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개발 프레임워크를 선택할 때 가장 중요한 요소는 프로젝트의 요구사항과 개발자의 선호도입니다. Django와 FastAPI는 각기 다른 철학과 접근 방식을 가지고 있지만, 둘 다 강력한 웹 개발 도구입니다. 이 글에서는 두 프레임워크의 주요 특성과 차이점을 깊이 있게 다루며, 프로젝트 요구 사항에 따라 어떤 프레임워크가 적합한지 알아보겠습니다. 1. 배터리 포함 또는 독립적인 구성 Django: 모든 것을 포함한 올인원 솔루션 Django는 "배터리 포함(batteries included)" 철학을 기반으로 설계되었습니다. "배터리 포함"이라는 말은 대부분의 기능이 기본적으로 프레임워크에 포함되어 있어, 추가적인 패키지 설치 없이도 개발을 시작할 수 있다는 뜻입니다. 장점: 내장 기능의 편리함: ORM, 인증, 세션 관리, 캐싱, 커맨드라인 도구 등이 기본 제공됩니다. 일관성과 안정성: 모든 내장 도구가 프레임워크와 긴밀히 통합되어 버전 충돌 위험이 낮습니다. 자동화된 관리자 인터페이스: CRUD 작업이 빈번한 프로젝트에서 매우 유용하며, 데이터 무결성을 유지합니다. 단점: 내장 기능만으로는 최근 트렌드의 요구를 모두 충족하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, REST API 기능은 추가 패키지(DRF)를 설치해야 사용할 수 있습니다. 프로젝트가 커질수록 기본 제공 방식에서 벗어난 커스터마이징이 필요할 수 있습니다. 예시 코드 (Django 모델): from django.db import models class Article(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) content = models.TextField() FastAPI: 필요한 도구를 선택하는 유연한 접근 Django가 배터리 포함 철학을 갖고 있는 반면에, FastAPI는 최소한의 기능만 제공하며, 개발자가 필요한 도구를 직접 선택하고 구성하도록 설계되었습니다. 데이터 검증에는 Pydantic, ORM으로는 SQLAlchemy를 사용하는 방식이 일반적입니다. 장점: 유연성과 선택의 자유: 프로젝트 요구에 맞는 최적의 도구를 선택할 수 있습니다. 최신 기술 지원: 비동기(asyncio)와 Python 타입 힌트를 적극 활용합니다. 단점: 초기 설정이 복잡할 수 있습니다. 필요한 기능을 하나씩 통합하고 구성해야 합니다. 내장된 플러그인 시스템이 없어, 외부 패키지를 선택하고 평가하는 데 시간이 소요됩니다. 예시 코드 (FastAPI API): from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Article(BaseModel): title: str content: str @app.post("/articles/") async def create_article(article: Article): return article 2. 아키텍처와 구조 Django: 명확하고 강제적인 아키텍처 Django는 MVT(Model-View-Template) 구조를 기반으로 프로젝트를 구성하며, 명확한 규칙과 베스트 프랙티스를 제공합니다. 장점: 프로젝트 구조가 정해져 있어, 초보자도 쉽게 따라갈 수 있습니다. 전통적인 웹 애플리케이션(MPA)에 적합합니다. 단점: MVT 구조는 최신 SPA, 마이크로서비스, 서버리스 아키텍처와 잘 맞지 않을 수 있습니다. Django의 규칙을 따르지 않고 별도의 방식을 사용하려 하면 복잡해질 수 있습니다. FastAPI: 자유로운 설계와 구성 FastAPI는 특정 아키텍처를 강요하지 않으며, 개발자가 프로젝트의 구조와 흐름을 자유롭게 설계할 수 있습니다. 장점: 최신 아키텍처(SPA, 마이크로서비스 등)에 적합합니다. 비동기 처리를 기본적으로 지원하여 성능 최적화가 용이합니다. 단점: 초보자에게는 구조 설계와 구성 작업이 부담스러울 수 있습니다. 3. 학습 곡선 Django: 초보자에게 친숙한 환경 Django는 명확한 튜토리얼과 잘 정리된 문서를 제공하며, 초보자도 빠르게 시작할 수 있습니다. 복잡한 내부 동작을 몰라도 쉽게 작동합니다. 하지만, 문제가 발생했을 때 디버깅이 어렵게 느껴질 수 있습니다. FastAPI: 더 높은 학습 요구 FastAPI는 더 많은 Python 지식과 설정 작업을 요구합니다. 타입 기반 코딩을 통해 코드 품질을 높일 수 있습니다. 설정 과정에서 프레임워크의 내부 동작을 자연스럽게 학습하게 됩니다. 4. 성능과 현대적 기능 Django 아직 완전한 비동기를 지원하지 않으며, 타입 안정성(Type Safety)도 부족합니다. 하지만 기존의 동기 기반 웹 애플리케이션에는 여전히 강력합니다. FastAPI Pydantic과 비동기(asyncio)를 적극 활용하여 더 나은 성능과 타입 안정성을 제공합니다. WebSocket 등 최신 기술을 손쉽게 구현할 수 있습니다. 5. ORM의 차이 Django는 간단하고 직관적인 ORM을 제공합니다. 초보자에게 친숙하지만, 복잡한 쿼리를 작성할 때는 SQL에 대한 추가 학습이 필요합니다. FastAPI는 SQLAlchemy와 같은 강력한 ORM 도구를 사용할 수 있습니다. SQL과 유사한 구문으로 강력한 쿼리를 작성할 수 있지만, 학습 곡선이 더 가파릅니다. 6. 결론 Django와 FastAPI는 각기 다른 철학과 강점을 가진 프레임워크입니다. Django는 빠른 개발, 내장 기능, 안정성을 제공합니다. FastAPI는 최신 기술 지원, 자유로운 설계, 성능 최적화를 제공합니다. 즉, 프로젝트의 요구 사항과 장기적인 기술 전략을 고려하여 적합한 프레임워크를 선택하세요. 두 프레임워크 모두 훌륭한 도구이며, 적절히 활용한다면 성공적인 프로젝트를 만들 수 있습니다. 여러분들의 생각은 어떠신가요?

