from django.db import models class Post(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) content = models.TextField() class Comment(models.Model): post = models.ForeignKey(Post, on_delete=models.CASCADE) content = models.TextField()  import itertools from typing import Iterator, Tuple from django.core.management import BaseCommand from django.db import transaction from blog.models import Post, Comment class Command(BaseCommand): help = "test" def handle(self, *args, **options): generate_post_instances = ( Post(title=title, content=content) for title, content in self.generate_post_row() ) with transaction.atomic(): for chunks in self.get_chunks(generate_post_instances, chunk_size=1000): Post.objects.bulk_create(chunks, ignore_conflicts=True) for post_instance in Post.objects.all(): generate_comment_instance = ( Comment(post=post_instance, content=content) for content in self.generate_comment_row() ) for chunks in self.get_chunks( generate_comment_instance, chunk_size=1000 ): Comment.objects.bulk_create(chunks, ignore_conflicts=True) @classmethod def generate_post_row(cls, size: int = 1000) -> Iterator[Tuple[str, str]]: for i in range(1, size + 1): yield f"Test post {i}", f"Test content {i}" @classmethod def generate_comment_row(cls, size: int = 100) -> Iterator[str]: for i in range(1, size + 1): yield f"Test comment {i}" @classmethod def get_chunks(cls, iterable: Iterator, chunk_size: int = 100) -> Iterator: iterator = iterable if hasattr(iterable, "__next__") else iter(iterable) for first in iterator: yield itertools.chain([first], itertools.islice(iterator, chunk_size - 1)) 안녕하세요.기존 강의에서 다루시던 대용량 데이터 처리 관련 코드를 참조하여 좀 더 이해하고자 커스텀해서 예시코드를 작성하게 되었습니다.제너레이터, bulk_create 메서드에 대해서 질문이 있습니다.1. 제너레이터는 yield 한 다음 반복문을 이용해 호출합니다. 제너레이트를 호출 한다면 호출할 때 반복문이 여러개 겹치게 되는데 이때 시간복잡도는 어떻게 되는건가요?[generate_post_row 호출 > generate_post_instances 호출 > get_chunks > 호출] 이때 반복문을 많이 사용하게 되는데 어떤식으로 처리가 되는지 궁금합니다. 2. transaction.atomic() 에서 먼저 Post을 bulk_create로 생성한 뒤 해당 Post의 데이터들을 Comment 인스턴스에 넘겨주어 bulk_create를 사용하였는데. 혹시 더 나은 방법이 있을까요?

네이버 메인 화면에서 증권, 메일 등 서비스 목록을 못가져와요 ㅠㅠ클래스를 여러가지로 바꿔도 아래와 같이 none로 안나오는데 도움주시면 감사하겠습니다. import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.naver.com" print(url) headers = { "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.0.0 Safari/537.36" } req = requests.get(url, headers=headers) html = req.text soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") print(soup.title) # 아래 3개 모두 h1 태크 하나를 가져오는 똑같은 결과가 나온다. 즉 방법이 여러가는 라는 말이다. #방법1 print(soup.h1) #방법2 h1 = soup.find('h1') print(h1) #방법3 h1 = soup.select_one('h1') print(h1) # find로 찾을 때 id는 id = 으로 넣고, class는 class_ 이렇게 언더바 넣어야 함 # class에 언더바를 넣는 이유는 class가 파이썬에 예약어로 등록되어 있기 때문이다. h1 = soup.find(class_="search_logo") print(h1) h1 = soup.find(id="special-input-logo") print(h1) service_name = soup.find(class_="service_name", string="증권") print(service_name) shortcut_item = soup.find(class_="shortcut_item", string="증권") print(shortcut_item) link_service = soup.find(class_="link_service", string="증권") print(link_service) shortcut_list = soup.find(class_="shortcut_list") print(shortcut_list) """출력값 https://www.naver.com <title>NAVER</title> <h1 class="search_logo" id="special-input-logo"></h1> <h1 class="search_logo" id="special-input-logo"></h1> <h1 class="search_logo" id="special-input-logo"></h1> <h1 class="search_logo" id="special-input-logo"></h1> <h1 class="search_logo" id="special-input-logo"></h1> None None None None""" 

네이버에 view탭이 업데이트가 됐는지 없어졌네요... ㅠㅠ뉴스 기사나 인플루언서로 따라가고 있기는 한데 강의 업데이트는 불가능하겠죠? 

