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1장 - 사람을 사랑한 기술

신기술은 이전 기술을 거름 삼아 새로운 철학과 기법을 더해 나타나는 것 스프링을 이해하려면 이전의 어떤 기술을 이해하고 있어야 할까 ? SOA (Service Oriented Architecture) : 서비스 지향 개발 서비스 중심 구조 또는 서비스 지향 구조 개발자 입장에서의 개발이 아니라 실제 현실의 업무를 기준으로 개발하자는 사상 CBD (Componented Based Developed) : 블록화 개발(컴포넌트 기반 개발) 애플리케이션을 통짜로 개발하지 말고, 애플리케이션을 의미 있는 단위로 구분하고 그 단위를 하나 하나씩 부품으로 개발해 마치 레고 블록을 쌓아 올리듯 부품을 결합해 소프트웨어 제품을 완성하자는 방법론 OOP ( 절차적/구조적 프로그래밍 기계어나 어셈블리어 기계어 → 어셈블리어..

macOS에 Redis 설치

macOS 환경에 Redis를 설치하는 방법을 알아보려고 합니다. 우선, 제가 Redis를 사용하려는 이유는 아래와 같습니다 ! 웹 사이트를 개발하며 로그인을 한 유저에게 인가하기 위하여 JWT를 사용할 예정입니다. JWT를 사용함에 있어서 Refresh Token을 브라우저 쿠키나 로컬 스토리지가 아닌 Redis에 저장하기 위해서 입니다 ! 클라이언트 측 저장소를 이용하면 쿠키 변조 등의 보안상 문제에 취약할 수 있어서 Redis에 저장하려고 하기 위해 사용하였습니다. 제 로컬 환경은 mac M1이며 Homebrew를 통해 설치합니다 :) 1. Homebrew 설치 (이미 설치되어 있다면 2번으로 !) https://brew.sh/ Homebrew The Missing Package Manager fo..

DBMS/Redis 2023.06.12

MySQL 비밀번호 변경 및 초기화

🥲나는 이전에 MySQL을 설치 후 비밀번호를 까먹은 적이 있다. 그래서 비밀번호를 초기화 하거나 변경을 하기 위해 재설치를 하고 다운로드를 받고 환경변수를 설정해봤었다. 시간이 너무 많이 소요되고 복잡하여 내가 변경한 방법을 공유하고자 한다. 나는 Mac M1 환경에서 진행했다. 순서는 아래와 같다. MySQL 강제 접속 MySQL DB 접속 계정 비밀번호 Null값으로 변경 MySQL 재접속 계정 비밀번호 변경 최종 확인 우선 MySQL이 설치되어 있다면 터미널 창을 실행한다. 1. 강제 접속 1-1. 우선 터미널 창에 아래의 명령어를 입력하여 MySQL에 접속 한다. mysqld_safe --skip-grant-tables & 그러면 아래와 같이 시작을 알리는 문구가 출력된다. 1-2. 이제 MyS..

DBMS/MySQL 2023.01.13

macOS에 MySQL설치

🐭Mac m1에서 Homebrew를 이용하여 MySQL을 설치하려고 한다. 순서는 아래와 같다. Homebrew 설치 및 업데이트 MySQL 설치 MySQL 설치 확인 MySQL 실행 & 종료 MySQL Workbench 설치 1. macOS에 MongoDB를 설치하기 위해서는 Hombrew가 설치되어 있어야 한다. 1-1. Homebrew 설치는 아래 링크에서 진행하면 된다. https://brew.sh/ Homebrew The Missing Package Manager for macOS (or Linux). brew.sh 1-2. homebrew가 미리 설치되어 있는 경우 최신 버전으로 업데이트 해준다. 터미널을 실행한 후 아래 코드를 실행 brew update 나는 이미 homebrew가 설치되어있..

DBMS/MySQL 2023.01.13

macOS에 MongoDB 설치

🐭Mac m1에서 Homebrew를 이용하여 MongoDB를 설치하려고 한다. 순서는 아래와 같다. Homebrew 설치 brew install mongodb 설치 확인 mongodb 실행 & 중지 mongodb 실행 확인 1. macOS에 MongoDB를 설치하기 위해서는 Hombrew가 설치되어 있어야 한다. 1-1. Homebrew 설치는 아래 링크에서 진행하면 된다. https://brew.sh/ Homebrew The Missing Package Manager for macOS (or Linux). brew.sh 1-2. homebrew가 미리 설치되어 있는 경우 최신 버전으로 업데이트 해준다. 터미널을 실행한 후 아래 코드를 실행 brew update 나는 이미 homebrew가 설치되어있어 ..

