1. 무식하게 풀기공부를 할수록 우아한 답안을 만들고 싶은 마음이 커진다. 그래서 바로 앞에 보이는 쉽고 간단하며 틀릴 가능성이 낮은 답안을 간과하기 쉽다. 이런 실수를 방지하기 위해서 '무식하게 풀 수 있을까?' 라는 생각을 해보아야한다. "brute-force(무식하게 푼다)"컴퓨터의 빠른 계산 능력을 이용해, 가능한 경우의 수를 일일이 나열하며 답을 찾는 방법을 의미한다.이런 알고리즘을 완전 탐색(exhaustive search)라고 한다. 2. 재귀 호출과 완전 탐색컴퓨터가 수행하는 많은 작업들은 대개 작은 조각으로 나눌 수 있다.범위가 작아지면 작아질 수록 각 조각의 형태들은 유사해진다.이러한 작업을 구현할 때 유용하게 재귀 함수(recursive function)/재귀 호출(recursion..
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🕊️ FastAPI 데이터베이스 처리이번 게시물에서는 FastAPI에서 데이터베이스 처리를 위해 사용하는 두 개의 라이브러리에 대해서 다루어보겠다. 지난 게시물에 이어서 이번에는 ASGI인 FastAPI에서 비동기적으로 수행할 수 있는 Asyncpg에 대해서 설명하고자 하는데, 이를 위해서 동기식으로 동작하는 psycopg2에 대해 다루어볼 것이다. 아래서 내가 제시하는 get_db(), get_db_session()함수 두개는 각자 두개의 라이브러리를 활용하여 작업할 때 필요한 데이터베이스 접근 방식이다. 각자 동기/비동기적으로 접근한다. ✨ psycopg2해당 라이브러리는 "동기식"으로 작동한다.따라서, 요청을 처리하는 동안 다른 작업들은 수행하지 못하고 대기 상태에 있게 된다. 그러나, Djan..
2년전인 1학년 때, 아무것도 모르는 상태에서 FastAPI를 시작했었는데 당시 FastAPI가 Starlette 과 Pydantic을 기반으로 한 웹 프레임워크이며, ASGI방식을 사용한다는 것을 알게되었다. 🤔 그래서 ASGI방식이 뭔데? 선배가 ASGI방식임을 알려주셨는데, 그게 뭔질 알아야 또 그거말고 뭐가 있는지 알아야 이해를 할텐데 너무 답답했다. (물론 선배가 설명을 못하신게 아니라, 내가 뭐가 있는지 모르니 아무리 설명해줘도 "그게뭔데? 머좋은건데?"라는 생각만 나는 상황..) 최근에, FastAPI공부를 하면서, DB에 접근할 때 session개념이 생기던데 Asynchronous하게/Synchronous하게 접근해야할지 고민했는데 (물론 비동기가 맞다고 생각했다!! 이건 다른 글에서..
이번 회고는 회사 얘기만 쓰는건 아니고, 전반적으로 요즘 어떻게 지내는지 쓰려고 왔다!FastAPI를 하게 되다!!!블로그에 한 번 쓴 적이 있는지 모르겠는데, 이번에 회사에서 일을 하면서 FastAPI를 다루게 되었다! 내가 처음 웹 개발을 접하게 된게 (전공 빼고) Python FastAPI였다! 당시 1학년이었는데, 아무것도 모르는 상태에서 인공지능 동아리에서 어쩌다보니 웹 백엔드를 했었다.https://github.com/stopmin/AID_WEB GitHub - stopmin/AID_WEB: 부산대학교 인공지능 동아리 AID부산대학교 인공지능 동아리 AID. Contribute to stopmin/AID_WEB development by creating an account on GitHub...
최근에는, 회사에서 다니엘 핑크의 "드라이브"라는 책을 읽고 있다.이번에 세미나 책을 선정하면서, 자기계발 서적이 너무나 하고 싶었다. 그래서 의견을 내서, 다니엘 핑크의 드라이브라는 책을 읽게 되었다. 동기부여는 어디에서 오는가? 물론, 동기부여가 부족해서, 번아웃이 와서 읽고 싶었던 것은 아니다. 또한, 작은 동기부여는 남에게도 얻을 수 있겠지만 결국 본질적으로는 나 자신에게서 오는게 경험상 맞는 것 같다. 그렇지만, 이런 동기부여 책은 언젠가 내 자신이 무너졌을 때 혹은 내가 흔들릴 때. 혹여 "나는 흔들리지도 않고 동기부여가 강한사람인데?"라고 생각하더라도, 언젠가 재산이 되어 내게 가장 중요한 시기를 함께 이겨나가게 해주는 원동력이 되어준다고 생각한다. 내 자신에게서 어떻게 동기부여를 만들어나..
✨Build Up이번에 회사에서맡은 일을 해결하는 과정에서 Python FastAPI 서버를 구축하게 되었다. Llama3 모델을 활용하기 위해서 Kotlin + Spring 프로젝트에서는 유연하지 못한 것 같아 모델에 관련된 처리를 Python 서버에서 해결하기로 했고, 완전히 새로운 프로젝트를 만드는 상황이라 Logging과 배포에 관련된 문제를 모두 스스로 해결해야했다. 이번에는 그 과정 중에서도 로깅에 관한 문제를 해결해야한다.어플리케이션 밑에 찍히는 로그도 필요하지만 프로덕션에서는 Opensearch를 통해서 더 손쉽게 로그를 탐색할 수 있어야 하고 나중에는 DataDog을 활용하여 트래픽 분석도 할 수 있어야 한다. 그 중에서도 이번에는 Python FastAPI에서의 Logging에 대해서 ..