최근에 구글은 Colab에 AI 코딩 기능을 도입하겠다고 밝혔습니다. Colab은 머신러닝을 공부하는 사람들에게는 꽤 유용한 도구인데요. Colab을 모르시는 분들을 위해 Colab을 금방 살펴볼 수 있도록 간략하게 정리해보았습니다. Google Colab은? Google Colab은 사용하기 쉬운 웹 기반 Python 개발 환경입니다. 특히, 데이터 분석, 머신러닝 및 AI 연구에 매우 유용합니다. Google Colab 시작하기 Google Colab을 사용하려면, 먼저 Google Colab 웹사이트에 접속합니다. 접속하려면 Google 계정이 필요합니다. 로그인한 후, "새 노트"를 클릭하여 새로운 Python 노트북을 생성할 수 있습니다. 셀 작성 및 실행 Colab 노트북은 "셀"로 구성됩니다. 텍스트 셀과 코드 셀 두 가지 유형이 있습니다. 텍스트 셀은 Markdown을 사용하여 작성하고, 코드 셀은 Python 코드를 작성하고 실행하는데 사용합니다. 예를 들어, 다음 Python 코드를 셀에 입력하고 실행해 보겠습니다. print("Hello, Colab!") 셀을 실행하려면 Shift + Enter를 누르거나 셀 왼쪽에 있는 실행 버튼을 클릭합니다. 코드가 실행되고 결과가 셀 바로 아래에 출력됩니다. Google Drive와 연동하기 Google Colab은 Google Drive와 직접 연동이 가능하므로, Google Drive에 저장된 데이터를 불러오거나 저장할 수 있습니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 위의 코드를 실행하면, 인증 코드를 입력하라는 메시지와 함께 새 창이 열립니다. 메시지에 따라 인증 코드를 복사하고 붙여 넣으면 Google Drive가 마운트됩니다. 이제 Google Drive의 파일들을 마치 로컬 파일처럼 접근할 수 있습니다. 라이브러리 사용하기 Colab에서는 필요한 Python 라이브러리를 쉽게 설치하고 사용할 수 있습니다. 예를 들어, numpy라는 라이브러리를 사용하려면 다음과 같이 입력하면 됩니다. import numpy as np 라이브러리가 이미 설치되어 있지 않다면, !pip install 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. 예를 들어, beautifulsoup4 라이브러리를 설치하려면 다음과 같이 입력하면 됩니다. !pip install beautifulsoup4 이처럼 Google Colab은 클라우드 기반의 개방형 데이터 분석 및 머신러닝 플랫폼으로, Python 코드를 작성하고 실행하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 유용한 툴입니다. Colab 소개 영상 위 내용을 보셨으면 한글 자막이 제공되는 아래 3분짜리 구글의 Colab 소개 영상을 보시면 더 잘 이해되실 겁니다. Colab 소개 영상

