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스프링과 MyBatis에서 모든 데이터베이스 쿼리를 프로시져로 할때 주의 점스프링(Spring)과 MyBatis를 사용해 데이터베이스와 연동하고, 모든 데이터베이스 쿼리를 프로시저(Stored Procedure)로 처리하려는 경우, 효율적인 개발과 유지보수를 위해 신경 써야 할 몇 가지 중요한 사항이 있습니다. 이와 함께 예제를 통해 더 구체적으로 설명하겠습니다.프로시저 사용 시 주요 고려 사항1. 프로시저 설계명확한 목적 정의: 각 프로시저가 명확한 단일 책임을 가지도록 설계합니다. 프로시저가 한 가지 이상을 처리하려 하면 복잡도가 증가하고 유지보수도 어려워질 수 있습니다.예: get_user_info (사용자의 정보를 조회)와 update_user_status (사용자의 상태를 업데이트)를 별도의 프..

CREATE TABLE `customers` (`del` enum('Y','N') NOT NULL DEFAULT 'N',`customerNumber` int(11) NOT NULL,`customerName` varchar(50) NOT NULL,`contactLastName` varchar(50) NOT NULL,`contactFirstName` varchar(50) NOT NULL,`phone` varchar(50) NOT NULL,`addressLine1` varchar(50) NOT NULL,`addressLine2` varchar(50) DEFAULT NULL,`city` varchar(50) NOT NULL,`state` varchar(50) DEFAULT NULL,`postalCode` var..

데이터 분석 환경에서 Jupyter Notebook은 친숙한 인터랙티브 환경을 제공하여 데이터 탐색, 시각화, 모델링 등 다양한 작업을 수행하는 데 널리 사용됩니다. 하지만, 분석 결과를 다른 시스템이나 서비스와 공유하고 자동화된 파이프라인을 구축하려면 추가적인 개발이 필요했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 notebook_http 확장입니다.notebook_http는 Jupyter Notebook의 특정 셀을 HTTP API 엔드포인트로 노출시켜, 노트북을 마치 RESTful API 서버처럼 사용할 수 있도록 해줍니다. 즉, 외부에서 HTTP 요청을 통해 노트북의 코드를 실행하고 결과를 받아올 수 있다는 의미입니다. 이를 통해 데이터 분석 파이프라인을 자동화하고, 머신러닝 모델을 ..

Jupyter Notebook은 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 대화형 컴퓨팅 환경입니다. 특정 셀을 자동으로 실행하면 반복적인 작업을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. 이 글에서는 Jupyter Notebook에서 특정 셀을 자동 실행하는 다양한 방법과 각 방법의 장단점을 자세히 설명합니다.1. custom.js를 이용한 자동 실행Jupyter Notebook의 설정 파일인 custom.js를 수정하여 특정 셀이 실행되도록 하는 방법입니다.장점:Notebook 전반에 적용되는 설정이므로, 여러 Notebook에서 동일한 설정을 사용할 수 있습니다.JavaScript를 사용하여 다양한 커스터마이징이 가능합니다.단점:Jupyter Notebook의 버전이나 설정에 따라 작동하지 ..

Jupyter Notebook이나 Jupyter Lab을 사용하다 보면 매번 같은 프로젝트 폴더로 이동하여 작업하는 경우가 많습니다. 이럴 때마다 초기 홈 경로를 일일이 설정하는 것은 번거롭습니다. 이 글에서는 Jupyter Notebook의 초기 홈 경로를 원하는 디렉토리로 고정하는 다양한 방법을 운영체제별로 자세히 알아보고, 각 방법의 장단점을 비교하여 최적의 방법을 선택할 수 있도록 돕습니다.Jupyter Notebook이나 Jupyter Lab의 초기 홈 경로(작업 디렉터리)를 /MyProject/jupyter/로 고정하려면, Jupyter 설정 파일을 수정하거나 명령어에 특정 옵션을 추가해야 합니다.1. 설정 파일 수정 방법1-1. 설정 파일 생성 (이미 존재하면 생략)jupyter notebo..

