Python

uv를 활용한 현대적인 Python 프로젝트 구조, src 레이아웃과 Flat 레이아웃의 차이점, 그리고 uvx를 통한 원격 도구 실행 방법을 알아봅니다. Python 프로젝트 구조의 중요성 잘 구성된 프로젝트 디렉토리 구조는 코드의 유지보수성, 확장성, 그리고 협업 효율성을 크게 향상시킵니다. Python에서는 전통적으로 두 가지 주요 레이아웃이 사용됩니다: Flat 레이아웃과 src 레이아웃. 현대적인 Python 프로젝트에서는 src 레이아웃이 많은 이점을 제공하여 표준으로 자리 잡고 있습니다. 일반적인 Python 프로젝트 디렉토리 구조 현대적인 Python 프로젝트는 일반적으로 다음과 같은 구조를 가집니다. ...

Model Context Pro MCP 101: Model Context Pro Model Context Pro 1. MCP란 무엇인가? MCP(Model Context Pro 주요 기능 동적 도구 탐색: 도구가 JSON 메타데이터로 자신의 기능을 제공하여 AI가 자동으로 이해하고 활용. 양방향 통신: WebSocket 또는 SSE(Server-Sent Events)를 통해 실시간 상호작용 지원. AI 중심 설계: AI의 의도(intent)를 기반으로 적합한 도구를 동적으로 호출. 사용 시기 MCP는 다음과 같은 경우에 적합합니다: AI가 외부 리소스(예: GitHub, Google Drive)에 접근하거나 작업을 수행할 때. 새로운 도구를 동적으로 추가하거나 복잡한 워크플로우를 자동화할 때. 예: AI가 “파일을 읽고 Slack에 공유"하거나 “GitHub에서 코드 검색"하는 작업. 2. MCP와 다른 API의 차이점 MCP는 REST API, SOAP와 비교해 AI 중심의 유연성을 제공합니다. 아래는 셀프 디스크립션(self-description)을 중심으로 주요 차이점입니다. ...

Playwright page.get_by_role 역할 기반 요소 탐색 Playwright page.get_by_role 가이드 1. page.get_by_role이란? Playwright의 page.get_by_role 메서드는 웹 페이지에서 요소를 역할(role)에 기반하여 탐색하는 강력한 도구입니다. 이는 접근성(Accessibility) 표준인 ARIA(Accessible Rich Internet Applications)를 활용하여 요소를 식별하며, HTML 태그 대신 사용자가 인식하는 기능적 역할을 기준으로 동작합니다. **역할(role)**이란 요소가 웹 페이지에서 수행하는 목적을 정의하는 속성으로, 예를 들어 버튼(button), 링크(link), 입력 필드(textbox) 등이 이에 해당합니다. get_by_role는 이러한 역할과 선택적으로 name 속성을 결합하여 요소를 정확히 찾아냅니다. 주요 기능 접근성 기반 탐색: ARIA 표준을 준수하여 요소를 식별. 직관적 사용: 개발자가 요소의 시각적 표현이나 태그 구조 대신 기능적 역할을 지정. 유연성: name, checked, disabled 등의 추가 옵션으로 세부 조정 가능. 이 메서드는 Playwright의 테스트 자동화 및 웹 스크래핑 작업에서 신뢰성과 유지보수성을 높이는 데 적합합니다. ...

Python uv 가이드: 빠르고 강력한 패키지 관리 도구 1. Python uv란? uv는 Astral에서 개발한 Python 패키지 및 프로젝트 관리 도구로, 기존 pip와 venv를 대체하거나 보완할 수 있도록 설계되었습니다. Rust로 작성되어 초고속 성능을 자랑하며, 통합적인 환경 관리와 의존성 해결 기능을 제공합니다. 주요 용도는 다음과 같습니다: Python 패키지 설치 및 관리 가상 환경 생성 및 동기화 의존성 잠금 및 프로젝트 관리 기존 워크플로우 개선 주요 기능 초고속 성능: pip보다 10~100배 빠른 설치 속도 통합 도구: 패키지 설치, 가상 환경 생성, 의존성 잠금을 단일 명령어로 처리 글로벌 캐시: 동일한 의존성을 재사용해 디스크 공간 절약 호환성: 기존 pip 및 venv와의 높은 호환성 uv는 기존 Python 도구의 복잡성을 줄이고, 현대적인 개발 환경에 최적화된 대안을 제공합니다. ...

