context: . 대신에 다른걸 쓸 수 있다고 말씀해주시긴하는데, 제가 이해가 잘 안됩니다. services: app: build: context: .이부분만 다시 설명해주실수있으실까요?

상담을 진행할 때, 작업이 일단 가능한지 확인을 해야하는데 크롤링을 할 수 있는 사이트와 할 수 없는 사이트를 한번에 구별할 수 있는 방법이나 꿀팁이 있나요? (어떤 오류를 갖고 캡차가 뜨는지 궁금합니다.)

안녕하세요 저는 선생님이 만들어놓으신 플스택 개발자 로드맵을 따라가고 있는 학생입니다. 지금까지 파이썬 입문과 크롤링 기초, 처음하는 SQL과 데이터베이스 강의 완강했는데요, 이 다음 로드맵이 MongoDB 강의인데, MongoDB 강의를 잠시 뒤로 미루고 그 다음 강의인 가장 빠른 풀스택: 파이썬 백엔드와 웹기술 부트캠프 (flask/플라스크와 백엔드 기본) [풀스택 Part1-1] 를 수강해도 괜찮을까요?? 제가 백엔드 개발자가 되고싶어서 해당 강의를 먼저 빨리 좀 들어보고 싶은 마음이 큰가봅니다 ㅠㅠ   추가적으로 한가지 더 질문이 있습니다.선생님 커리큘럼이 파이썬을 기반으로 진행되는데, 한국 백엔드 시장에 파이썬 기반 백엔드 개발자에게 주어지는 기회가 적더라구요. 파이썬 기반 백엔드 개발자는 대부분 AI쪽이라 석박들과 경쟁해야 하는 이유도 있고, 대부분의 기업에서 JAVA기반 백엔드 개발자를 채용하는게 그 다음 이유인 것 같습니다.그래서 저는 아무래도 기회의 폭이 넓은 java기반 백엔드 개발자가 되고싶은데, 그러려면 선생님 커리큘럼을 어떻게 활용 하는게 가장 좋을지 궁금합니다. 주변에 이쪽 분야인 사람도 없고 인터넷에는 정보가 너무나도 다양한데, 어떤 정보가 진실인지 거짓인지 구별할 힘이 아직 저에겐 없습니다. 선생님께서 꼭 좀 조언을 해주셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.    강의 정말 좋은 것 같습니다. 좋은 강의를 찍어주시고 합리적인 가격에 팔아주셔서 감사합니다.

안녕하세요, “Java 언어 기출문제의 변형” 수업 수강 중 이해가지 않는 부분이 있어 질문 드리게 되었습니다. (4:30~) class A {A() {System.out.print(‘A’);}A(char x) {System.out.print(x);}} class B extends A {B() {super();System.out.print(‘B’);} B(char x) {this();System.out.print(x);}} public class Test {public static void main(String[] args) {A s1 = new A(‘X’);A s2 = new B(‘Y’);  A s2 = new B(‘Y’); 이 부분을 실행할 때부모생성자를 먼저 실행한 후 B(char x)를 실행하지 않고B(char x)를 먼저 실행하는 이유가 궁금합니다. 동일 질문에 파라미터가 있는 것을 이미 실행했다면, 기본 생성자는 실행되지 않는다고 답변 주셨는데,왜 이 코드에서는 파라미터가 있는 것을 실행하기 전에 부모 생성자를 먼저 실행하지 않는 것인지 궁금합니다.

안녕하세요.. 질문 자주 올리네요^^버전 numpy==1.22.5 pandas==1.3.4 다운그레이했어요..사이킷런 1.0.2 파이썬 3.9.18 입니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

파이썬 입문자로서 강의 잘 듣고 있습니다!해당 강의 중 잘 안되는 게 있어서 문의 드립니다. 해당 사이트에 접속 후 로그인 버튼을 눌러야 하는 데 클릭을 안해서 time.sleep(3)을 했는데도 제대로 작동을 안하는데 잘못된 것이 있을까요?