파이썬에서 여러 줄에 걸친 문자열을 표현하고 싶을 때, 우리는 큰따옴표 세 개(""") 또는 작은따옴표 세 개(''')를 사용합니다. 이러한 문법은 코드의 가독성을 높이고, 복잡한 문자열을 쉽게 다룰 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 파이썬의 다중 줄 문자열에 대해 자세히 알아보고, 다양한 활용 방법과 함께 그 차이점을 명확하게 설명하겠습니다.1. 다중 줄 문자열의 개념파이썬에서 문자열은 작은따옴표(') 또는 큰따옴표(")로 감싸 표현합니다. 하지만 한 줄에 길게 이어지는 문자열은 가독성이 떨어지고, 특히 여러 줄에 걸친 문자열을 표현할 때는 더욱 불편합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 파이썬에서는 큰따옴표 세 개(""") 또는 작은따옴표 세 개(''')를 사용하여 다중 줄 문자열을 표현하는 방법을 ..

JupyterLab은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등 데이터를 다루는 많은 사람들에게 필수적인 도구입니다. 다양한 데이터를 분석하고 시각화하며, 코드를 실행하는 통합 개발 환경을 제공합니다. 하지만 JupyterLab을 실행할 때마다 같은 디렉토리로 이동하는 것은 번거롭습니다. 이번 글에서는 JupyterLab의 초기 진입 경로를 원하는 디렉토리로 설정하는 방법을 자세히 알아보고, 더욱 효율적인 작업 환경을 구축하는 방법을 소개합니다.왜 초기 진입 경로를 설정해야 할까요?편의성 향상: 매번 디렉토리를 변경하지 않아도 원하는 프로젝트에 바로 접근할 수 있습니다.작업 효율성 증대: 자주 사용하는 데이터 파일이나 코드를 한 곳에 모아 관리할 수 있습니다.프로젝트 관리: 각 프로젝트별로 별도의 디렉토리를 ..

Scrapy는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 웹 크롤링 프레임워크입니다. 웹 사이트에서 필요한 데이터를 자동으로 추출하여 원하는 형식으로 저장하는 작업을 웹 크롤링이라고 하는데, Scrapy는 이러한 작업을 효율적이고 체계적으로 수행하도록 도와주는 강력한 도구입니다.Scrapy의 주요 특징빠르고 효율적: 비동기 네트워킹 라이브러리인 Twisted를 기반으로 하여 빠른 속도를 자랑하며, 대규모 웹 사이트를 크롤링하는 데 적합합니다.유연하고 확장성이 좋음: 다양한 데이터 저장 방식, 미들웨어, 아이템 파이프라인 등을 통해 커스터마이징이 가능하여 복잡한 크롤링 작업에도 유용하게 활용할 수 있습니다.간편한 사용: 파이썬 기반으로 개발되어 Python 문법에 익숙한 개발자라면 쉽게 학습하고 사용할 수 있습니다.강력..

Python에서 yield 키워드는 특별한 기능을 제공하여 프로그래머에게 강력한 도구를 제공합니다. yield는 함수를 특별한 종류의 이터레이터로 만들어주는데, 이를 제너레이터라고 합니다. 제너레이터는 필요한 순간에 값을 생성하고 반환하는 특징을 가지고 있어, 메모리 효율성이 뛰어나고 다양한 데이터 처리 방식을 가능하게 합니다.1. yield의 개념과 동작 원리yield는 함수 내에서 호출될 때마다 값을 반환하고, 다음 호출 시 이전에 중단된 지점부터 실행을 재개하는 역할을 합니다. 이는 마치 함수가 여러 번 호출되는 것처럼 보이지만, 실제로는 함수의 상태가 유지되면서 필요한 값만 생성하는 것입니다.제너레이터와 일반 함수의 차이점:메모리 효율성: 제너레이터는 모든 값을 한꺼번에 메모리에 할당하지 않고, ..

AI 시대를 맞이하여, 블로그에 뉴스를 자동으로 포스팅하고 싶은 분들이 많아졌습니다. 이 글에서는 AI를 활용하여 뉴스를 수집하고 블로그에 자동으로 포스팅하는 방법을 단계별로 설명하고, 필요한 도구, 비용, 주의점 등을 상세히 알려드리겠습니다.1. 자동 뉴스 포스팅 프로세스먼저, 뉴스를 수집하고 이를 AI를 통해 요약 및 재작성하여 블로그에 게시하는 전체적인 과정을 살펴보겠습니다.뉴스 수집: RSS 피드나 웹 스크래핑을 통해 원하는 뉴스를 수집합니다.뉴스 요약 및 재작성: AI 모델을 활용하여 수집한 뉴스를 요약하고, 블로그에 맞는 형식으로 재작성합니다.SEO 최적화: 생성된 콘텐츠에 키워드를 추가하여 검색 엔진 최적화를 진행합니다.블로그 업로드: 자동화 도구를 활용하여 블로그에 게시물을 업로드합니다.2..