민맥스 스케일링 할 때print('MinMax Scale 변환 전: \n',data['qsec'].head())에서\n 부분은 어떤 역할을 하는건가요??그냥 규칙인가요??

시험에 전반적으로 궁금한 점인데요예를 들어 작업형1 모의문제1에서 2번문제 같은경우 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 이런 조건이 있는데요 이런 문제를 풀때 그냥전체 갯수에서 30%에 해당하는 갯수 확인하고isna().sum()이용해서 30% 넘어가는것 갯수확인하고해당하는 column 확인해서 그냥 지정해서 지워주고 이런식으로 풀면 되는건가요? 아니면count=len(df)*0.3 check=df.columns for i in check: if df[i].isna().sum()>count: df=df.dropna(subset=i)이런 식으로 코드 내에 30%를 확인해서 지워주는 부분을포함해야 하는지 궁금합니다.

수치형 민맥스 스케일링 할때는 반복문을 사용하지 않고 한번에 함수에 넣고 fit_transform하였는데 왜 라벨 인코딩 (문자열)은 한번에 처리 안되고 반복문을 통해서 하나씩 함수에 넣어야 하나요?

안녕하세요.from typing import list 추가해줬고, 다음과 같이 작성하였는데 docs 에서 테스트 하려고 보니 파라미터를 받는 부분이 없네요.설명 부탁드립니다.아울러 fast api를 처음 접하는 사람들은 이게 실행이 어떻게 되고 어떻게 swagger ui를 활용하고 타입힌트가 뭐고 등등의 세부적인 설명이 필요할 듯한데 이러한 부분이 좀 더 추가되었으면 합니다. 완전 초심자를 타켓층으로 하는 강의인데 생각보다 생략되는 부분이 많네요.from typing import List@app.get("/test_items/") async def read_items(q : List[str] = None): query_items = {"q" : q} return query_i

pd.get_dummies(y_true[0])위 코드를 실행하면 강의에서는 0,1로 df이 보여지는데 제 실행결과에서는 True, False로 보여집니다어느 부분에서 차이가 난걸까요?? (이전 셀 모두 실행하기 적용해도 출력이 동일합니다) 

안녕하세요. 현재 아나콘다 설치 후 주피터 노트북을 실행해보니 수업에서 보여지는 주피터 노트북 인터페이스와 다른 것 같아서요. 수업에서 보여지는 동일한 인터페이스를 가진 주피터 노트북 설치 방법을 알고 싶습니다.아무래도 기능이 동일하더라고 화면이 다르니 수업을 따라가면서 이해하는데 어려움이 있는 것 같습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요알찬 강의 너무너무 감사드립니다!선생님의 강의와 함께 다음달 시험을 위해서 열심히 달려가는 중입니다..😊😊 기출7회의 소문제 2-1에서 상관관계가 가장 높은 변수를 찾으라고 할때7회의 작업형 1처럼df_corr=df.corr().abs()print(df_corr[1:].idxmax()) 값으로 구했는데요!상관관계 값을 보고싶을 때는 어떤 함수를 작성하면 될까요 ?df_corr.sort_values(ascending=False)이렇게 정렬한 다음에df_corr[1]이렇게 확인하는 것이 맞을까요 ?다른 좋은 방법이 있을까요 ?