안녕하세요, 정말 좋은 강의 감사드립니다.현재 스트림릿으로 배포하는 단계를 따라해 보고 있는데요. 배포는 잘되는데 이게 외부에서 접근은 안되는 URL인가요? 배포한 깃헙과 연동된 상태로 url클릭하면 정상 접근되는데, 외부에서는 아래와 같은 화면이 뜹니다. 전세계사람들이 볼 수 있는건 또 다른 프로세스가 필요한가요? [ url클릭 ][배포 계정 말고 다른 계정으로 sign in 후] 

2회 시험을 보면 필기부분엔 거의 시간을 쏟지 않아도 될정도로 쉽게 나왔는데요.. 필기 비중을 어느정도 잡아야 할지 모르겠어요 무조건 외워서 간다 라는 마인드로 해야할까요?

섹션2 [데이터베이스와 RDBMS] 수강을 하면서 다운받은 강의 자료를 보려고 열면 다음과 같이 삽입된 이미지가 보이지 않습니다. 어떻게 해결할 수 있을까요? 

안녕하세요!코딩테스트 첫 입문을 강사님 강의로 기초부터 잘 준비해보려고 열심히 강의 듣고 있는 코린이입니다 :) List부터 차근히 듣고 있는 중인데.. 아직 생소해서 최대한 코딩을 많이 작성해보면서 익숙해지고 문제풀이하고싶은데강의에서 문제풀이하면서 코딩을 작성하라고 하셨는데구체적으로 어떤 툴로 사용해야하고(VS Code? 리트코드?) 어떤 식으로 문제풀이(코딩)를 하고 공부 해야 할지 방향을 모르겠어서 여쭤보고 싶어요ㅠㅠ

라이브러리 다운 받고 강의에 나온 코드 똑같이 작성하여 실행했는데 계속 이 오류 뜨네요 ㅠㅠpi

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.

강의 내용대로 진행하여 dag파일 수행 시 아래와 같은 오류가 뜹니다.ㅠ 해결방법 알려주세요!!credential 에러인 듯한데, IMAP설정, 앱 비밀번호 설정, yaml파일 수정은 모두 완료했었습니다.! 6645fe320334 *** Found local files: *** /opt/airflow/logs/dag_id=dags_email_operator/run_id=manual__2024-09-01T09:02:54.442821+00:00/task_id=send_email_task/attempt=1.log [2024-09-01, 09:02:58 UTC] {local_task_job_runner.py:123} ▶ Pre task execution logs [2024-09-01, 09:02:59 UTC] {warnings.py:112} WARNING - /home/**/.local/lib/python3.12/site-packages/***/utils/email.py:155: RemovedInAirflow3Warning: Fetching SMTP credentials from configuration variables will be deprecated in a future release. Please set credentials using a connection instead. send_mime_email(e_from=mail_from, e_to=recipients, mime_msg=msg, conn_id=conn_id, dryrun=dryrun) [2024-09-01, 09:02:59 UTC] {email.py:272} INFO - Email alerting: attempt 1 [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {taskinstance.py:3301} ERROR - Task failed with exception Traceback (most recent call last): File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/taskinstance.py", line 767, in executetask result = executecallable(context=context, **execute_callable_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/taskinstance.py", line 733, in executecallable return ExecutionCallableRunner( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/utils/operator_helpers.py", line 252, in run return self.func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/baseoperator.py", line 406, in wrapper return func(self, args, *kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/operators/email.py", line 79, in execute send_email( File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/utils/email.py", line 80, in send_email return backend( ^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/utils/email.py", line 155, in send_email_smtp send_mime_email(e_from=mail_from, e_to=recipients, mime_msg=msg, conn_id=conn_id, dryrun=dryrun) File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/utils/email.py", line 282, in send_mime_email smtp_conn.login(smtp_user, smtp_password) File "/usr/local/lib/python3.12/smtplib.py", line 739, in login (code, resp) = self.auth( ^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/smtplib.py", line 641, in auth response = encode_base64(initial_response.encode('ascii'), eol='') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character '\xa0' in position 26: ordinal not in range(128) [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {logging_mixin.py:190} INFO - Task instance in failure state [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {logging_mixin.py:190} INFO - Task start:2024-09-01 09:02:59.026829+00:00 end:2024-09-01 09:03:00.894255+00:00 duration:1.867426 [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {logging_mixin.py:190} INFO - Task:<Task(EmailOperator): send_email_task> dag:<DAG: dags_email_operator> dagrun:<DagRun dags_email_operator @ 2024-09-01 09:02:54.442821+00:00: manual__2024-09-01T09:02:54.442821+00:00, state:running, queued_at: 2024-09-01 09:02:54.472998+00:00. externally triggered: True> [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {logging_mixin.py:190} INFO - Failure caused by 'ascii' codec can't encode character '\xa0' in position 26: ordinal not in range(128) [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {taskinstance.py:1225} INFO - Marking task as FAILED. dag_id=dags_email_operator, task_id=send_email_task, run_id=manual__2024-09-01T09:02:54.442821+00:00, execution_date=20240901T090254, start_date=20240901T090259, end_date=20240901T090300 [2024-09-01, 09:03:00 UTC] {taskinstance.py:340} ▶ Post task execution logs

