소프트웨어 공장

NumPy 배열 생성 방법안녕하세요! 오늘은 "소프트웨어 공장" 블로그에서 NumPy 배열을 생성하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. Python에서 수치 데이터를 다루기 위해 NumPy는 매우 강력하고 유용한 라이브러리입니다. 특히, 데이터를 다루는 첫걸음은 배열(array)을 생성하는 것이겠죠. 이번 포스팅에서는 NumPy 배열을 생성하는 방법과 각 방법의 특성을 코드 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. numpy.array로 배열 생성하기numpy.array는 가장 기본적인 배열 생성 함수입니다. 기존의 Python 리스트나 튜플을 NumPy 배열로 변환할 때 주로 사용됩니다.import numpy as np# Python 리스트를 NumPy 배열로 변환list_data = [1, 2, 3, 4, ..

Android 로그 뷰어 프로그램 소개안드로이드 애플리케이션을 개발하다 보면 단말기의 로그를 실시간으로 확인하고, 필요한 로그만 골라 분석할 수 있는 도구가 꼭 필요합니다. Android 단말기를 연결해 테스트하는 경우, 단순히 adb logcat만으로는 불편함이 많습니다.이러한 불편함을 해소하기 위해, 제가 직접 Python으로 제작한 Android 로그 뷰어 프로그램을 소개해 드리려고 합니다. 이 프로그램은 단순히 로그를 보여주는 것에 그치지 않고, 다양한 부가 기능을 제공하여 개발자에게 효율적인 디버깅 환경을 제공합니다.주요 기능1. 단말기 Scan 기능프로그램을 실행하면 USB로 연결된 안드로이드 단말기를 자동으로 검색할 수 있습니다.Device Scan 버튼을 클릭하면 현재 연결된 단말기가 리스..

Pandas란? 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나가 Pandas입니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 도와주는 강력한 도구로, 표 형식의 데이터(데이터프레임)를 쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다.1. Pandas의 특징Pandas는 다양한 기능을 제공합니다. 대표적인 특징은 다음과 같습니다:데이터 구조 제공: Series와 DataFrame 같은 데이터 구조를 지원하여 다차원 데이터를 쉽게 다룰 수 있음.데이터 처리 기능: 필터링, 정렬, 그룹화, 집계, 결측값 처리 등의 다양한 기능 제공.파일 입출력 지원: CSV, Excel, SQL 등의 포맷으로 데이터를 저장하고 불러올 수 있음.고성능 연산: N..

NumPy가 제공하는 주요 기능 소개안녕하세요, "소프트웨어 공장"에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 Python의 강력한 과학 계산 라이브러리인 NumPy의 주요 기능에 대해 소개하려고 합니다. NumPy는 고성능 다차원 배열 객체와 함께 배열 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 포스팅에서는 NumPy가 제공하는 핵심 기능들을 알아보고, 간단한 예제를 통해 그 사용 방법을 소개하겠습니다.1. NumPy의 주요 특징NumPy는 다음과 같은 주요 특징을 제공합니다:고성능 다차원 배열 객체 (ndarray): NumPy의 핵심은 빠르고 효율적인 다차원 배열입니다.벡터화 연산: 반복문 없이 배열 연산을 수행할 수 있어 코드가 간결하고 실행 속도가 빠릅니다.다양한 수학 함수 제공: 선..

NumPy란 무엇인가?데이터 분석, 과학 계산, 머신러닝 등 다양한 분야에서 Python은 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 그중에서도 NumPy는 고성능 수치 계산을 지원하는 핵심 라이브러리로, 효율적이고 강력한 배열 연산을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 NumPy의 개념, 설치 방법, 그리고 기본 사용법을 예제와 함께 소개합니다.NumPy란?NumPy(넘파이)는 Numerical Python의 약자로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 위한 강력한 도구를 제공합니다. Python의 리스트보다 빠르고 메모리 효율적인 연산을 가능하게 하며, 벡터화 연산(Vectorized Operations)을 통해 반복문을 줄이고 코드의 가독성과 성능을 동시에 향상시킬 수 있습니다.NumPy는 다음과 같은 기능을 제공합..

