인강에서 보여주는 강의안과 드라이브에서 받아보는 강의안에 다른데.. 갱신된 강의안은 어디서 얻을 수 있나요?

FastAPI Response > JSONResponse 다루기 관련한 동영상이 검은창으로 음성만 재생됩니다. 확인 부탁 드립니다. ( 해당 강의 이후에 다 그렇게 나옵니다. - mac m1, 크롬/사파리 브라우져 사용시) 저번주에는 앱에서 저장 및 재생 기능이 안되더니 이번주에는 pc에서 안되네요 ㅜㅜ (다른 동영상은 재생이 잘 되는데 여기 동영상만 그런것 같기도 해요)

fastAPI랑 poetry랑 같이 썼더니... 오류가 나요..poetry를 끄면 사라지고... 왜 그런 건가요?  폴더 경로는my_projectㄴ__pycache__ㄴmain.pyㄴpoetry.lockㄴpyproject.tomlㄴsettings.json

mysql 과 mysql workbench를 설치하고 접속하려는데 안돼서 고생하고 있습니다.코드는 아래와 같고'code'from fastapi import FastAPI, Dependsfrom sqlalchemy.orm import Sessionfrom sqlalchemy import Column, Integer, String, create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom pydantic import BaseModelDATABASE_URL = "mysql+pymysql://newjeans:@gaius2127@localhost:3306/db_name"engine = create_engine(DATABASE_URL)Base = declarative_base()class User(Base):    __tablename__ = 'users'    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)    username = Column(String(50), unique=True, index=True)    email = Column(String(120))class UserCreate(BaseModel):    username: str    email: strdef get_db():    db = Session(bind=engine)    try:        yield db    finally:        db.close()Base.metadata.create_all(bind=engine)app = FastAPI()@app.get("/")def read_root():    return {"message": "Now, tackle with mySQL"}@app.post("/users/")def create_user(user: UserCreate, db: Session = Depends(get_db)):    new_user = User(username=user.username, email=user.email)    db.add(new_user)    db.commit()    db.refresh(new_user)    return {"id": new_user.id, "username": new_user.username, "email": new_user.email}  터미널에 메세지는 PS C:\wonnho\fastapi> python -m uvicorn main:app --reloadINFO: Will watch for changes in these directories: ['C:\\wonnho\\fastapi']INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)INFO: Started reloader process [20636] using StatReloadProcess SpawnProcess-1:Traceback (most recent call last): File "C:\Python312\Lib\site-packages\pymysql\connections.py", line 644, in connect sock = socket.create_connection( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Python312\Lib\socket.py", line 828, in create_connection for res in getaddrinfo(host, port, 0, SOCK_STREAM): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Python312\Lib\socket.py", line 963, in getaddrinfo for res in _socket.getaddrinfo(host, port, family, type, proto, flags): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^socket.gaierror: [Errno 11003] getaddrinfo failedDuring handling of the above exception, another exception occurred:Traceback (most recent call last): File "C:\Python312\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py", line 3280, in wrappool_connect return fn() ^^^^ 중간 생략.....  File "C:\Python312\Lib\site-packages\pymysql\connections.py", line 358, in init self.connect() File "C:\Python312\Lib\site-packages\pymysql\connections.py", line 711, in connect raise excsqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (2003, "Can't connect to MySQL server on 'gaius2127@localhost' ([Errno 11003] getaddrinfo failed)")(Background on this error at: https://sqlalche.me/e/14/e3q8)아이디와 패스워드가 문제인거 같은데 뭐가 문제인지 모르겠네요. 륀튼에게 물어보고 제미나이도 물어봤는데 해결이 안되어 힌트라도 얻을려고 질문합니다.위에 newjeans라는 아이디가 있음.

안녕하세요. 프론트와 pub/sub 연결하는 부분 강의 듣다가 에러가 생겨 질문 드립니다ㅠ이렇게 favicon.ico 에러가 뜨면서 연결이 안되는데 어떻게 해결해야 할까요....?

안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.  프런트와 Pub/Sub연결하기 강의를 듣고 있는데 아래와 같은 문제가 발생하였습니다. 시간 되실 때 확인해 주시면 감사하겠습니다.  빠른 시작 WebSocket API로 서비스에 연결하고 Pub/Sub 시작 -> 2개 새탭 열고 각 url 입력 후 메세지 상호작용 확인. front 소스 코드 적용 후 아래 이미지와 같이 정상적 연결 성공 뜸.  front페이지 새로 고침 이 후 url 입력 한 창에서 메세지 입력하여도 front페이지개발자 도구의 console에서는 변화가 없음. data가 있는 json 메세지를 받아야 하는데 변화가 없네요.  유료강의로 상용화 가능한 azure기반 chatbot강의도 해주시면 감사하겠습니다.

