Python * Creating A To-Do List App With Django, Drf, Alpine.Js And Axios [https://janowski.dev/blog/2020/7/23/creating-do-list-app-django-drf-alpinejs-and-axios/] * 기본적인 예제 중 하나인 To-Do를 Django와 DRF를 사용해서 튜토리얼을 진행하는 기사입니다. DRF를 처음 접하신다면 이 기사를 참고해보세요. * How to manage logs with Django, Gunicorn and NGINX [https://mattsegal.dev/

Python * Django Testing Toolbox [https://www.mattlayman.com/blog/2020/django-testing-toolbox/] * Django의 테스트 도구를 고민하신다면 이 기사를 참고해보세요! 그리고 테스트 환경을 고민이라면 이 기사에서 제공하는 몇가지 팁을 먼저 '도전'해보세요! * Interfaces, Mixins and Building Powerful Custom Data Structures in Python [https://rednafi.github.io/digressions/python/2020/07/

Python * Understanding and Decoding a JPEG Image using Python [https://yasoob.me/posts/understanding-and-writing-jpeg-decoder-in-python/] * Python을 사용해서 JPEG를 다루는 방법을 매우 직관적이고 자세히 소개하는 기사 입니다. Python으로 이미지를 처리하고 싶다면 이 기사로 시작해보세요. * TensorFlow, Keras and deep learning, without a PhD [https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist] * 이 코드랩은 필기

Python * Too many objects: Reducing memory overhead from Python instances [https://pythonspeed.com/articles/python-object-memory/] * 파이썬 객체의 오버 헤드에 대해서 소개하는 기사입니다. * Containerized Python Development – Part 1 [https://www.docker.com/blog/containerized-python-development-part-1/] * 도커를 사용해서 파이썬 개발 환경을 구성하는 방법을 소개하는 기사입니다. JavaScript * Four Ways to Fetch Data in React

Python * Massive Memory Overhead: Numbers in Python and How NumPy Helps [https://pythonspeed.com/articles/python-integers-memory/] * 파이썬에서는 모든 것이 객체입니다만, 객체는 예기치 않은 오버헤드가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해서 NumPy를 사용하는 방법을 소개하는 기사입니다. * How To Use the Python Filter Function [https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-use-the-python-filter-function] * Python의 내장

Python * Street Lanes Finder - Detecting Street Lanes for Self-Driving Cars 🚗 [https://beta.deepnote.com/article/street-lanes-finder] * OpenCV를 사용하여 자율 주행에 필요한 차선을 감지하는 기술을 소개하는 튜토리얼 기사입니다. * Testing Python code that makes HTTP requests [https://romantomjak.com/posts/testing-python-code-that-makes-http-requests.html] * Dependency Inversion Principle을 사용해서 HTTP 요청을 테스트 할 수

// 내 맘대로 위클리 뉴스 - 2020년 26주(2020.6.21 - 2020.6.27) // sigamdream_weekly_2020_26 // tags : weekly Python * This open source project is using Python, SQL and Docker to understand coronavirus health data [https://www.zdnet.com/article/developers-and-doctors-just-built-this-giant-open-source-data-project-to-understand-the-coronavirus/] * OpenSafely라는 플랫폼을 사용해서 영국의 2,200 만 명

Python * Implementing Proxy Pattern in Python [https://rednafi.github.io/digressions/python/2020/06/16/python-proxy-pattern.html] * Proxy 패턴을 Python에서 구현하는 방법을 소개하는 튜토리얼 기사 입니다. * Python에서 디자인 패턴을 고민하신다면 이 기사로 시작해보세요. * Getting machine learning to production [http://veekaybee.github.io/2020/06/09/ml-in-prod/] * 머신러닝 모델을 배포하는 방법을