안녕하세요 선생님생각했던것보다 훨씬 다양한 컨텐츠를 배우다보니 정말 좋은것 같습니다. 다만 세팅 부분에서... 강의에서 진행된 부분대로 동일하게 따라해보았는데 일부 활성화가 안되는 듯하여 문의 드립니다. [강의명 : Github Actions, Python Script 예제]gcp ssh와 깃헙 레포지토리 연동 관련해서...main.py 파일 변경 실습 진행중인데 캡쳐 상태의 에러와 같이 에러가 뜨고 main.py 파일을 읽었을때도 아무런 내용이 읽히지 않아서 혹시 실습중 잘못한 부분이 있나 문의드립니다."error: The following untracked working tree files would be overwritten by merge:main.pyPlease move or remove them before you merge."  [강의명 : Miniconda 시스템 환경설정, Windows11]miniconda 설치후 Powershell에서 "Get-ExecutionPolicy" Unrestricted 로 변경 후 conda activate / conda activate base 명령후 (base)로 변하지 않아서 그 다음 강의 실습인 VSCODE 내 Powershell에서 conda 가 활성화 되지 않는데 혹시 놓친 부분이 없나 궁금합니다.   

안녕하세요. 교수님 너무 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.바쁘실텐데 바로바로 답변해주셔서 너무 감사드려요^^Bike Sharing Demend 예제소스 에러 질문이 있어서요..최근에 설치했는데.. 에러가 많이나서 사이킷런 1.0.2 파이썬 3.9.18으로 다운그레이했습니다. 넘파이는 몇버전으로 해야 할까요?아래는 에러내용입니다.[ 로그 변환, 피처 인코딩, 모델 학습/예측/평가 ] from sklearn.model_selection import train_test_split , GridSearchCV from sklearn.linear_model import LinearRegression , Ridge , Lasso y_target = bike_df['count'] X_features = bike_df.drop(['count'],axis=1,inplace=False) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features, y_target, test_size=0.3, random_state=0) lr_reg = LinearRegression() lr_reg.fit(X_train, y_train) pred = lr_reg.predict(X_test) evaluate_regr(y_test ,pred)에러 --------------------------------------------------------------------------- DTypePromotionError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_19124\3974685920.py in <module> 11 lr_reg = LinearRegression() 12 ---> 13 lr_reg.fit(X_train, y_train) 14 pred = lr_reg.predict(X_test) 15 D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py in fit(self, X, y, sample_weight) 660 accept_sparse = False if self.positive else ["csr", "csc", "coo"] 661 --> 662 X, y = self._validate_data( 663 X, y, accept_sparse=accept_sparse, y_numeric=True, multi_output=True 664 ) D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 579 y = check_array(y, **check_y_params) 580 else: --> 581 X, y = check_X_y(X, y, **check_params) 582 out = X, y 583 D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator) 962 raise ValueError("y cannot be None") 963 --> 964 X = check_array( 965 X, 966 accept_sparse=accept_sparse, D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 663 664 if all(isinstance(dtype, np.dtype) for dtype in dtypes_orig): --> 665 dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) 666 667 if dtype_numeric: DTypePromotionError: The DType <class 'numpy.dtypes.