php 환경변수를 파이썬으로 가져와서 작업을 해야하는데 방법을 모르겠습니다ㅠ 구글링 열심히 해보았지만 php에서 python을 사용하는 방법 밖에는 없네요ㅠ python에서 php를 사용할 수 있는 방법은 없나요?

안녕하세요 저는 스프링으로 백엔드 개발자가 되고 싶은 학생입니다.  제가 요즘 백엔드 공부랑 같이 코테준비도 할려는데 이게 무슨 언어로 해야할지 잘모르겠네요.. 어떤 사람들은 스프링으로 할니까 자바로 진득하게 코테준비하는게 좋다고 말하고 어떤사람들은 그래도 코테 준비는 파이썬으로 하는게 좋다고 하네요... 누구 말을 들어야 할지 모르겠어요.. 파이썬이랑 자바실력은 둘다 고만고만한 수준입니다. 개인적으로는 파이썬으로 코테준비하는게 더편한데..   제가 생각하는 자바의 장점은 자바에 조금더 익숙해질수있다는 것이고 파이썬의 장점은 자바에 비해 빠르고 간편하게 코테 준비를 할수있음 여러분은 어떻게 생각하시나요?   요약하자면 1. 백엔드 개발자(spring)가 되고 싶음 2. 코테준비도중 무슨언어를 해야 좋을지 모르겠음. 각 언어의 장단점이 있다고 생각. 자바 - 자바에 대해 조금더 익숙해질수있음, 한가지 언어만 진득하게 해도 부족함. 파이썬 - 코테를 조금더 쉽고 간단하게 직관적으로 준비할수있음.  

GitHub - BenAAndrew/Voice-Cloning-App: A Python/Pytorch app for easily synthesising human voices A Python/Pytorch app for easily synthesising human voices - GitHub - BenAAndrew/Voice-Cloning-App: A Python/Pytorch app for easily synthesising human voices github.com dataset 자동 생성 start / stop 으로 쉽게 학습 데이터 import / export 간단하게 학습하고 합성 윈도우, 리눅스 지원 등

GitHub - bexxmodd/vizex: Visualize disk space and disk usage in your UNIX\Linux terminal Visualize disk space and disk usage in your UNIX\Linux terminal - GitHub - bexxmodd/vizex: Visualize disk space and disk usage in your UNIX\Linux terminal github.com vizex는 리눅스 터미널에서 디스크 용량이나 사용 현황을 시각화해서 보여주는 파이썬 프로그램입니다. pip로 설치해서 사용할 수 있습니다. pip install vizex vizex나 vizexdf 명령으로 다양하게 볼 수 있습니다.

안녕하세요. 백엔드 개발자를 꿈꾸는 비전공 대학생입니다. 전공은 기계입니다. 이번에 부트캠프를 다녀볼까 고민중인데요. JAVA를 위주로 가르치는 곳(패xxxxx)이 있고, Python을 위주로 가르치는 곳(위xx)이 있더라구요. 유튜브도 보고, 검색도 해보고 여기저기 알아보니 python이 요즘 세계적으로 굉장히 핫하다고 하는데, 한국 기업들은 대부분 JAVA를 사용한다고 하더라구요. (채용글도 여러개 봤습니다) 어떤 걸 배워야할지(어느 곳을 다녀야 할지) 굉장히 고민되는데요. 고수님들 의견 주시면 감사하겠습니다.