김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)
1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 안녕하세요! DML-등록 강의 듣고 있는 중입니다. 선생님이 입력한시대로 동일하게 입력했는데, 첨부한 화면 보시면 이순신이 들어간 서울시 관악구에는 활성화가 되지 않아(?) 계속 오류가 뜹니다 무엇이 문제일까요ㅠㅠ
에러 로그는 아래와 같아요 File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 999, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/app/ main.py ", line 6, in <module> from app.db.database import Base, async_engine File "/app/app/db/ database.py ", line 1, in <module> from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine ModuleNotFoundError: No module named 'sqlalchemy' WARNING: WatchFiles detected changes in 'app/db/crud/ user.py '. Reloading... Process SpawnProcess-2: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.12/multiprocessing/ process.py ", line 314, in _bootstrap self.run () File "/usr/local/lib/python3.12/multiprocessing/ process.py ", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/_ subprocess.py ", line 80, in subprocess_started target(sockets=sockets) File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/ server.py ", line 67, in run return asyncio.run (self.serve(sockets=sockets)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/asyncio/ runners.py ", line 195, in run return runner.run (main) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/asyncio/ runners.py ", line 118, in run return self._ loop.run _until_complete(task) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "uvloop/loop.pyx", line 1518, in uvloop.loop.Loop.run _until_complete File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/ server.py ", line 71, in serve await self._serve(sockets) File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/ server.py ", line 78, in _serve config.load() File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/ config.py ", line 436, in load self.loaded_app = import_from_string( self.app ) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/ importer.py ", line 22, in import_from_string raise exc from None File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/ importer.py ", line 19, in import_from_string module = importlib.import_module(module_str) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/importlib/__init__.py", line 90, in import_module return bootstrap. gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1387, in gcd import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in find and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in find and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in load unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 999, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/app/ main.py ", line 6, in <module> from app.db.database import Base, async_engine File "/app/app/db/ database.py ", line 1, in <module> from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine ModuleNotFoundError: No module named 'sqlalchemy' 위 에러 때문인지 코드에서 아래 에러? 도 뜨네요 uvicorn main:app --reload도 당연 에러 뜨구요.. 어떤 부분을 확인하면 될까요? ㅠ
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.
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 5-15. 비동기 처리 - 대표적인 사례 (22분~23분) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 여러개의 알림을 전송 할 때 비동기로 알림을 전송하게 된다면 n개의 알림을 1개의 알림을 전송하는 시간과 같은 시간으로 전송할수 있다. 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 100만개의 알림을 1개의 알림 전송 시간으로 보내려면 어떻게 해야하나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 제 생각에는 메세지 큐를 중간에 두어서 100만개의 알림을 일단 메세지 큐에 넣고 알림 서버의 리소스를 고려해서 토픽?을 주면 될거 같은데 맞나요? 갑자기 궁금해져서 질문드립니다! 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다!
강사님 안녕하세요. 게시판 조회시 페이징으로 처리할때 조회수를 오름차순, 내림차순 정렬하는 기능이 있다면 현재 강의 설계 기준으로 어떻게 구현할 수 있을까요? 제가 생각한 방법은 다음과 같습니다. 사전 조건: view에서 조회수 데이터는 redis를 바라봄 개수 백업 적용 / 단위는 10 페이징 쿼리에서 RDB 백업 테이블의 조회수 기준으로 정렬 코드 레벨에서 redis 데이터 기준으로 한번 더 정렬 문제는, 2번에서 한 페이지의 데이터만 정렬이 되기 대문에 페이지를 넘어갈때 정렬이 깨지는 현상이 발생합니다 ㅠ 데이터 전체를 메모리에 한번에 조회하지 않고 할 수 있는 방법이 있을까요?
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
employee_id와 manager_id를 사용해서 셀프조인 하는 과정에서 자신의 상사를 모두 표시하고 싶다는 생각이 들었습니다. SELECT a.employee_id, a.name, b.employee_id, b.name, c.employee_id, c.name, d.employee_id, d.name, e.employee_id, e.name FROM employees a left join employees b on a.manager_id = b.employee_id left join employees c on b.manager_id = c.employee_id left join employees d on c.manager_id = d.employee_id left join employees e on d.manager_id = e.employee_id 이와같이 직원 코드가 있고 상사 코드가 있는 경우 자기로부터 가장 높은 상사까지 한 행에 다 출력하고 싶은 경우에는 어떤 방법이 최선인지 알고 싶습니다. 지금은 단순히 데이터 개수가 적기 때문에 몇번의 조인으로 해결되었지만 실무에서 데이터 개수가 많다고 할때 이와같이 구하려면 어떻게 구해야하는지 궁금합니다. 즉 위 코드처럼 여러번 조인을 쓰는게 아니라 원하는 결과를 얻을 때 까지 자동으로 반복시킬 방법이 있는지 궁금합니다.
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.