분류 전체보기2974 내부 Python 패키지 저장소(PPR) 구축 및 운영 가이드 Python은 광범위한 라이브러리와 패키지를 통해 개발 생산성을 높일 수 있는 언어입니다. 그러나 내부 환경에서 외부 패키지를 직접 사용하는 것은 보안 및 안정성 측면에서 위험을 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 내부에 Python Package Repository(PPR)를 구축하여 허가된 패키지를 관리하고, 내부 사용자들이 안전하게 패키지를 설치할 수 있는 환경을 조성하는 방법입니다.1. Python Package Repository 개요Python Package Repository(PPR)는 Python 패키지를 중앙에서 저장하고 관리하는 저장소입니다. 내부에 PPR을 운영하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.보안 강화: 외부 인터넷 접근을 최소화하여 보안 위험을 줄입니다.패키지 통제:.. 2024. 11. 21. Goss: 경량화된 인프라 코드 검증 도구로 서버 상태 최적화하기 현대의 서버 관리와 인프라 운영에서는 서버의 상태를 코드로 정의하고 자동화된 방식으로 검증하는 것이 중요합니다. 이러한 요구에 부합하는 여러 도구들이 존재하지만, 그중에서도 Goss는 경량화와 속도에 초점을 맞춘 오픈 소스 도구로 주목받고 있습니다. Goss는 서버의 상태를 YAML 파일로 정의하고, 이를 기반으로 서버가 기대하는 상태인지 검증할 수 있게 해줍니다. 이는 Chef InSpec이나 Serverspec과 유사한 기능을 제공하지만, 설치와 실행이 빠르고 자원 소모가 적어 효율적인 서버 상태 검증을 가능하게 합니다.주요 기능 및 장점경량화: Goss는 매우 가벼운 도구로, 설치와 실행이 빠르며 시스템 자원을 거의 소모하지 않습니다.간단한 구문: YAML 파일 형식으로 테스트를 정의하므로, 누구나.. 2024. 11. 20. Python ODBC 통해 리눅스 환경에서 윈도우 SQL Server 연결하기 리눅스 환경에서 Python을 통해 윈도우 SQL Server에 접근하기 위해 필요한 단계별 가이드입니다. 여기에는 패키지 설치, ODBC 드라이버 확인 및 설치, 설정 파일 구성, 파이썬 코드 작성 및 실행이 포함됩니다.1. 패키지 설치ODBC 드라이버와 Python용 pyodbc 패키지를 설치해야 합니다.1.1 ODBC 드라이버 설치SQL Server에 접근하기 위해 Microsoft의 ODBC Driver를 설치해야 합니다.# Microsoft 패키지 키 추가curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | sudo apt-key add -# Microsoft 패키지 리포지토리 추가curl https://packages.microsoft.com/c.. 2024. 11. 19. Google Apps Script 활용한 메일 자동화, AI 슬랫봇 만들기 메일 자동화를 위한 수신 메일 분류 및 특정 키워드 기반 액션 워크플로우 수행을 위한 기반 환경을 구성하려면 Google Workspace의 다양한 도구를 활용해야 합니다. 이 작업은 주로 Google Apps Script와 Gmail 필터, Google Drive, Google Sheets 등을 활용하여 이루어질 수 있습니다. 다음은 이 작업을 수행하는 단계별 가이드입니다.1. Gmail 필터 설정Gmail에서 특정 키워드나 조건에 맞는 메일을 자동으로 분류하기 위해 필터를 설정해야 합니다.1.1 필터 생성Gmail 열기: Gmail을 열고, 상단 검색창 오른쪽에 있는 화살표를 클릭합니다.조건 입력: 예를 들어, 메일 제목에 "invoice"가 포함된 메일을 분류하고 싶다면, "Subject" 필드에 .. 2024. 11. 18. Pandas 데이터 전처리 Series와 DataFrame의 이해 및 활용법 Pandas는 Python에서 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 널리 사용됩니다. Pandas는 특히 테이블 형식의 데이터를 다루는 데 유용하며, 엑셀 스프레드시트와 유사한 방식으로 데이터를 조작할 수 있습니다.Pandas의 핵심 개념SeriesPandas의 가장 기본적인 데이터 구조입니다. Series는 일련의 데이터를 담는 1차원 배열로, 각 데이터에 인덱스(레이블)가 붙어 있습니다.예를 들어, 날짜별 주가 데이터가 Series에 저장될 수 있습니다.import pandas as pd# 간단한 Series 예제data = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['2024-08-01.. 2024. 11. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 595 다음 728x90
