JSON20 PostgreSQL 스키마를 기반으로 PostgREST 통해 API 자동화 생성 PostgREST가 무엇인지 먼저 생각해 봅시다. 현대의 데이터베이스 애플리케이션은 일반적으로 직접 데이터베이스에 연결하여 임의의 SQL 명령을 내리지 않습니다. 일반적으로 그 사이에 어떤 추상화 계층이 항상 존재합니다. 이 계층은 Hibernate 코드 또는 어떤 종류의 API가 될 수 있습니다. 문제는 API를 수작업으로 작성하는 것이 많은 작업이며 귀찮다는 것입니다. 일반적으로 데이터베이스에는 이미 대부분의 정보가 있습니다(필드, 데이터 유형 등). 그러나 수동으로 API를 작성하면 본질적으로 데이터베이스가 이미 알고 있는 것을 중복하게 됩니다. PostgREST는 전혀 다른 접근 방식입니다. 이는 데이터베이스 시스템 카탈로그를 검사하고 데이터베이스에서 API를 자동으로 생성합니다. 충분한 권한이 .. 2024. 1. 9. ModSecurity 로그 Elasticsearch 수집하고 Kibana 통한 분석 ModSecurity 로그를 Elasticsearch에 저장하고 Kibana를 사용하여 검색 및 보고서를 생성하는 방법에 대한 요구 사항은 다음과 같습니다. ModSecurity 버전 3 및 Nginx 사용 "Audit Log" 구성 ModSecurity 로그를 Elasticsearch로 전송하는 Python 스크립트 사용 이 설정은 ModSecurity 2.9 및 Apache가 아닌 Nginx 및 Libmodsecurity (또는 ModSecurity v3)를 기반으로 합니다. Audit Log 구성 및 Python 스크립트를 사용하여 ModSecurity 로그를 Elasticsearch로 전송하는 방법을 보여줍니다. 이후 Kibana를 사용하여 검색 및 보고서 생성이 가능합니다. Nginx 설정 모든.. 2023. 11. 27. ChatGPT 4 vs ChatGPT 3.5 – 주요 차이점 개요 2022년 11월 30일, OpenAI의 ChatGPT 출시 ChatGPT 4의 등장과 전반적인 성능 향상 ChatGPT 4의 중요 업데이트와 개발자 컨퍼런스 소개 GPT-4 Turbo GPT-4 Turbo 소개 및 기본 정보 학습 데이터 업데이트와 2023년 4월까지의 최신 정보 128,000 토큰의 새로운 컨텍스트 윈도우와 향상된 능력 GPT-4 Turbo의 컴퓨터 비전 기능과 BeMyEyes 어플리케이션 활용 예시 ChatGPT 4 Turbo ChatGPT 4 Turbo의 비공식 용어 소개 JSON 모드를 통한 프로그래밍 기능 도입 ChatGPT API를 통한 GPT-4 Turbo의 획득 방법 ChatGPT API 비용 및 이미지 처리 기능에 대한 가격 정책 ChatGPT 4 vs ChatGP.. 2023. 11. 13. 데이터 탐색 및 게시를 위한 오픈 소스 멀티 도구(Datasette) Datasette(데이터셋)는 데이터를 탐색하고 게시하는 데 사용되는 오픈 소스 멀티 툴입니다. 이 도구는 어떤 모양 또는 크기의 데이터든 인터랙티브하고 탐색 가능한 웹 사이트와 관련 API로 게시할 수 있도록 도와줍니다. Datasette는 데이터 저널리스트, 박물관 관리자, 기록 보관자, 지방 정부, 과학자, 연구자 및 데이터를 세계와 공유하고자 하는 누구에게나 도움이 되는 도구입니다. 이 도구를 사용하여 데이터를 업로드하고 게시해보거나 데모를 살펴보거나 프로젝트에 대한 비디오를 시청하려면 datasette.io 공식 웹사이트를 방문하세요. 최신 Datasette 뉴스 및 상세한 설명, 예시, 라이브 데모 및 프로젝트 관련 토론을 위한 Discord 채널에 참여하는 방법에 대한 정보는 공식 웹사이트에.. 2023. 11. 3. HTML 코드에서 데이터 추출하여 JSON 형식 변환 HTML 코드에서 데이터를 추출하여 JSON 형식으로 변환하는 작업을 수행합니다. 이를 간소화하려면 정규 표현식을 사용하는 대신 더 구조화된 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 다음은 Python을 사용하여 같은 작업을 수행하는 방법입니다. Python은 정규 표현식 대신 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 사용하여 HTML 파싱을 더 쉽게 할 수 있습니다. from bs4 import BeautifulSoup import re import json html = """ 여기에 HTML 코드를 입력하세요 """ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') data = [] for row in soup.find_all('tr'): # 'tr' 태그를 포함하는 모든 행을 찾.. 2023. 9. 23. 이전 1 2 3 4 다음