Flask에서 Celery를 사용한 비동기 작업 처리Flask는 가벼운 웹 프레임워크로, 비동기 작업 처리가 필요한 웹 애플리케이션에서 Celery와 함께 사용되면 더욱 강력한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Flask에서 Celery를 사용해 비동기 작업을 처리하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 비동기 작업이란?비동기 작업은 웹 애플리케이션에서 오래 걸리는 작업(예: 이메일 발송, 데이터 처리 등)을 별도의 프로세스에서 실행하여 사용자 경험을 향상시키는 기법입니다. 이를 통해 사용자는 작업 완료를 기다릴 필요 없이 빠르게 응답을 받을 수 있습니다.2. Celery란 무엇인가?Celery는 Python 기반의 분산 작업 큐로, 비동기 작업을 관리하는 데 사용됩니다. Celery는 작업 큐와 브로커를..

AI가 경제에 미치는 긍정적/부정적 영향서론인공지능(AI)은 최근 몇 년간 급격한 발전을 이루며 다양한 산업과 경제 전반에 걸쳐 커다란 영향을 미치고 있습니다. AI는 생산성을 향상시키고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 기존의 경제 구조를 변화시키고 있습니다. 하지만 AI가 가져오는 변화는 긍정적인 면뿐만 아니라 부정적인 요소도 내포하고 있습니다. 따라서 본 글에서는 AI가 경제에 미치는 긍정적 영향과 부정적 영향을 균형 있게 살펴보고, 향후 우리가 준비해야 할 사항에 대해 논의해 보고자 합니다.AI가 경제에 미치는 긍정적 영향1. 생산성 향상 및 비용 절감AI는 다양한 산업에서 자동화 및 최적화를 통해 생산성을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 AI 기반 로봇이 조립라인에서 ..

Flask에서 WebSocket 구현하기Flask는 Python으로 작성된 가볍고 사용하기 쉬운 웹 프레임워크로, RESTful API 개발뿐만 아니라 WebSocket과 같은 실시간 통신 기능도 구현할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flask에서 WebSocket을 구현하는 방법을 소개하고, 실제 예제를 통해 실시간 통신 애플리케이션을 만들어 보겠습니다.WebSocket이란?WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜입니다. 일반적인 HTTP 요청-응답 모델과 달리, WebSocket은 연결이 유지되는 동안 클라이언트와 서버가 데이터를 자유롭게 주고받을 수 있습니다. 이를 통해 실시간 채팅, 알림 시스템, 실시간 데이터 스트리밍 등의 애플리케이션을 효율적으로 개발할..

사회적 통제와 AI서론인공지능(AI)은 현대 사회에서 빠르게 발전하며 우리의 삶에 깊숙이 스며들고 있습니다. AI는 산업 혁신, 의료 발전, 교육 개선 등 긍정적인 변화를 이끌어 가고 있지만, 동시에 사회적 통제의 수단으로 활용될 가능성도 커지고 있습니다. AI가 정부, 기업, 그리고 사회 전반에 걸쳐 통제의 도구로 작용할 때, 개인의 자유와 권리는 어떻게 변화할까요? 이 글에서는 AI가 사회적 통제의 도구로 사용되는 다양한 방식과 그로 인한 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안을 모색해 보고자 합니다.AI를 활용한 사회적 통제의 사례1. 감시 시스템과 AIAI 기술이 가장 적극적으로 활용되는 분야 중 하나는 감시 시스템입니다. 정부와 기업은 AI 기반의 영상 인식 기술을 이용하여 대중의 행동을 ..

Flask-Blueprint로 애플리케이션 구조화하기Flask는 가볍고 유연한 프레임워크로 소규모부터 대규모 애플리케이션까지 다양한 규모의 프로젝트에 적합합니다. 그러나 애플리케이션이 커짐에 따라 코드를 체계적으로 관리하기 위해서는 구조화가 필요합니다. 이 글에서는 Flask의 Blueprint 기능을 활용해 애플리케이션을 구조화하는 방법을 알아보겠습니다.Blueprint란 무엇인가?Blueprint는 Flask에서 제공하는 기능으로, 애플리케이션을 모듈화하여 관리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 애플리케이션의 각 부분을 독립적으로 개발하고 테스트할 수 있습니다. Blueprint는 다음과 같은 장점을 제공합니다:코드 모듈화: 라우트, 뷰 함수, 템플릿 등을 독립적으로 관리할 수 있습니다.협업 향상: 팀..