안녕하세요 테스트 코드 사용 중 오류가 잡히지 않아서 문의 드립니다. 강의에서 설명해주신 것처럼 아래와 같이 코드를 작성했지만 오류가 발생합니다. 어떻게 해야 할까요? from fastapi.testclient import TestClient from main import app # api들이 있는 app을 검증할 클라이언트 생성 client = TestClient(app=app) def test_health_check(): # api 요청 response = client.get("/") # 반환 값 검증 assert response.status_code == 200 assert response.json() == {"ping": "pong"} 아래는 오류 내용 입니다. (fastapi_orm) C:\Users\User\Desktop\Fast_API(ORM)\code\src>pytest ============================================================================= test session starts ============================================================================= platform win32 -- Python 3.10.16, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 rootdir: C:\Users\User\Desktop\Fast_API(ORM)\code\src plugins: anyio-4.8.0 collected 0 items / 1 error =================================================================================== ERRORS ==================================================================================== _____________________________________________________________________ ERROR collecting tests/test_main.py _____________________________________________________________________ tests\test_main.py:5: in <module> client = TestClient(app) ..\..\..\..\anaconda3\envs\fastapi_orm\lib\site-packages\starlette\testclient.py:399: in __init__ super().__init__( E TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'app' =========================================================================== short test summary info =========================================================================== ERROR tests/test_main.py - TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'app' !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ============================================================================== 1 error in 0.86s ===============
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 모델링및평가(분류) 17:30초 지점에서 검증용 데이터 분리를 설명하기에 앞서 그 위에 문제2가 있는데 문제2가 검증용 데이터분리와 연관되나요. 즉, 검증용 데이터분리는 문제1에 연장인지 문제2에 해당하는지를 묻습니다.
미리 문자로 정의한 내용들이 다 정의되지 않는다고 뜨네요 아래처럼요! 수업자료와 함께 답변 부탁드립니다 ㅠ dpdltmee@gmail.com [디버깅시 오류 내용 ] NameError: name 'ex1' is not defined >>> print(ex2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'ex2' is not defined >>> print(ex3) [입력 함수] x = 50 y = 100 text = 308276567 n = 'Lee' #출력1 ex1 = 'n = %s, s = %s, sum=%d' % (n, text, (x + y)) #%는 찰 쓰지 않는다 print(ex1) #출력2 ex2 = 'n = {n}, s = {s}, sum={sum}'.format(n=n, s=text, sum=x+y) print(ex2)
안녕하세요? 좋은 강의 감사 드립니다. 처음 장고 프로젝트를 만들었는데, first 폴더를 만들어 놓았는데 폴더 안에 admin.py, apps.py 등등의 파일이 있는데 파일을 더블클릭을 해서 소스를 보았는데 admin.py 파일 같은 경우에는 from django.contrib import admin 문장이 있는데 django 글자와 admin 글자에 빨간줄이 나타납니다. 답변 부탁 드립니다. 감사합니다.
이번 카프카에서는 두 가지를 배운거 같은데 1. order -> catalog로 프로듀서와 컨슈머로 역할을 나눠서 재고관리 2. 두개의 포트에서 단일 데이터베이스에 접근했을 때 카프카를 이용해서 관리하는 거 이렇게 두 가지 가르쳐주신 거 같습니다. 제가 생각했을 때 1번은 카프카를 사용한 이유는 예제를 보여주기 위해서라고 생각했습니다. 카프카말고 @FeignClient를 사용해서 주문을 했을 시에 catalog에 접근하여 재고를 업데이트 시켜주면 되겠다 라고 생각했습니다. 2번은 카프카를 사용했어야 했다고 생각한 이유가 2개의 서버포트가 단일 데이터베이스에 접근했을 시에 카프카 유무에 따라 동시에 같은 주문이 들어왔을때 데이터의 일관성이 깨질수도 있다고 생각했습니다. 제가 적은 내용이 틀리면 말씀해주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요! 강사님! 처음으로 fastAPI를 접하는데 강사님 수업을 통해 배움을 얻어 가게되어 우선 감사 말씀드립니다. DB Connect 세팅 시 create_engine 함수를 이용하여 엔진 객체만 생성하여 DB에 연결을 하는데 다른 참고 자료들과 비교하면 모델 클래스 생성은 ORM을 사용하지 않으니 생성을 할필요가 없을테고, sessionmaker 함수를 통한 세션 클래스는 따로 생성하지 않더군요. 혹시 sessionmake를 통해 생성된 세션 클래스의 역할과 지금 강의에서는 사용하지 않은 이유를 알 수 있을까요?
sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When initializing mapper Mapper[ScheduleEntity(schedules)], expression 'CountryEntity' failed to locate a name ('CountryEntity'). If this is a class name, consider adding this relationship() to the <class 'src.models.schedule.ScheduleEntity'> class after both dependent classes have been defined. cities = relationship("src.models.city.CityEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") schedules = relationship("src.models.schedule.ScheduleEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") 이미 이렇게 다 해놨는데 말이죠...
재고관리에 카프카 쓴 이유가 궁금합니다. 제가 이해한 내용으로는 현재 order와 catalog는 다른 포트를 사용 중이고 같은 DB를 사용 중인걸로 알고있습니다. 그래서 카프카말고 @FeignClient로 재고관리에 업데이트 해주는 방식이 있는 거 같은데 이 상황에서 카프카를 쓴 이유가 있나요?
XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
_ 를 변수에 사용하는데 있어 질문이 있습니다. 'Property(1) - Underscore' 강의에서 _가 하나를 사용할때는 PROTECTED 변수로, 상속받는 하위 클래스에 이용한다고 하셨습니다. 강사님의 다른 Python 강의에서 (정확히 어느 강의 인지는 기억이 안나네요) 가 붙은 변수를 클래스 변수로 사용하셨거든요. 혹시 두 의미가 상충되는것일까요 아니면 를 하나 사용할때는 두가지 경우 모두 사용가능할까요?