Playwright 가이드: 웹 자동화 1. Playwright란? Playwright는 웹 브라우저 자동화를 위한 도구로, Selenium의 대안으로 설계되었습니다. 주요 용도는 다음과 같습니다: 웹 애플리케이션 테스트 자동화 웹 스크래핑 및 데이터 추출 반복적인 웹 작업 자동화 크로스 브라우저 테스팅 주요 기능 브라우저 제어: Chromium, Firefox, Webkit(Safari 엔진) 지원 DOM 조작: querySelector와 locator로 요소 검색 및 조작 폼 자동화: 입력 및 제출 자동화 스크린샷 캡처: 페이지 또는 요소 캡처 헤드리스 모드: GUI 없는 실행 Playwright는 Selenium보다 최신 기술을 활용하며, 자동 대기와 간결한 API를 제공합니다. ...

프롬프트 엔지니어링 가이드: 기초 개념부터 고급 테크닉까지 요약 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에게 원하는 답변을 얻기 위해 입력을 최적화하는 기술입니다. 이 기술은 특히 대화형 AI나 데이터 생성, 모델 학습에서 중요한 역할을 하며, AI 활용의 효율성과 정확성을 크게 높일 수 있습니다. 1. 프롬프트 엔지니어링의 개념과 중요성 정의: AI 모델의 성능을 극대화하기 위해 명확하고 체계적으로 구성된 질문이나 지시문(프롬프트)을 설계하는 기술입니다. 중요성 정확성 향상: 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있습니다. 효율성: 반복 작업을 줄이고, 응답 속도와 질을 높입니다. 일관성: 일정한 포맷과 내용의 응답을 보장할 수 있습니다. 비용 절감: 불필요한 재작업을 줄이고, AI API 호출 효율을 최적화합니다. 창의성 촉진: AI의 창의적 잠재력을 활용해 혁신적인 해결책을 이끌어냅니다. 2. 핵심 원칙과 테크닉 명확한 지시사항 작성 원하는 출력 형식과 구조를 구체적으로 명시합니다. ...