WSL2를 사용해 강의를 따라가고 있습니다.파이참에서 파이썬 콘솔을 실행하면 위와 같이 재시작, 정지, 한 줄씩 실행 버튼이 잘 보이는 경우가 있고, 아래처럼 보이지 않는 경우가 있습니다. 이런 경우는 뭐가 문제일까요?또한, 파이썬 콘솔에서 코드를 작성한 이후 엔터를 입력해도 다음 줄로 넘어가기만 하고 실행이 되지 않습니다.한 줄씩 실행하려면 alt + shift + e 이렇게 입력해야 하는데, 이렇게 코드를 실행하게 되면 여러 줄은 또 실행되지 않습니다... 뭐가 문제인지 알려주시면 감사하겠습니다.

code:import time, random import data import uiautomator2 as u2 serial = "********" device = u2.connect(serial) device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() 실행 시 오류 C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe C:/Users/user/Desktop/pythonProject1/insta/momobiletest.pyTraceback (most recent call last): File "C:\Users\user\Desktop\pythonProject1\insta\momobiletest.py", line 8, in <module> device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 149, in click self.must_wait(timeout=timeout) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 344, in must_wait raise UiObjectNotFoundError({'code': -32002, 'data': str(self.selector), 'method': 'wait'})uiautomator2.exceptions.UiObjectNotFoundError: {'code': -32002, 'data': "Selector [resourceId='com.instagram.android:id/row_feed_button_like']", 'method': 'wait'}  uiautomator2 버전은 3.0.10 adbutils 버전은 2.6.2  왜 계속 오류가 뜨고 안되는지 모르겠습니다.

안녕하세요. 강의자료 부탁드립니다.vipphk@mobis.com

[영상 위치]19분 20초 [문의사항]모델 4가지를 선택해서 불러오고 학습하고 predict 를 한 상황인데요, 영상 기준으로 XG부스터가 가장 예측점수가 높게 나온 상황이고, 마지막에 X_test 를 예측할 때 적용되는 model.predict_proba 에서 바로 위에 있는 XG부스터 모델이 선택된걸로 보면 되는거죠? 요약하자면 로지스틱, 의사결정나무, 랜포의 pred 가 아닌 XGB pred값으로 최종 선택된 상황인게 맞는지 궁금합니다.

yml 파일을 통한 윈도우 환경 셋팅을 진행하였는데 위와 같은 오류가 나옵니다.추가적으로 설치가 필요한 환경이 있으면 정리 부탁드립니다.

소스코드는 어디서 받을 수 있나요...

기존에 학습된 모델을 가지고 새로운 데이터로 학습하는데, 라벨이 기존 학습된 모델의 라벨과 맞춰져야 하는 거 아닌가요? gt_labels.append(cat2label[bbox_name])에서 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist' 의 라벨번호가기존 학습된 모델의 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist'의 라벨번호와 같아야 하는 것이 아닌지 문의합니다.

강사님 안녕하세요 🙂kaggle에 올려주신 모의 고사 문제 풀이 중인데 모의고사 문제 작업형2에서 RandomForestClassifier로 진행하여 예측 csv를 만들었지만 다른 방법도 시도해보고자 XGBoost도 실행해보니 오류가 뜨더라구요 이 문제에서는 XGBoost 모델링이 힘든건가 하여 질문드려요 😢 # XGBoost(오류) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr,y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc_score(y_val,pred)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 피쳐 엔지니어링 원핫인코딩 결과 display 해보면 저는 왜 0, 1 값이 아닌 True, False로 나올까요.. ?  아래 코드입니다. display(c_train.head())는 정상적으로 출력됩니다.  # 원핫 인코딩 n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기 display(c_train.head()) c_train = pd.get_dummies(c_train[col]) c_test = pd.get_dummies(c_test[col]) display(c_train.head())

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요예측값을 구하려고 데이터프레임을 만들고 있었습니다!숫자라 단순히 숫자만 쓰고 넘어가려고 했는데, 위 사진처럼 오류가 나요...이건 왜그러는 걸까요 ?작업형2에서는 문제없이 되었던것 같은데요ㅠㅜ