Python * Comprehending Class-Based Views in Django - The View Base Class [https://www.brennantymrak.com/articles/comprehending-class-based-views-view-base-class.html] * 클래스 기반 뷰 (CBV)는 Django를 사용할 때 가장 '논란'을 제공하는 기능 중 하나입니다. FBV(Function-Based View)에 비해 CBV는 간단하지만 어렵고, 어렵지만 강력합니다. 이 기사는 CBV를 자세히 소개하고,

Python * Visualizing gzip compression with Python! [https://brennan.io/2020/09/22/compression-curves/] * Python에서 gzip이 어떻게 수행되는지 구체적으로 보여주는 좋은 기사입니다. * Interactive Data Visualization In Python with Pygal [https://towardsdatascience.com/interactive-data-visualization-in-python-with-pygal-4696fccc8c96] * Python을 활용해서 시각화 자료를 만드는 방법을 소개하는 기사 입니다. JS * Understanding React Rendering [https://www.loginradius.com/engineering/

Python * Array programming with NumPy [https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2] * NumPy 제작자인 Travis Oliphant가 출판한 Nature 기사를 통해서 NumPy가 PyTorch 및 Tensorflow에서 어떻게 활용되고 작동되는지 소개하는 기사입니다. * NumPy에 관심이 많았다면 꼭 읽어볼만한 기사입니다. * Exceptions as control flow [https://blog.cerebralab.com/Exceptions_as_control_flow] * 제어문에서 '예외'

Python * Under the hood of calling C/C++ from Python [https://azhpushkin.me/posts/python-c-under-the-hood] * ctypes, libffi, CPython 및 C의 원활한 상호 운용성을 도구의 내부를 소개하는 기사입니다. * Build a fully production ready machine learning app with Python Django, React, and Docker [https://towardsdatascience.com/build-a-fully-production-ready-machine-learning-app-with-python-django-react-and-docker-c4d938c251e5] * Django, React, Docker 그리고 ML을

Python * Asynchronously Opening and Closing Files in Asyncio [https://nullprogram.com/blog/2020/09/04/] * Asyncio를 사용해서 파일을 다루는 방법을 소개합니다. * Python behind the scenes #1: how the CPython VM works [https://tenthousandmeters.com/blog/python-behind-the-scenes-1-how-the-cpython-vm-works/] * CPython의 내부를 소개하는 기사입니다. 이번주 추천 기사입니다. Python을 좋아하시면 꼭 읽어보세요 :D JS * Build

Python * Why is Nobody Talking about Pandas NamedAgg? [https://deanla.com/pandas_named_agg.html] * Pandas v0.25에 도입된 NamedAgg에 대해서 자세히 소개하는 기사 입니다. * SQL의 as를 즐겨 사용하셨다면, NamedAgg도 마음에 드실껍니다. * Build Your Own Flight Tracking Application With Python and Open Air Traffic Data [https://www.geodose.com/2020/

Python * A Guide to Python Lambda Functions [https://adamj.eu/tech/2020/08/10/a-guide-to-python-lambda-functions/] * Lambda 함수의 정의, 사용 방법 등을 다루는 기사입니다. 'lambda'라는 이름의 유래와 Python의 제작자 인 Guido van Rossum이 제거하기를 원했던 이유 등 다양한 정보를 다루고 있는 기사입니다. * 강력추천하는 기사이니, 꼭 읽어보세요! * Keras for

Python * Django Views — The Right Way [https://spookylukey.github.io/django-views-the-right-way/] * Django의 View를 작성할 때 고민이 있으시다면 이 기사를 참고해보세요! * 분량이 많으니, 천천히 읽어보시면 좋습니다. * TensorFlow Datasets: The Bad Parts * TensorFlow의 데이터는 순차 접근을 기반으로 구성되었습니다. 데이터 기반 프로젝트에서 잠재적으로 피해야할 몇가지 사항에 대해서 소개하는 기사 입니다. JS * How I

Python * Goodwill.com Hunting [https://goodwill.awardwinninghuman.com/] * Goodwill.com에서 판매하는 옷을 분석한 내용을 소개하는 기사 입니다. 데이터 분석에 관심 있으시면 읽어보세요. * Handling more than 200 transactions per second using python-rq [https://www.sankalpjonna.com/posts/handling-more-than-200-transactions-per-second-using-python-rq] * Redis 대기열을 효과적으로 처리하는 방법을 소개하는 기사입니다. 비동기 처리를 많이 하신다면 읽어보시면 좋은

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