Python * Ultimate Guide to Python Debugging [https://martinheinz.dev/blog/24] * 누구나 고민이죠? 디버깅은? 파이썬도 피해갈 수 없어요. 이 기사를 통해서 디버깅에 dive 해 보세요! * Python and Go : Part I - gRPC [https://www.ardanlabs.com/blog/2020/06/python-go-grpc.html] * gRPC를 사용하여 Go와 Python 프로그램이 서로 통신하는 방법을 소개하는

Python * Stop Using datetime.now! [https://hakibenita.com/python-dependency-injection] * "내일 날짜를 반환하는 함수를 어떻게 테스트 할 생각인가요?"라는 질문으로 시작하는 긴 여정을 조금 길지만, 상세히 소개하고 있는 기사입니다. * A Pythonic Guide to SOLID Design Principles [https://dev.to/ezzy1337/a-pythonic-guide-to-solid-design-principles-4c8i] * SOLID 규칙을 적용하여 더 좋은 파이썬 코드를 작성할

Python * Concurrency In Python For Network I/O - Synchronous, Threading, Multiprocessing and Asynchronous IO [https://www.nagekar.com/2020/05/python-io-benchmarks.html] * Python을 사용해서 비동기 통신을 고민하시는 분들에게 좋을 기사 입니다. * Python에서 비동기는 쉽지 않은 주제라서, 관련 주제에 관심이 많으시면 참고해보세요. JavaScript * An Open Source Maintainer's Guide

Python * Systems programming with bash and Python 3 [https://github.com/kyclark/sysadminshow] * Bash 대신에 Python을 사용하고 싶은 적이 있으셨다면, 꼭 읽어보시며 좋은 기사입니다. * Bash로 head를 구현하고, 그것을 Python으로 변경하는 과정을 다루고 있습니다. 참고하세요! * The Elements of Python Style [https://github.com/amontalenti/elements-of-python-style] * Python을 유려하고 사용하는 개발자를 위한 Style

Python * Why You Should Document Your Tests [https://hynek.me/articles/document-your-tests/] * 6개월 전에 작성한 테스트 코드가 걱정이라면, 이젠 테스트 코드를 문서화 해야 할까요? 그런 걱정을 가지고 계시다면 이 기사를 읽어보세요! * The Hitchhiker's Guide to CLIs in Python [https://vinayak.io/2020/05/04/the-hitchhikers-guide-to-clis-in-python/] * 우리의 친구이자, 절친한

Python * Building on solid ground: ensuring reproducible Docker builds for Python [https://pythonspeed.com/articles/reproducible-docker-builds-python/] * Docker는 Python 애플리케이션을 배포하는데 널리 사용되지만, 가끔 재대로 작동하지 않는 경우가 있습니다. 이 기사는 잘 작동하는 Docker 이미지를 만드는 방법을 소개합니다. * Docker를 자주 활용하신다면 이 기사를 참고해보세요. * Creating Interactive Views in Django [https://hackersandslackers.

Python * Building Finite State Machines with Python Coroutines [https://arpitbhayani.me/blogs/fsm] * Python의 Coroutines을 사용해서 FSM을 만드는 방법을 소개하는 기사 입니다. * Building an end-to-end Speech Recognition model in PyTorch [https://www.assemblyai.com/blog/end-to-end-speech-recognition-pytorch] * PyTorch를 사용해서 음성 인식 모델을 만드는 방법을 소개합니다. JavaScript * What I wish I knew

Python * Open Source Virtual Background [https://elder.dev/posts/open-source-virtual-background/] * Python과 OpenCV로 가상 배경을 만드는 방법을 소개하는 튜토리얼 기사입니다. * Visualizing Decision Trees with Python (Scikit-learn, Graphviz, Matplotlib) [https://towardsdatascience.com/visualizing-decision-trees-with-python-scikit-learn-graphviz-matplotlib-1c50b4aa68dc] * ML 방법 중에서 가장 많은 인기를 얻는 결정 트리의 학습 방법을 시각화하는 튜토리얼 기사입니다. * 모델을 시각화 하는 방법이 궁금하다면