Python PEP 8 스타일 가이드 1. PEP 8이란? PEP 8(Python Enhancement Proposal 8)은 Python 코드의 가독성과 일관성을 향상시키기 위한 스타일 가이드입니다. Python의 창시자인 Guido van Rossum이 작성했으며, Python 커뮤니티에서 널리 채택된 코딩 표준입니다. 1.1 PEP 8의 목적 코드의 가독성 향상 일관된 코딩 스타일 유지 협업 효율성 증대 코드 유지보수 용이성 향상 2. PEP 8 주요 규약 2.1 코드 레이아웃 들여쓰기 4칸 공백 사용 # 올바른 들여쓰기 (4칸 공백 사용) def long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four): print(var_one) # 잘못된 들여쓰기 def long_function_name( var_one, var_two, # 들여쓰기가 부족함 var_three, var_four): print(var_one) 최대 줄 길이 한 줄은 최대 79자 긴 줄은 여러 줄로 나누기 백슬래시() 사용하여 줄 나누기 # 올바른 예시 from mypkg.mymodule import ( function1, function2, function3, function4) long_string = ('This is a very long string that ' 'cannot fit within 79 characters ' 'so we split it into multiple lines.') 2.2 공백 규칙 연산자 주변 공백 # 올바른 예시 x = 1 y = 2 long_variable = 3 # 잘못된 예시 x=1 y = 2 long_variable = 3 쉼표 후 공백 # 올바른 예시 def complex_function(x, y, z): pass # 잘못된 예시 def complex_function(x,y,z): pass 2.3 명명 규칙 변수명 : snake case 소문자 사용 단어 사이는 언더스코어(_)로 구분 my_variable = 1 count_of_users = 10 first_name = "John" 함수명 : snake case 소문자 사용 단어 사이는 언더스코어로 구분 def calculate_average(): pass def get_user_info(): pass 클래스명 : Pascal Case) CapWords(Pascal Case) 컨벤션 사용 class UserAccount: pass class DatabaseConnection: pass 상수 대문자와 언더스코어 사용 MAX_CONNECTIONS = 100 DEFAULT_TIMEOUT = 30 2.4 제어문 스타일 if 문 # 올바른 예시 if x is not None: pass if x == 4: print('x is 4') elif x == 5: print('x is 5') else: print('x is not 4 or 5') # 잘못된 예시 if x!=None: pass for 문 # 올바른 예시 for i in range(5): print(i) # 리스트 컴프리헨션 (한 줄인 경우) squares = [x**2 for x in range(10)] # 리스트 컴프리헨션 (복잡한 경우) squares = [ x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0 ] 2.5 주석 작성 규칙 인라인 주석 x = 5 # 이것은 인라인 주석입니다 # 잘못된 예시 x = 5# 공백이 없음 문서화 문자열 (Docstrings) def complex_function(param1, param2): """이 함수는 복잡한 연산을 수행합니다. Args: param1 (int): 첫 번째 매개변수 param2 (str): 두 번째 매개변수 Returns: bool: 연산 성공 여부 """ pass 3. VS Code에서 PEP 8 설정하기 3.1 필수 플러그인 Python Extension Pack Python 언어 지원 기본적인 PEP 8 검사 기능 포함 Pylint 코드 분석 도구 PEP 8 규칙 검사 { "python.linting.pylintEnabled": true, "python.linting.enabled": true } Flake8 PEP 8 스타일 가이드 검사 ...

Python Selenium 이용한 웹 스크래핑 방법, 웹 자동화 Selenium 가이드: 웹 자동화 1. Selenium 이란? Selenium은 웹 브라우저 자동화를 위한 아래와 같은 용도 웹 애플리케이션 테스트 자동화 웹 스크래핑 및 데이터 추출 반복적인 웹 작업 자동화 크로스 브라우저 테스팅 주요 기능 브라우저 제어: 다양한 브라우저에서 웹 페이지를 자동으로 로드하고 조작할 수 있습니다. DOM 조작: 웹 페이지의 DOM 요소를 검색하고 조작할 수 있습니다. 폼 자동화: 폼을 자동으로 작성하고 제출할 수 있습니다. 스크린샷 캡처: 웹 페이지의 스크린샷을 캡처할 수 있습니다. 헤드리스 모드: 브라우저 창을 띄우지 않고 백그라운드에서 작업을 수행할 수 있습니다. Selenium은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 웹 개발자와 QA 엔지니어들에게 필수적인 도구로 사용 ...

asyncio는 async/await 구문을 사용하여 동시성 코드를 작성하는 라이브러리입니다. 특히 I/O 작업이 많은 애플리케이션에서 높은 성능을 발휘합니다. asyncio : asynchronous io 처리 https://docs.python.org/ko/3/library/asyncio.html{:target="_blank"} Threading 동시성 제어는 GIL (Global interpreter lock) 제약에 의해 느리고, 복잡도는 그대로 가지고 있음 GIL은 Python 인터프리터가 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있도록 제한하는 메커니즘 멀티스레드를 사용해도 CPU 연산의 실제 병렬 처리가 어려움 IO 병목에 의한 동시성을 관리하기 위한 도구로서 Coroutine을 통한 관리 네트워크 요청, 파일 읽기/쓰기 등 I/O 작업에서 효율적 코루틴은 스레드보다 가벼워서 수천 개의 동시 작업도 효율적으로 처리 가능 일반적인 Coroutine 코드 Coroutine으로 실행 되기는 하나, 비동기로 실행 되지는 않음 async def로 정의된 함수는 코루틴 함수가 됨 await는 다른 코루틴의 실행이 완료될 때까지 대기 asyncio.sleep()은 I/O 작업을 시뮬레이션하는 용도로 자주 사용됨 import asyncio from datetime import datetime def time_log(step): print(datetime.now().strftime('%H:%M:%S'), step) async def async_sleep(): await asyncio.sleep(2) time_log('async_sleep') async def async_execute(): time_log('start') await async_sleep() await async_sleep() time_log('end') def main(): asyncio.run(async_execute()) if __name__ == '__main__': main() [Running] set PYTHONIOENCODING=utf8 && python -u tempCodeRunnerFile.python 11:39:00 start 11:39:02 async_sleep 11:39:04 async_sleep 11:39:04 end 실행 결과를 보면 start -> 2초 대기 -> async_sleep -> 2초 대기 -> async_sleep -> end 순서로 순차 실행됨을 알 수 있습니다. ...

