맛동산

본 글은 tornado 학습 목적으로 의역으로 작성한 글이며, 오역이 있을 수 있음을 알려드리고 사실과 다른 내용이 발견될 때 마다 수정 작업을 수행할 예정입니다. 기술적인 부분은 기본적인 사항 파악 후에 작성하도록 하겠습니다. 원문 - http://www.tornadoweb.org/en/stable/guide/coroutines.html CoroutinesCoroutines are the recommended way to write asynchronous code in Tornado. Coroutines use the Python yield keyword to suspend and resume execution instead of a chain of callbacks (cooperative lightw..

파이썬 *args **kwargs는 무엇인가? 파이썬 함수를 보면 종종 *args나 **kwargs가 인자로 사용되는 것을 볼 수 있습니다. C를 배우신 분들은 *을 보면 포인터를 먼저 떠올리시겠지만 사실 이것은 포인터가 아니라 가변인수라고 합니다. 가변인수란 어떤 함수를 호출할 때 입력받을 인자가 일정하지 않을 때 사용됩니다.우선 핵심부터 말씀드리면 *args는 인자들을 tuple형태로 받고, **kwargs는 인자들을 dict(key : value) 형태로 받아옵니다. def args1(*args): print('args :',args) def args2(**kwargs): print('kwargs :',kwargs) args1(1,2,3) # args : (1,2,3) args2(name='dase..

본 글은 tornado 학습 목적으로 의역으로 작성한 글이며, 오역이 있을 수 있음을 알려드리고 사실과 다른 내용이 발견될 때 마다 수정 작업을 수행할 예정입니다. 기술적인 부분은 기본적인 사항 파악 후에 작성하도록 하겠습니다. 원문 - http://www.tornadoweb.org/en/stable/guide/async.html Asynchronous and non-Blocking I/OReal-time web features require a long-lived mostly-idle connection per user. In a traditional synchronous web server, this implies devoting one thread to each user, which can be v..

본 글은 tornado 학습 목적으로 의역으로 작성한 글이며, 오역이 있을 수 있음을 알려드리고 사실과 다른 내용이 발견될 때 마다 수정 작업을 수행할 예정입니다.기술적인 부분은 기본적인 사항 파악 후에 작성하도록 하겠습니다. 원문 - http://www.tornadoweb.org/en/stable/guide/intro.html IntroductionTornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking network I/O, Tornado can scale to tens of thousands of open connections,..

저는 java기반 웹 개발을 하다가 현 회사에서 python web을 처음 만져봤는데, Django 기반의 웹 어플리케이션을 운영하던 중 병목현상에 대한 이슈가 생겨서 해결책을 알아본 결과, 대다수가 celery라는 것을 사용하여 비동기 통신을 통한 분산처리로 리소스 관리를 한다는 것을 알게 됐습니다. 하지만! 제 눈에 띄었던 것은 바로! 비동기 통신을 염두하여 설계된, tornado framework였습니다. django에 celery를 붙이는 것으로 문제를 해결할 수 있을 것 같은데, 어차피 구조의 변화는 불가피하고, celery를 적용하는 것보다 tornado framework의 구조를 공부하는 것이 더 매력적일 것 같아서 tornado를 적용해보기로 계획했습니다.(제가 받아들이기에 celery는 ..

위키피디아 데이터 Json({title : text}) 꼴로 변환 후 저장 로드가 오래걸려서 테스트 필요 시 터미널에서 입력하는게 나음 참고 https://stackoverflow.com/questions/12309269/how-do-i-write-json-data-to-a-file # since 171206 # wiki parse from xml.etree.ElementTree import parse import json, codecs tree = parse("/Users/darr/Documents/gitproject/Tensorflow/r&d/data/kowiki-20171201.xml") root = tree.getroot() pages = root.findall("page")[1:] dic = d..

백준 알고리즘 저지 1978번 문제 (https://www.acmicpc.net/problem/1978) 소수를 효율적으로 구하는 방법이 많은데 다시 찾기 귀찮아서 그냥 메모리에 쑤셔 넣었습니다. 아주 똥같은 코드란 뜻이죠 all=list(range(0,1001)) i=1 while True:#i~ 1000: break if all[i]==0:continue for j in range(2,(1001//i)+1): if(i*j

백준 알고리즘 저지 1966번 문제 (https://www.acmicpc.net/problem/1966) for _ in range(int(input())): array_size, index = map(int, input().split(' ')) que = list(map(int, input().split(' '))) chk = [0 for _ in range(array_size)] chk[index] = 'T' count = 0 while True: if que[0] == max(que): count += 1 if chk[0] == 'T': print(count) break else: que.pop(0) chk.pop(0) else: que.append(que.pop(0)) chk.append(chk...

모든 변수의 편미분을 백터로 정리한 것이 기울기 다음은 1차원 백터의 기울기 구현(다차원이 아니므로 아직 큰 의미는 없음) 각 x에 대한 f(x+h) - f(x-h) / 2h의 적용(편미분)은 같음 import numpy as np def f_2(x): return np.sum(x**2) def numerical_gradient(f,x): # 3 4 h = 1e-4 grad = np.zeros_like(x) # x와 shape이 같은 0행렬(배열) 생성 #print(grad) for idx in range(x.size): tmp_val = x[idx] #print(tmp_val) x[idx] = tmp_val + h #print(x[idx]) fxh1 = f(x) print(fxh1) #print(tmp..

미분식에서 x+h와 x-h사이의 아주 작은 구간에서의 차를 구하는것을(중심 차분) 수치 미분이라 함 def numerical_diff(f, x): h = 1e-4 return (f(x+h) - f(x-h)) / (2*h) def f_1(x): return 0.01*x**2 + 0.1*x # y = 0.01x^2 + 0.1x # y' = 2*0.01x + 0.1 print(numerical_diff(f_1,5)) # 0.1999999999990898