DBMS/MongoDB 2023.01.11

label, axis, ticks, legend, grid

📊데이터 시각화에 있어서 차트의 부가 설정은 필수이다. 시각화에서 가장 중요한 것은 한 눈에 차트가 이해가 되어야 한다는 점이다. 각 축이 의미하는 값, 각 선이 의미하는 값, 데이터의 중요한 부분을 돋보이게 할 수 있게 눈금이나 그리드 등을 설정해주어 차트의 이해도를 높여야 한다. 그렇기 때문에 각 축의 이름 설정이나 눈금의 값을 지정하는 등 부가적인 설정은 매우 중요하다. 부가적인 설정을 하는 함수에 대하여 설명할 내용은 아래와 같다. 차트 타이틀 설정 : plt.title('타이틀 명') 축 이름 설정 : plt.xlabel( ), plt.ylabel ( ) 축 범위 지정 : plt.axis( ) 축 눈금 표시 지정 : plt.xticks( ), plt.yticks( ) 범례 지정 : plt.leg..

Back-End/Matplotlib 2022.12.21

PyAutoGUI

🤖이번에는 PyAutoGUI라는 모듈에 대해 설명하고자 한다. PyAutoGUI는 마우스, 키보드를 제어할 수 있으며 메세지 상자를 송출하거나 스크린샷을 찍을 수 있도록 지원해주는 자동화 모듈이다. 자세한 설명은 PyAutoGUI 홈페이지에 자세하게 설명되어있다. https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/index.html Welcome to PyAutoGUI’s documentation! — PyAutoGUI documentation Welcome to PyAutoGUI’s documentation! PyAutoGUI lets your Python scripts control the mouse and keyboard to automate interactions wit..

Back-End/Python 2022.12.21

Figure, Axes

👨🏻‍💻Figure, Axes 두 가지 요소는 맷플롯립의 가장 기본적이면서 가장 중요하다. 📃Figure는 그림을 그리기 위한 캔버스의 역할을 한다고 생각하면 된다. 캔버스의 크기를 조절, 색상 등의 설정값을 지정할 수 있다. ✏️Axes는 실제 그림을 그리는 메소드를 가진다. 그래서 대부분의 시각화를 수행하는 메소드는 Axes에서 호출된다. X, Y축, 타이틀, 범례 등의 속성을 설정하는데도 이용된다. 📈plt.show() 함수는 작성한 코드를 차트로 출력 해주는 함수이다. 해당 함수를 필수적으로 기입해주어야 한다. 👉plt.figure( ) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.show() # 출력값 # plt.figure( )함수만 기입하고 출력하였..

Back-End/Matplotlib 2022.12.21

Matplotlib ?

📈Matplotlib(맷플롯립)은 파이썬 언어를 기반으로 한 대표적인 시각화 라이브러리이다. 파이썬 기반의 시각화 라이브러리는 Matplotlib(맷플롯립)과 Seaborn(시본)이 있다. Matplotlib(맷플롯립)은 파이썬에서 가장 많이 사용되는 시각화 라이브러리로서 다른 시각화 라이브러리에 많은 영향을 미쳤다. 하지만 단점으로는 직관적이지 못하여 해당 라이브러리가 익숙해지는 데 많은 시간이 필요하며, 차트의 축, 타이틀, 범례 등 부가적인 속성도 직접 코딩으로 작성하여 기입해주어야 하는 불편함이 있다. Matplotlib(맷플롯립)의 단점이 보완된 시각화 라이브러리가 Seaborn(시본)이다. Seaborn(시본)은 Matplotlib(맷플롯립)보다 코딩 구현이 쉽고, 판다스와 연동이 편리하다. ..

Back-End/Matplotlib 2022.12.20

Group by

👨🏻‍💻판다스(Pandas)의 데이터 프레임(Data Frame)의 Group by 함수가 있다. df.groupby( )함수는 SQL의 group by와 유사하다. df.groupby( ) 함수는 원하는 컬럼을 그룹별로 묶어서 해당 컬럼과 연관된 컬럼의 연산된 값을 데이터 프레임으로 반환한다. df.groupby( )함수의 기본 구조는 아래와 같다. df.groupby('컬럼명1')['컬럼명2'].그룹함수() 컬럼명1의 유일한 값 (Unique)값을 추출 후, 컬럼명1의 해당하는 컬럼명2의 값을 그룹함수로 연산한 값을 하나의 데이터 프레임으로 반환한다. 표로 설명하자면 아래와 같다. 👉new_df = df.groupby('부서')['급여'].sum( ) 우선 '부서별'로 유일한 값을 추출하면 '영업',..

Back-End/Pandas 2022.12.19