172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
QGIS 파이썬 자동화 (벡터편) Ver.2
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 1.테이블에 속성에 EMD_NM 값들이 깨짐 현상이 납니다. (예:������7��) 2.디졸브 후 산출물이 아프리카 사하라 사막쪽에 생성됩니다. 이후 구멍삭제도 마찬가지입니다. 좌표계를 건드리거나 수정한적은 없습니다. 현재 3.34 버전 사용중입니다.
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
안녕하세요. 강의를 보다보니 변수명은 파스칼케이스 사용하고, 함수는 카멜케이스 사용하시던데 혹시 특별한 이유가 있나요? 제가 면접관이면 무조건 물어볼 것 같아서요.
미해결
포트폴리오 어나더레벨 | 합격하는 이력서 작성법
안녕하세요 큰돌님! 항상 유튜브 잘 보고 있습니다. 저는 백엔드 개발자로 취업을 준비하고 있고, 현재 이력서와 포트폴리오를 만들기 위해 강의도 듣고 제 경험을 정리하고 있습니다. 본 강의와 큰돌님의 유튜브에서 항상 성능 개선을 수치적으로 표현 하라고 말씀하시는 것을 많이 들었습니다. 여기서 성능 개선에 있어서 제가 프로젝트를 할 때, 제 지식의 부족함으로 인해 성능이 안좋았던걸 개선한거에 대해서는 어떻게 적으면 좋을지 궁금합니다. 실제로, 웹에서 SSH 접속을 위한 프로젝트를 하면서 초기 SSH 접속을 할 때, sleep(500), 쉘에서 실행할 명령어를 송수신 하는 while문에서 sleep(10)을 설정 했었습니다. Java의 InputStream으로 입력값을 받도록 하였는데 개발 당시에는 안정적인 송수신을 위해서 sleep을 추가했는데, 리팩토링을 하는 과정에서 InputStream이 Blocking I/O의 특성으로 인해 불필요하다는 것을 알게 되었습니다. 이런 부분도 성능 개선 작업으로 적어도 되는지 궁금하고, 특히 면접에서 제 부족함?을 직접적으로 표현하지 않고 어떻게 말해야할지도 궁금합니다. 질문이 최대한 간략하게 적으려고 하다보니 두서없네요 ㅠㅠ. 감사합니다!
미해결
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
안녕하세요 섹션 4 수업 듣고 있는데 uv run ~ 명령어로 실행하면 아래와 같은 에러가 뜹니다. 해결 방법 알 수 있을까요?ㅠㅠ (agent-a-to-z) PS C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT> uv run .\ main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\ main.py ", line 2, in <module> from crewai.flow.flow import Flow, listen, start, router, or_ File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\__init__.py", line 6, in <module> from crewai.agent.core import Agent File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\agent\__init__.py", line 1, in <module> from crewai.agent.core import Agent File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\agent\ core.py ", line 36, in <module> from crewai.agents.crew_agent_executor import CrewAgentExecutor File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\agents\crew_agent_ executor.py ", line 15, in <module> from crewai.agents.agent_builder.base_agent_executor_mixin import CrewAgentExecutorMixin File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\agents\agent_builder\base_agent_executor_ mixin.py ", line 6, in <module> from crewai.events .event_listener import event_listener File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\events\event_ listener.py ", line 10, in <module> from crewai.events .listeners.tracing.trace_listener import TraceCollectionListener File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\events\listeners\tracing\trace_ listener.py ", line 74, in <module> from crewai.events .types.system_events import SignalEvent, on_signal File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\events\types\system_ events.py ", line 17, in <module> class SignalType(IntEnum): ...<6 lines>... SIGCONT = signal.SIGCONT File "C:\Project\3_FUND_MANAGER_AGENT\.venv\Lib\site-packages\crewai\events\types\system_ events.py ", line 22, in SignalType SIGHUP = signal.SIGHUP ^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'signal' has no attribute 'SIGHUP'
해결됨
파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기
5.3.2도 5.4.2도 5.5.2도 작네요 실습하고 이론 동영상 분리하면서 사운드가 작아진건지 이건 나중에 강의 만드실때 반영해서 해주셨으면 좋겠습니다
미해결
[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
강의 내용에 실습 영역을 따라 스크립트를 작성하였는데 데이터베이스가 보여지지 않습니다. 맥, 윈도우 모두 동일한 상태라 별도로 db를 다운받아 워크벤치 넣어야되는 것인지 문의 드립니다. - 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 24시간 내에 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
미해결
실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초
자료 다운로드 하면 링크가 모두 클릭이 안됩니다. 모든 강의 자료 PDF로 다운로드되며, 하이퍼링크처럼 표시만 되고 클릭 불가합니다. 링크는 다른곳에 따로 올리시는 걸까요?