Python * Maintaing Performance [https://tomaugspurger.github.io/maintaing-performance.html] * Pandas의 성능(혹은 속도?)가 걱정되신다면 이 기사를 참고하셔서, 성능 모니터링을 활용해보세요! * Asynchronous Tasks With Django and Celery [https://testdriven.io/blog/django-and-celery/] * Celery와 Django를 함께 사용하셔야 된다면, 이 기사를 참고하세요. JavaScript * How to Build a TodoApp using ReactJS and Firebase

Python * Django vs. Flask in 2019: Which Framework to Choose [https://testdriven.io/blog/django-vs-flask/] * 아직도 Django와 Flask를 고민하신다면 이 기사를 통해서 일단 '한 번'의 결정을 먼저 진행해보시는게 어떤가요?! * Using Markdown in Django [https://hakibenita.com/django-markdown] * Django에서 Markdown 사용을 고려하신다면 이 기사를 참고해보세요. * Using WSL to

Python * Do not log [https://sobolevn.me/2020/03/do-not-log] * 적절한 혹은 적당한 '로그'에 대한 논쟁을 기록한 기사 입니다. * 이번 주 강추 기사입니다. * A Guide to ASGI in Django 3.0 and its Performance * 이 기사는 Docker를 사용해서 Django 3.0의 ASGI의 성능을 비교한 기사 입니다. Django

Python * Master SQLAlchemy Relationships in a Performance Friendly Way [https://blog.theodo.com/2020/03/sqlalchemy-relationship-performance/] * SQLAlchemy 사용하여 프로덕션 환경에서 급격하게 증가한 데이터 문제를 해결하면서 알게된 내용을 소개하는 기사 입니다. * Mental Models for Class Based Views [https://djangodeconstructed.com/2020/01/03/mental-models-for-class-based-views/] * Django의 클래스 기반 뷰를 사용하기 위한 기본

Python * How to use Jupyter Notebooks in 2020 (Part 1: The data science landscape) [https://ljvmiranda921.github.io/notebook/2020/03/06/jupyter-notebooks-in-2020/] * 데이터 분석가에게 많은 사랑을 받고 있는 Jupyter Notebook을 처음 사용한다면 이 기사를 참고하세요! * THINKING PSYCOPG3 [https://www.varrazzo.com/blog/2020/03/06/thinking-psycopg3/] * PostgreSQL의 핵심 관리자가

Python * Advanced usage of Python requests - timeouts, retries, hooks [https://findwork.dev/blog/advanced-usage-python-requests-timeouts-retries-hooks/] * 이 기사는 Python에서 가장 유명한 HTTP 라이브러리 중 하나인 requests를 사용할 때 알아야 할 네트워크 장애, 디버깅 추적 그리고 Syntax Sugar에 대한 자세한 소개를 제공합니다. * EOF is not a character [https://ruslanspivak.com/eofnotchar/] * 파일의

Python * How to visualize hidden relationships in data with Python — analysing NBA assists [https://towardsdatascience.com/how-to-visualize-hidden-relationships-in-data-with-python-analysing-nba-assists-e480de59db50] * NBA 데이터를 기반으로 Python으로 시각화 하는 방법과 과정을 소개하는 기사, 데이터 분석에 관한 전반적인 내용이 소개되어 있으니 차근 차근 실습해보기 좋은 기사입니다. * How to Build an OAuth Service using Python, Flask, Postgres and

Python * Create a macOS Menu Bar App with Python (Pomodoro Timer) [https://camillovisini.com/create-macos-menu-bar-app-pomodoro/] * Python을 사용하여 macOS 응용 프로그램을 만드는 방법을 소개하는 튜토리얼 기사 입니다. * The Parallelism Blues: when faster code is slower [https://pythonspeed.com/articles/parallelism-slower/] * NumPy를 사용한 특정 작업은 병렬처리에 취약합니다. NumPy를 사용해서 병렬처리를 많이 도전하신다면