파이썬 버전 3의 표준 타입 계층 구조

특히 가상 환경에 설치된 패키지는 목록을 저장해 두었다가 나중에 다시 설치할 수 있습니다. 

https://dojang.io/mod/page/view.php?id=2470

다음과 같이 pip freeze로 패키지 목록과 버전 정보를 requirements.txt 파일에 저장합니다
(git 등으로 버전 관리를 할 때 저장소에 설치된 패키지를 모두 추가하지 않고, requirements.txt 파일만 관리하면 됩니다).

(example) C:\project\example>pip freeze > requirements.txt

requirements.txt 파일의 내용대로 패키지를 설치하려면 pip install에서 -r 또는 --requirement 옵션을 사용합니다.

(example) C:\project\example>pip install -r requirements.txt


requirement.txt 파일의 내용대로 패키지를 삭제하려면 pip uninstall에서 -r 또는 --requirement 옵션을 사용합니다.


(example) C:\project\example>pip uninstall -r requirements.txt

FastAPI  프레임워크, 고성능, 간편한 학습, 빠른 코드 작성, 준비된 프로덕션

https://fastapi.tiangolo.com/ko/

FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.7+ based on standard Python type hints.

https://github.com/tiangolo/fastapi

FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트에 기초한 Python3.6+의 API를 빌드하기 위한 웹 프레임워크입니다.

주요 특징으로:

• 빠름: (Starlette과 Pydantic 덕분에) NodeJS 및 Go와 대등할 정도로 매우 높은 성능. 사용 가능한 가장 빠른 파이썬 프레임워크 중 하나.
• 빠른 코드 작성: 약 200%에서 300%까지 기능 개발 속도 증가. *
• 적은 버그: 사람(개발자)에 의한 에러 약 40% 감소. *
• 직관적: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 자동완성. 적은 디버깅 시간.
• 쉬움: 쉽게 사용하고 배우도록 설계. 적은 문서 읽기 시간.
• 짧음: 코드 중복 최소화. 각 매개변수 선언의 여러 기능. 적은 버그.
• 견고함: 준비된 프로덕션 용 코드를 얻으십시오. 자동 대화형 문서와 함께.
• 표준 기반: API에 대한 (완전히 호환되는) 개방형 표준 기반: OpenAPI (이전에 Swagger로 알려졌던) 및 JSON 스키마.

* 내부 개발팀의 프로덕션 애플리케이션을 빌드한 테스트에 근거한 측정

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

골드 스폰서¶

다른 스폰서

의견들¶

"[...] 저는 요즘 FastAPI를 많이 사용하고 있습니다. [...] 사실 우리 팀의 마이크로소프트 ML 서비스 전부를 바꿀 계획입니다. 그중 일부는 핵심 Windows와 몇몇의 Office 제품들이 통합되고 있습니다."

"FastAPI 라이브러리를 채택하여 예측을 얻기 위해 쿼리를 실행 할 수 있는 REST 서버를 생성했습니다. [Ludwig을 위해]"

"Netflix는 우리의 오픈 소스 배포판인 위기 관리 오케스트레이션 프레임워크를 발표할 수 있어 기쁩니다: 바로 Dispatch입니다! [FastAPI로 빌드]"

"FastAPI가 너무 좋아서 구름 위를 걷는듯 합니다. 정말 즐겁습니다!"

"솔직히, 당신이 만든 것은 매우 견고하고 세련되어 보입니다. 여러 면에서 Hug가 이렇게 되었으면 합니다 - 그걸 만든 누군가를 보는 것은 많은 영감을 줍니다."

"REST API를 만들기 위해 현대적인 프레임워크를 찾고 있다면 FastAPI를 확인해 보십시오. [...] 빠르고, 쓰기 쉽고, 배우기도 쉽습니다 [...]"

"우리 API를 FastAPI로 바꿨습니다 [...] 아마 여러분도 좋아하실 것입니다 [...]"

Python 3 Cheat Sheet

https://perso.limsi.fr/pointal/_media/python:cours:mementopython3-english.pdf

Cheat-Sheets.org - 프로그램 커닝페이퍼

https://www.cheat-sheets.org/

  python 3 cheat Sheet : https://perso.limsi.fr/pointal/_media/python:cours:mementopython3-english.pdf

https://overapi.com/python

https://www.cheat-sheets.org/#Python

Google Colaboratory - python 실습하기

https://colab.research.google.com/

https://research.google.com/colaboratory/faq.html

자주 묻는 질문(FAQ)

기본 사항

Colab 사용하기

Google Colab Free GPU Tutorial

https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d

Hello! I will show you how to use Google Colab, Google’s free cloud service for AI developers. With Colab, you can develop deep learning applications on the GPU for free.

Thanks to KDnuggets!

I am happy to announce that this blog post was selected as KDnuggets Silver Blog for February 2018! Read this on KDnuggets.

What is Google Colab?

Google Colab is a free cloud service and now it supports free GPU!

You can;

• improve your Python programming language coding skills.
• develop deep learning applications using popular libraries such as Keras, TensorFlow, PyTorch, and OpenCV.

The most important feature that distinguishes Colab from other free cloud services is; Colab provides GPU and is totally free.

Detailed information about the service can be found on the faq page.

Getting Google Colab Ready to Use

Creating Folder on Google Drive

Since Colab is working on your own Google Drive, we first need to specify the folder we’ll work. I created a folder named “app” on my Google Drive. Of course, you can use a different name or choose the default Colab Notebooks folder instead of app folder.

I created an empty “app” folder

Creating New Colab Notebook

Create a new notebook via Right click > More > Colaboratory

Right click > More > Colaboratory

Rename notebook by means of clicking the file name.

Setting Free GPU

It is so simple to alter default hardware (CPU to GPU or vice versa); just follow Edit > Notebook settings or Runtime>Change runtime type and select GPU as Hardware accelerator.

Running Basic Python Codes with Google Colab

Now we can start using Google Colab.

I will run some Basic Data Types codes from Python Numpy Tutorial.

It works as expected :) If you do not know Python which is the most popular programming language for AI, I would recommend this simple and clean tutorial.

Running or Importing .py Files with Google Colab

Run these codes first in order to install the necessary libraries and perform authorization.

When you run the code above, you should see a result like this:

Click the link, copy verification code and paste it to text box.

After completion of the authorization process, you should see this:

Now you can reach you Google Drive with:

install Keras:

!pip install -q keras

upload mnist_cnn.py file to app folder which is located on your Google Drive.

mnist_cnn.py file

run the code below to train a simple convnet on the MNIST dataset.

!python3 "/content/drive/My Drive/app/mnist_cnn.py"

As you can see from the results, each epoch lasts only 11 seconds.