Python의 multiprocessing 모듈은 병렬 처리를 위한 도구를 제공합니다. 이 모듈을 사용하면 여러 개의 프로세스를 동시에 실행하여 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. 이는 멀티코어 CPU 시스템에서 작업을 분산하여 수행함으로써 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리를 수행하는 데는 몇 가지 주요 개념이 있습니다. 프로세스 (Process): multiprocessing.Process 클래스를 사용하여 새로운 프로세스를 생성할 수 있습니다. 각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지며, 각각의 프로세스는 별도의 Python 인터프리터 인스턴스를 실행합니다. 각 프로세스는 운영체제에 의해 관리되며, CPU 시간을 할당 받아 실행됩니다. 풀 (P..

Flask에서는 boto3를 사용하여 AWS S3에 액세스할 수 있습니다. 다음은 Flask에서 POST 형태로 전송된 버킷 이름과 키를 이용하여 S3에서 파일 내용을 읽어오는 간단한 예제입니다. from flask import Flask, request, jsonify import boto3 from botocore.exceptions import NoCredentialsError app = Flask(__name__) # AWS 자격 증명 설정 (안전한 방식으로 관리해야 합니다.) aws_access_key = 'YOUR_AWS_ACCESS_KEY' aws_secret_key = 'YOUR_AWS_SECRET_KEY' s3_bucket_name = 'YOUR_S3_..

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 샘플 데이터 생성 data = [50, 40, 20, 10] # 가장 많은 비율을 가진 항목을 강조하기 위해 explode 설정 explode = (0.1, 0, 0, 0) # 첫 번째 항목을 10% 떼어냄 # 색상 지정 colors = ['#FFD700', '#D3D3D3', '#C0C0C0', '#A9A9A9'] # 그래프 스타일 설정 sns.set(style="whitegrid") # Seaborn을 사용하여 원 그래프 그리기 plt.figure(figsize=(6, 6)) patches, texts, autotexts = plt.pie(data, labels=["Category A", "Catego..

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 샘플 데이터 생성 data1 = [40, 30, 20, 10] data2 = [30, 20, 25, 25] data3 = [55, 25, 35, 25] # 가장 많은 비율을 가진 항목을 강조하기 위해 explode 설정 explode = (0.1, 0, 0, 0) # 첫 번째 항목을 10% 떼어냄 # 색상 지정 colors = ['#FFD700', '#D3D3D3', '#C0C0C0', '#A9A9A9'] # 그래프 스타일 설정 sns.set(style="whitegrid") # 여러 개의 subplot 생성 fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6)) # 첫 번째..

프론트엔드 (React) React 앱 생성: npx create-react-app s3-image-app cd s3-image-app 필요한 라이브러리 설치: npm install axios 물론, 디자인을 별도의 CSS 파일로 분리하는 방법도 있습니다. 아래는 styled-components 대신에 외부 CSS 파일을 사용하는 방법입니다. 프론트엔드 (React) - CSS 파일 추가 src/components/ImageGrid.js 컴포넌트 수정: // src/components/ImageGrid.js import React, { useState, useEffect } from 'react'; import axios from 'axios'; import './ImageGrid.css'; const ..

SQLite에서 특정 행에 속성을 추가하는 것은 일반적으로 지원되지 않습니다. SQLite는 스키마가 고정된 관계형 데이터베이스이기 때문에 테이블을 생성할 때 컬럼을 정의하고, 이 컬럼들에 대한 값을 추가하는 방식을 사용합니다. 그러나 특정 행에 동적으로 속성을 추가하는 것이 필요하다면, 해당 속성을 나타내는 컬럼을 테이블에 추가하고 값을 설정하는 방법이 있습니다. 새로운 속성이 필요할 때마다 ALTER TABLE 문을 사용하여 테이블에 새로운 컬럼을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 다음은 특정 테이블에 새로운 속성을 추가하는 방법입니다: import sqlite3 # SQLite 연결 및 커서 생성 connection = sqlite3.connect('your_database.db') ..