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
강사님과 동일하게 시행했는데 왜 아이템이 14개나 가져와질까요... 이부분에서 막혀가지고 다음회차에 open ai 실행중에 너무 많은 정보가 전송돼서 막히는것같은데 답변 부탁드리겠습니다 ㅠㅠ
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요! 강의 설명 너무 잘해주셔서 잘 듣고 있습니다. Santander customer satisfaction data 를 다운받으려고 하는데, Kaggle 에서 폰넘버도 verify 하라고 해서 그것도 했는데도, data가 다운로드가 안되네요. 이전에 비슷한 질문 올리신 분께, 선생님께서 data 를 올려놓아주신것을 보았는데, 그 파일은 더이상 구글드라이브에 존재하지 않는다고 떠서 다시 문의 드립니다. 감사합니다.
해결됨
컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터
안녕하세요. 강의 코드를 메일 공유 부탁 드립니다. (메일 : kdhz0738@gmail.com) 질문 있습니다. 딥러닝 모델을 활용해 정상/불량 분류 외에 추가로 불량 영역을 박스 표시하고 싶습니다. 방식이나 키워드를 청해 들을 수 있을까요
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
첫번째 컬럼값만 가져오도록 한거 같은데 Creatomate영상편집부터 시트에 있는 리스트 전부의 영상을 만들고, 유튜브에도 다 업로드 해버려요. 공짜 다써버림요. 첨에 5개(이미지, 영상도 없던 것들을) Creatomate로 다 만들어버리고, 두번째는 4개 있었는데(state-업로드완료로 되어 있었던 것도 다시 영상을 만들어버려요..ㅠㅠ)
해결됨
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Apache Airflow
안녕하세요 mac에서 apache 설치하려고 하는데, Apache Airflow 설치하기 강의가 learn-apache-airflow-main.zip 파일 기반으로 진행되는 걸까요? 일단 강의환경에 맞춰서 python 3.10 & airflow 2.6.2 로 가상환경 생성해서 하고있는데 강의에서보이는 파일목록이 따로 생성되지 않아서 문의드립니다..
해결됨
토스 개발자와 함께하는 Data Workflow Management 기반의 대용량 데이터 처리 설계 패턴
dynamicDag from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.python import PythonOperator from db_utils import execute_query import logging def log_task_start(message): logging.info(f"[START] {message}") def log_task_end(message): logging.info(f"[END] {message}") # 분석할 주식 종목 리스트 (설정으로 관리) STOCK_SYMBOLS = ['AAPL','GOOGL','MSFT','AMZN','TSLA'] default_args = { 'owner': 'data-team', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2024, 1, 1), 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } def analyze_stock_data(symbol, **context): """주식 종목에 대해서, 최근 30일간의 주식 데이터를 분석""" log_task_start(f"주식 분석 - {symbol}") query = """ SELECT symbol, AVG(price) as avg_price, MAX(price) as max_price, MIN(price) as min_price, SUM(volume) as total_volume, COUNT(*) as trading_days FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) GROUP BY symbol """ result = execute_query(query, [symbol]) if result: data = result[0] print(f"{symbol} 분석 결과:") print(f" 평균 가격: ${data[1]:.2f}") print(f" 최고 가격: ${data[2]:.2f}") print(f" 최저 가격: ${data[3]:.2f}") print(f" 총 거래량: {data[4]:,}") print(f" 거래일수: {data[5]}일") log_task_end(f"주식 분석 - {symbol}") return result def create_stock_dag(symbol): """개별 주식에 대한 DAG 생성 함수""" dag_id = f'stock_analysis_{symbol.lower()}' dag = DAG( dag_id, default_args=default_args, description=f'{symbol} 주식 데이터 분석 DAG', schedule='@daily', catchup=False, tags=['dynamic', 'stock', 'analysis', symbol] ) # 데이터 품질 체크 태스크 def check_data_quality(**context): query = """ SELECT COUNT(*) as count FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY """ result = execute_query(query, [symbol]) logging.info(f"{symbol} 데이터 품질 체크: {result[0][0] if result else 0}") return result data_quality_check = PythonOperator( task_id=f'check_data_quality_{symbol.lower()}', python_callable=check_data_quality, dag=dag ) # 주식 분석 태스크 analyze_task = PythonOperator( task_id=f'analyze_{symbol.lower()}', python_callable=analyze_stock_data, op_kwargs={'symbol': symbol}, dag=dag ) # 결과 저장 태스크 def save_results(**context): query = """ INSERT INTO daily_stats (symbol, summary_date, avg_price, total_volume, trade_count) SELECT %s, CURDATE() - INTERVAL 1 DAY, AVG(price), SUM(volume), COUNT(*) FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY ON DUPLICATE KEY UPDATE avg_price = VALUES(avg_price), total_volume = VALUES(total_volume), trade_count = VALUES(trade_count) """ result = execute_query(query, [symbol, symbol]) logging.info(f"{symbol} 분석 결과 저장 완료") return result save_results = PythonOperator( task_id=f'save_analysis_{symbol.lower()}', python_callable=save_results, dag=dag ) # 태스크 의존성 설정 data_quality_check >> analyze_task >> save_results return dag # Dynamic DAG 생성 # 각 주식 종목에 대해 별도의 DAG 생성 for symbol in STOCK_SYMBOLS: dag_id = f'stock_analysis_{symbol.lower()}' globals()[dag_id] = create_stock_dag(symbol) CrossDag (트리거 센서) from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG, Dataset from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator from airflow.sensors.external_task import ExternalTaskSensor from db_utils import execute_query import logging #기본 설정 default_args = { 'owner': 'data-team', 'start_date': datetime(2024, 1, 1), 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=2), } # ======================================================== # TriggerDagRunOperator # ======================================================== def process_data(**context): """간단한 데이터 처리""" logging.info("데이터 처리 시작") query = "SELECT COUNT(*) FROM stock_prices" result = execute_query(query) count = result[0][0] if result else 0 logging.info(f"처리된 레코드 수 : ${count}") return {"record_count": count} trigger_dag = DAG( 'trigger_example_dag', default_args=default_args, description='TriggerDagRunOperator 예제', schedule='@daily', catchup=False, tags=['cross-dag', 'trigger'] ) process_task = PythonOperator( task_id='process_data', python_callable=process_data, dag=trigger_dag ) #다른 DAG를 트리거 (가장 기본적인 사용법) trigger_next_dag = TriggerDagRunOperator( task_id='trigger_sensor_dag', trigger_dag_id='sensor_example_dag', wait_for_completion=False, # 완료를 기다리지 않음 dag=trigger_dag ) process_task >> trigger_next_dag # ======================================================== # ExternalTaskSensor # ======================================================== # 두 번째 DAG: 외부 태스크 대기 def analyze_triggered_data(**context): """트리거된 후 분석 작업""" logging.info("외부 태스크 완료 후 분석 시작") # 간단한분석로직 analysis_result = {"status": "completed", "timestamp": str(datetime.now())} logging.info(f"분석 완료: {analysis_result}") return analysis_result sensor_dag = DAG( 'sensor_example_dag', default_args=default_args, description='ExternalTaskSensor 예제', schedule=None, # 트리거로만 실행됨 catchup=False, tags=['cross-dag', 'sensor'] ) # 외부 DAG의 태스크 완료를 기다림 def get_most_recent_dag_run(dt): """가장 최근의 DAG 실행을 찾는 함수""" from airflow.models import DagRun from airflow.utils.session import provide_session @provide_session def get_recent_run(session=None): recent_run = session.query(DagRun).filter( DagRun.dag_id == 'trigger_example_dag', DagRun.state == 'success' ).order_by(DagRun.execution_date.desc()).first() if recent_run: return recent_run.execution_date return dt return get_recent_run() wait_for_external_task = ExternalTaskSensor( task_id='wait_for_process_data', external_dag_id='trigger_example_dag', # 기다릴 DAG external_task_id='process_data', # 기다릴 태스크 execution_date_fn=get_most_recent_dag_run, #최근성공한 실행 DAG timeout=60, # 1분 타임아웃 poke_interval=5, # 5초마다 확인 allowed_states=['success'], #성공 상태만 기다림 dag=sensor_dag ) analyze_task = PythonOperator( task_id='analyze_triggered_data', python_callable=analyze_triggered_data, dag=sensor_dag ) wait_for_external_task >> analyze_task # ======================================================== # Dataset Denpendencies # ======================================================== # Dataset 정의 (Dataset Dependencies 용) market_data_dataset = Dataset("market_data") analysis_dataset = Dataset("analysis_result") def create_market_data(**context): """마켓 데이터를 생성하고 Dataset을 업데이트""" logging.info("마켓 데이터 생성 시작") # 실제 데이터 생성 로직 query = """ SELECT symbol, AVG(price) as avg_price FROM stock_prices WHERE trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY GROUP BY symbol LIMIT 3 """ result = execute_query(query) market_data = [] if result: for row in result: market_data.append({"symbol": row[0], "avg_price": float(row[1])}) logging.info(f"생성된 마켓 데이터: {market_data}") return market_data dataset_producer_dag = DAG( 'dataset_producer_dag', default_args=default_args, description='Dataset Dependencies - 생산자', schedule='@daily', catchup=False, tags=['cross-dag', 'dataset', 'producer'] ) create_data_task = PythonOperator( task_id='create_market_data', python_callable=create_market_data, outlets=[market_data_dataset], # Dataset 업데이트 알림 dag=dataset_producer_dag ) # Consumer def consume_market_data(**context): """생성된 마켓 데이터를 소비하여 분석""" logging.info("마켓 데이터 소비 및 분석 시작") # Dataset이 업데이트되면 자동으로 실행됨 query = "SELECT COUNT(DISTINCT symbol) FROM stock_prices" result = execute_query(query) symbol_count = result[0][0] if result else 0 analysis = { "total_symbols": symbol_count, "analysis_time": str(datetime.now()), "status": "Dataset 기반 분석 완료" } logging.info(f"Dataset 기반 분석 결과: {analysis}") return analysis def generate_final_report(**context): """최종 리포트 생성""" logging.info("최종 리포트 생성") ti = context['ti'] analysis = ti.xcom_pull(task_ids='consume_market_data') report = f"Dataset 기반 리포트: {analysis.get('total_symbols', 0)}개 심볼 분석 완료" logging.info(report) return report dataset_consumer_dag = DAG( 'dataset_consumer_dag', default_args=default_args, description='Dataset Dependencies - 소비자', schedule=[market_data_dataset], # Dataset이 업데이트되면 실행 catchup=False, tags=['cross-dag', 'dataset', 'consumer'] ) consume_task = PythonOperator( task_id='consume_market_data', python_callable=consume_market_data, outlets=[analysis_dataset], # 다음 Dataset 업데이트 dag=dataset_consumer_dag ) report_task = PythonOperator( task_id='generate_final_report', python_callable=generate_final_report, dag=dataset_consumer_dag ) consume_task >> report_task
미해결
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
Trace Batch Finalization 이 부분이 출력되지않는데요. 뭔가 설정이 필요한가요?
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
강사님 저는 주제와 대본을 각각 생성하고 싶어서 앞서 말씀 주신 방법대로 셋팅했는데 위와 같이 대본은 아래 줄에 생성이 되어서 혹시 이부분 어떻게 해결하나요?
미해결
파이썬으로 10가지 게임 만들기 2편 [비전공자 초급 과정]
강의 정보와 관련하여 질문하고 싶습니다. 고객센터나 1:1 채팅이 따로 가능한 방법이 있을까요?
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.
미해결
포트폴리오 어나더레벨 | 합격하는 이력서 작성법
강의 감사합니다. 강의자님의 포트폴리오를 보면서 얼마나 많이 노력하셨는지가 보입니다 -- 공유해주신 포트폴리오를 제 상황에 맞게 하려고 하는데요 ! 질문이 있습니다. 저는 대회를 나간 경력이없고 신입이라 그런지 공유해주신 포폴에 무엇을 쓰면 좋을지 조언듣고 싶습니다. 음 제 지금 상황은 비전공자이고,, react.js 블로그 포폴 하나 혼자 강의 보면서 만들었는데 어떻게 어필하면 좋을까요 .. 자기소개서는 포트폴리오에 올리지 않는게 좋을까요 ? 방향잡기가 쉽지가 않네요
미해결
파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기
파일 불러오기 실행이 안되길래 봤더니 파일 명중 하나가 오타가 났었더군요. 다들 오류 찾아가며 해결한건가 그냥 동영상만 본건지 appl이 아니고 aapl이더군요 어쩌저찌 해결은 했ㅈ;만 제보는 합니다 오류찾기도 재미있네요 data = pd.read_csv("../dataset/yfinance_appl.csv", index_col=0)
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
이렇게 404 오류 뜨는데 상관이 없는지 혹은 webp의 확장명을 바꿀수 없는지 궁금합니다 ㅠ