Flask 에서 SQLAlchemy 사용시 Query 팁 설정 Connection 기본 DBMS 연결 정보 # MySQL app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = r'mysql+pymysql://user:passwd@address:3306/db_name?charset=UTF8MB4' db = SQLAlchemy() db.init_app(app) Bind 추가 기본 DBMS 이외, 추가적인 DB 정보 추가 app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = { 'dbms1': r'mysql+pymysql://user:passwd@address1:3306/db_name?charset=UTF8MB4', 'dbms2': r'mysql+pymysql://user:passwd@address2:3306/db_name?charset=UTF8MB4' } # Model Example class Network(db.Model): __tablename__ = 'network' __bind_key__ = 'dbms1' ip = db.Column(db.String(128), primary_key=True) switch = db.Column(db.String(128)) doc = db.Column(db.JSON) AlchemyEncoder SQLAlchemy JSON Encoder class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta): # an SQLAlchemy class fields = {} for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']: data = obj.__getattribute__(field) try: json.dumps(data) # this will fail on non-encodable values, like other classes fields[field] = data except TypeError: if isinstance(data, datetime): fields[field] = data.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') elif isinstance(data, date): fields[field] = data.strftime('%Y-%m-%d') else: fields[field] = None return fields return json.JSONEncoder.default(self, obj) Flask Basic Route @app.route('/api/network/') def api_network(): cur = db.session.query(Network) return json.dumps({ 'data': cur.all() }, cls=AlchemyEncoder) DB Model Generate # 해당 DB 전체 Table 대상 $ ./venv/bin/flask-sqlacodegen 'mysql+pymysql://user:passwd@address2:3306/db_name' --flask # 해당 DB 테이블 지정 $ ./venv/bin/flask-sqlacodegen 'mysql+pymysql://user:passwd@address2:3306/db_name' --flask --table network,other_table Query Sample Select All cur = db.session.query(Network) Select Filter, Sort # Filter cur = db.session.query(network).filter(network.switch == switch_name) cur = db.session.query(network).filter(network.ip.like('{}%'.format(ip))) cur = db.session.query(network).filter(network.switch.in_(('AA', 'BB'))) # Text filter, json cur = db.session.query(network).filter(text(r'''doc->>"$.name" <> '' ''')) # OR cur = db.session.query(network).filter(or_(network.ip == ip, network.switch == switch_name)) # AND cur = db.session.query(network).filter(and_(network.ip == ip, network.switch == switch_name)) # SORT cur = db.session.query(network).filter(network.switch == switch_name) \ .order_by(network.ip.desc()) Join # Join cur = db.session.query(Network, NetworkSwitch) \ .filter(Network.ip == NetworkSwitch.ip, Network.switch == NetworkSwitch.switch) # Outer Join cur = db.session.query(Network) \ .outerjoin(NetworkSwitch, and_(Network.ip == NetworkSwitch.ip, Network.switch == NetworkSwitch.switch)) # Self Join, Table Alias NetworkAlias = aliased(Network) cur = db.session.query(Network, NetworkAlias) \ .filter(Network.ip == NetworkAlias.ip, Network.switch == NetworkAlias.switch)