밀번호를 입력하는 건지? 분명히 코드 id 비밀번호나 4자리수 비밀번호를 넣더라도 다음과 같은 khopenapi에 "계좌비밀번호 입력창을 통해 조회에서 사용한 계좌번호 비밀번호를 입력하라고나옴(44) 분명히 비밀 번호를 넣었느데... 엄청 어렵네요, 딴사람들은 어떤지 모르겠네요/
아래의 엔드포인트 두개의 함수 부분에서 async def download_basic(file_name: str): async def download_custom(file_name: str): if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 이 부부의 file_path를 full_file_path를 아래처럼 할당한 후에 if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 으로 수정해야 할 듯 합니다. @app.get("/download/basic/{file_name}") async def download_basic(file_name: str): safe_base_filename = os.path.basename(file_name) file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, safe_base_filename) full_file_path = os.path.abspath(file_path) . ' ' if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): # if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): @app.get("/download/custom/{file_name}") async def download_custom(file_name: str): safe_base_filename = os.path.basename(file_name) file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, safe_base_filename) full_file_path = os.path.abspath(file_path) . ' ' if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): # if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 그렇지 않으면 검증이 되지 않습니다. 아래 참고 file_path: ./downloadables/스크린샷_3.png full_file_path: D:\Python_FastAPI\Inflearn_Master\File_API\downloadables\스크린샷_3.png os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR): D:\Python_FastAPI\Inflearn_Master\File_API\downloadables
좋은 강의 감사합니다. 강의 내용과 같이 설정이 잘 진행 되었습니다. python 3.10.4 가상환경 kiwoom_32 python platform ('32bit', 'WindowsPE') 문제는 VS-Code 터미널에 "pip install pykrx" 입력 하면 아래 와 같은 오류 메세지가 표시되면서 설치 되지 않습니다. (pandas 설치도 동일함.) " Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error" 설치 방법 도움 부탁 드립니다. p.s VS-Code 터미널 캡처 화면 유첨 하오니 참고 바랍니다 .
그림을 아래코드처럼 삽입하면 표 안 중앙 위치에 삽입되는게 아니라 오른쪽으로 치우치게 삽입이 됩니다 어디에서 오류가 나는건지 몇 번 다시 반복해봐도 안되고 코드를 사용하지 않고 수동으로 복사 붙여넣기로하면 정사적으로 이미지가 표안에 크기가 맞추어 삽입이 되는데 해결방법 알려주십시오. hwp.insert_picture(r"C:\Users\rkdmf\Downloads\number\002.png")
안녕하세요 강의 항상 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라, 현재 Cloud front - s3 - ec2 이렇게 한개의 서버를 배포를 해둔 상황입니다. 질문1 실제 이 서버를 대상으로 부하테스트를 진행하고 싶은데, 강의에서 진행한 k6를 배포 중인 서버를 대상으로 해도 괜찮을까요? 질문2 추가적으로 궁금한게 배포 중인 서버를 대상으로 부하테스트가 가능하다고 해도 s3가 올라가있다면 부하테스트를 하는 것만으로도 비용이 발생하지 않나요?? 현업에서는 이런 상황에서 어떻게 부하 테스트를 진행하는지 궁금합니다 ! 질문3 강의에서 다루지 않았던 "애플리케이션 로직에서 비효율적인 로직 개선하기"와 관련된 상황이나 키워드좀 알 수 있을까요? 추가적으로 공부해보고 싶은데, 구체적으로 현업에서 자주 발생하는 상황이 어떤건지 잘 예상이 안됩니다 ! 질문4 강의에서는 부하 테스트를 위한 K6서버를 하나 배포해서 사용하라고 하셨는데, 이걸 맥북에서 그냥 진행해도 괜찮을까요? 왜냐하면, 맥북으로 테스트를 했을 때 유저 3천명 정도로 설정해도 에러가 발생하지 않아서 질문드립니다 ! 감사합니다 !
windows 에서 pip freeze로 requirements.txt 를 만들기 위해선 아래와 같은 명령어를 사용하시면 됩니다. pip list --format=freeze > requirements.txt 강의 마지막까지 진행된 conda 환경에서 실행하시고 결과 답변주세요. 감사합니다.
강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
google colab 오픈 하여 새노트를 열면 로드 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 하나요? ============================= A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $ L.PE [as constructor] ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732 ) at new $L ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-
31강에서 구현된 users.py의 read_all_users는 화면에 구현이 안되는 것이 맞는 것인가요? Users의 POST /users 밑에 GET /users/all로 있어야 할 것 같은데... ===> PC를 재시작 후 다시 서버를 실행해 보니 나타납니다. DB Browser에서 특정 User의 is_admin을 true로 수정하고 저장까지 완료하고 난 후, 각각의 User들로 로그인해보았습니다. 그런데, is_admin이 false인 모든 User들도 read_all_users의 endpoint인 /users/all에서 모든 회원들의 리스트가 조회가 됩니다. /docs 페이지라서 그런 것인지 아니면 잘못 구현된 것인지 궁금합니다. 강의에서는 docs에서의 이런 상황에 대한 언급이 없어 질문을 드립니다.
30강을 완강후에 Postman을 통해 post로 http://127.0.0.1:8000/token 으로 요청을 보냈는데 아래 처럼 응답으로 토큰이 날아오지 않습니다. 422 Unprocessable Content 에러가 나오구요~~ oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token") # http://<your_domain>/token 뭐가 문제일런지요? postman사용법에 맞게 된것 같지가 않은데요..... @@@ 추가 질문 그리고, 더불어서 발급받은 토큰을 /docs에서 Authentication의 어디에 입력을 해서 테스트를 해야 하는지도 같이 안내바랍니다. 여기 client secret에 입력해서 테스트 하는것 같은데.... username, password를 입력해서 로그인하면 token은 잘 생성됩니다. 그리고 이렇게 username과 password로 로그인할 때 생성된 토큰으로 client secret에 입력해서 로그인하면 auth error Error: Unprocessable Content 라는 메시지가 뜹니다. postman사용법이 미숙해서인지 postman에서 post /token으로 날려도 토큰이 반환되어 오질 않습니다. 당연히 docs에서 username, password로 로그인한 후에... 수정, 삭제 권한적용은 잘 적용됩니다.