조금씩이지만 열심히 따라서 구현을 해 보려고 하지만 모르는게 너무 많아 조금은 힘드네요 그래도 강의 내용이 스텝 바이 스텝으로 상세해 아주 큰 도움이 됩니다  저희 중요 업무는 고객 요구 사항들 (텍스트/ 이미지)이 기록되어 있는 문서를 참조로 현재 개발된 디자인이 모든 요구 사항들을 다 잘 지켜서 개발이 완료된 건지를 체크하는 일입니다 기존에 일일히 하나하나 체크를 하다 보니 시간도 너무 오래 걸리고 일부 경험 많은 엔지니어의 경우 기존 경험에 의존해 체크가 누락되는 경우도 발생이 되고 있습니다  이에 고객 요구 사항들을 AI (gpt-4o)에게 학습시키고 완료된 디자인 문서를 프로프팅 창에 입력해 자동으로 미지원 항목을 체크해 알려주는 기능을 만드는 것이 목표입니다  이를 위해 프롬프트 창에 디자인 문서 (텍스트/ 파워포인트/ PDF/ JPG 등) 멀티모달 프롬프팅이 되어야 디자이너 스스로 자기가 만든 디자인 파일의 셀프 체크가 가능하기에 gpt-4o를 선택해서 구현을 할려고 합니다 여기서 중요한건 비교를 해야 하는 고객 요구 사항을 어떻게 gpt-4o에게 학습시키는지에 대해 잘 몰라 난감해서 문의 드립니다 가장 효과적인 학습 방법에 대한 조언을 주실 수 있으실지요?사내 전용 우리 회사만의 GPT라면 비교 자료도 나만의 자료가 되는게 필요해서 문의 드립니다 답변 부탁 드리겠습니다감사합니다  

안녕하세요 강의 잘 듣고 있는데요~소스코드 자료 부탁드려도 될까요?runiarang21@naver.com여기로 부탁드리겠습니다. 감사합니다.

강의자료가 pdf외에 보이지 않습니다.강사님이 수업하면서 작성하신 완성 소스코드를 받고싶은데 어디서 받을 수 있을까요? 

선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 수업자료 3-3 io multi-threading.py 관련해서 질문 있습니다. 만약 fetcher 함수가 끝이 있는 함수가 아니라 while 문으로 계속 도는 (다른) 함수라고 가정하고, ThreadPoolExecutor 를 통해 2개 이상의 스레드에서 함수들을 돌린다고 했을 때 파이썬 스크립트 파일을 실행시키면 ctrl+c 를 눌러도 종료가 안되는데, 이건 왜 이러는 것이죠? 그리고 ctrl+c 를 통해 종료를 하게 하려면 어떻게 코드를 수정해야 하는지도 설명 부탁드립니다.  

강사님 설명 열심히 듣고 있는 수강생입니다.예제를 따라 하다 보니 제 환경에서는 안되는 부분이 있어서 확인해보았습니다.저는 pydantic 2.8.2를 사용하고 있더군요pydantic 2.8.2에서는 dict() 메소드가 더 이상 사용되지 않으며 대신 model_dump()를 사용 한다고 합니다from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): # Pydantic 모델 정의 name: str price: float is_offer: bool = None @app.post("/items/") def create_item(item: Item): #return {"item": item.dict()} # Pydantic v2.x부터 dict()->model_dump()로 변경 return {"item": item.model_dump()} # Pydantic 모델을 API에 사용 사용버전에 따라 다른 것 같아서 혹시나 올려봅니다

Azure Function의 메인 파일은 function_app.py이어야 하나요?

Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting idna>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting dnspython>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting typer>=0.12.3 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached typer-0.12.3-py3-none-any.whl (47 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting certifi 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl (162 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting anyio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached anyio-4.4.0-py3-none-any.whl (86 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached urllib3-2.2.2-py3-none-any.whl (121 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting charset-normalizer<4,>=2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached charset_normalizer-3.3.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (140 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting rich>=10.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached rich-13.7.1-py3-none-any.whl (240 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting shellingham>=1.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached shellingham-1.5.4-py2.py3-none-any.whl (9.8 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting pygments<3.0.0,>=2.13.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached pygments-2.18.0-py3-none-any.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting markdown-it-py>=2.2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.