안녕하세요. 너무 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.Bike Sharing Demend 예제소스 에러 질문이 있어서요..[ 로그 변환, 피처 인코딩, 모델 학습/예측/평가 ]from sklearn.model_selection import train_test_split , GridSearchCVfrom sklearn.linear_model import LinearRegression , Ridge , Lassoy_target = bike_df['count']X_features = bike_df.drop(['count'],axis=1,inplace=False)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features, y_target, test_size=0.3, random_state=0)lr_reg = LinearRegression()lr_reg.fit(X_train, y_train)pred = lr_reg.predict(X_test)evaluate_regr(y_test ,pred)에러--------------------------------------------------------------------------- DTypePromotionError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_19124\3974685920.py in <module> 11 lr_reg = LinearRegression() 12 ---> 13 lr_reg.fit(X_train, y_train) 14 pred = lr_reg.predict(X_test) 15 D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py in fit(self, X, y, sample_weight) 660 accept_sparse = False if self.positive else ["csr", "csc", "coo"] 661 --> 662 X, y = self._validate_data( 663 X, y, accept_sparse=accept_sparse, y_numeric=True, multi_output=True 664 ) D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 579 y = check_array(y, **check_y_params) 580 else: --> 581 X, y = check_X_y(X, y, **check_params) 582 out = X, y 583 D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator) 962 raise ValueError("y cannot be None") 963 --> 964 X = check_array( 965 X, 966 accept_sparse=accept_sparse, D:\dev03\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 663 664 if all(isinstance(dtype, np.dtype) for dtype in dtypes_orig): --> 665 dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) 666 667 if dtype_numeric: DTypePromotionError: The DType <class 'numpy.dtypes. 

서울 기준 시간(현재 시간) : 2024-08-31 11:20:38.126539+09:00GMT/UTC 기준 3시간 후 예약시간 : 2024-08-31 05:20:38.126539+00:00 왜 이렇게 되는 걸까요....

Mac OS 로 수강 중이며, 썸네일 등록이 정상적으로 되지 않습니다. python 명령어로 썸네일 파일이 정상적으로 적용되고 id 값을 가져와 실행까지는 되었습니다. 다만, 업로드 되어 있는지 사이트에 가서 확인해보면, 포스팅은 되어 있는데 썸네일 이미지는 빠진채로 등록이 됩니다. 혹시 이유가 있을까요?

서버가 거부가 되어서 헤더추가까지 했는데도... 여전히 서버 거부인 듯하네요.. 강사님 그대로 따라 했는데.. 왜 이렇죠.ㅠㅠ import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 파라미터 종류가 많은 경우 꿀팁 param = { 'isDetailSearch': 'N', 'searchGubun': 'true', 'viewYn': 'OP', 'strQuery': '패션 인공지능', 'order': '/DESC', 'onHanja': 'false', 'strSort': 'RANK', 'iStartCount': 0, 'fsearchMethod': 'search', 'sflag': 1, 'isFDetailSearch': 'N', 'pageNumber': 1, 'icate': 're_a_kor', 'colName': 're_a_kor', 'pageScale': 100, 'isTab': 'Y', 'query': '패션 인공지능', } reponse = requests.get('https://www.riss.kr/search/Search.do',params=param) html = reponse.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') articles = soup.select('.srchResultListW > ul > li') # 헤더가 필요한 경우(서버가 막힌 경우) header = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0', 'Referer' : 'https://www.riss.kr/search/Search.do?isDetailSearch=N&searchGubun=true&viewYn=OP&queryText=&strQuery=%ED%8C%A8%EC%85%98+%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5&exQuery=&exQueryText=&order=%2FDESC&onHanja=false&strSort=RANK&p_year1=&p_year2=&iStartCount=0&orderBy=&mat_type=&mat_subtype=&fulltext_kind=&t_gubun=&learning_type=&ccl_code=&inside_outside=&fric_yn=&db_type=&image_yn=&gubun=&kdc=&ttsUseYn=&l_sub_code=&fsearchMethod=search&sflag=1&isFDetailSearch=N&pageNumber=1&resultKeyword=&fsearchSort=&fsearchOrder=&limiterList=&limiterListText=&facetList=&facetListText=&fsearchDB=&icate=re_a_kor&colName=re_a_kor&pageScale=100&isTab=Y&regnm=&dorg_storage=&language=&language_code=&clickKeyword=&relationKeyword=&query=%ED%8C%A8%EC%85%98+%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5', } for article in articles[:1]: title = article.select_one('.title > a').text link = 'https://www.riss.kr' + article.select_one('.title > a').attrs['href'] # 상세 페이지로 요청(페이지 안에 들어가야 내용이 있는 경우) response = requests.get(link, headers=header)# 여기서 헤더 추가 html = reponse.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') print(soup) press = soup.select_one('.infoDetailL > ul > li:nth-of-type(2) > div').text #print(title,link,press)