안녕하세요 저는 업무 상 필요에 의해 AI 활용 관련해서 이런저런 테스트를 해 보고 있는 중입니다. 개발자가 아니여서 직접적으로 개발을 수행하기에는 어려움이 있습니다. 현재 사내 가이드라인 문서들 (PDF)을 ChatGPT4o에 업로드하여 이해 시킨 후 개인 업무 진행 후 그 결과물들이 가이드라인을 얼마나 준수하는지에 대한 준수율 체크를 해 점수화 해 주는 사내 전용 AI를 도입해 보려고 강의를 듣고 있습니다만 어렵네요 ChatGPT에 pdf 파일을 올려 테스트를 해 보니 상당 수준의 검출 가능성이 있겠다는걸 확인 했습니다만 그 과정을 통해 ChatGPT가 저희 가이드라인을 학습해 다른데 활용이 될 수도 있다는 우려가 있습니다그래서 덩치가 크고 무거운 LLM 말고 SLM을 이용하여 한정된 분야에만 전문화되고 사내 전용으로 보안도 확보한 상태에서 개발할 수 있는 방법에 대해 문의 드리고 싶은데요 개인 이메일로 연락 부탁드리겠습니다 tk.lee@lge.com감사합니다

수업노트에 올려져있는 프론트 코드의 css가 동작하지 않는것같아서 확인해보니 Line 6,7 에 기재된 링크에 괄호 (<>) 가 붙어있어서 제거해주니 정상작동했습니다.이부분 수정이 필요한거 맞죠..? 아니면 수업노트자료 업로드 환경에서의 escape character(?) 쯤 되는것인지 궁금합니다!

너무 좋은 강의 입니다 ㅎㅎ강의 전달력도 좋고 단순 기술을 설명하기 보다 왜 이기술을 쓰는게 좋은지 논리적으로 설명해주셔서 이해가 잘되네요 ㅎㅎ앞으로도 계속 좋은 강의 부탁드립니다.사내에서 여러번 검증받고 피드백받은 흔적이 느껴지네요. 좋은 팀 좋은 회사에 계시는 것 같습니다.

사랑해

안녕하세요 강사님mongoDB를 이번에 처음 사용하는데,세팅하는 과정에서 궁금한게 생겨 질문 남깁니다.저는 지금까지 mysql로 토이프로젝트를 진행했었는데요~fastAPI 기반의 프로그램을 실행시키기 전에 항상 mysql 을 구동시켜 놓았었습니다.그런데 이번 mongoDB의 경우엔, 별도로 mongoDB 를 실행시키지 않고 바로 app을 실행시키더군요 !몽고DB도 결국 별도의 프로그램이기에, webapp이 띄워지기 전에 미리 프로세스로 올라온 상태이어야할 것 같은데, 맞을까요? 그렇다면 mongoDB가 프로세스로 띄워지는 순간은 언제인가요?혹시 __init__.py 에서 connect() 함수에서 프로그램을 띄우고 연결하는 작업을 진행하는걸까요?

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. async await 등의 문법 관련해서 질문이 있습니다. 코루틴을 만들때 언제 async 나 await을 써야하는지 잘 이해가 되지 않고, 인터넷을 찾아봐도 이해가 잘 되지 않습니다. 이것을 설명하는 자료나 공식문서가 따로 있나요? 예를 들어, 4-2 코드 파일에서 # (a) 부분 async def fetcher(session, url): async with session.get(url) as response: # (b) 부분 return await response.text() # (c) 부분 async def main(): urls = ["https://naver.com", "https://google.com", "https://instagram.com"] * 10 async with aiohttp.ClientSession() as session: # (d) 부분 # (e) 부분 result = await asyncio.gather(*[fetcher(session, url) for url in urls])  "비동기 함수를 만들때 def 앞에 async 라는 것을 쓰는 것이다" 는 이해를 하겠는데,예를 들어 (b) 부분에서 with 앞에 왜 async를 써야 하는지 (함수를 정의할때 async를 썼는데 왜 함수 안의 with 절 앞에 또 async를 써줘야 하나요?) ,  (c)에서 response.text() 앞에 왜 await을 써줘야 하는지 (async로 정의된 함수안에는 await을 무조건 써줘야 하나요? 그럼 모든 줄에 await을 써줘야 하나요? 아니라면 await을 써주는 줄과 안써주는 줄은 어떻게 구분하죠?)(d) 에서도 왜 async를 써주는지,  (e) 에서는 await을 정의해주면서 왜 그 위에 urls 를 정의할때는 안 쓴것인지 이런 문법 자체가 궁금합니다. 혹시 이런것을 설명해주는 자료나 링크도 제공이 가능할까요?   

섹션 17. 2번째 강의에서 "signup(회원가입), login(로그인), create_memo(메모 생성)" 함수에만 db를 AsyncSession으로 사용하고,비동기 처리가 포함된 다른 함수인 "list_memos(메모 조회), update_memo(메모 수정), delete_memo(메모 삭제)" 함수에는 db를 Session으로 사용하는 것 같은데 이유가 있을까요??