2021-08-02 읽을거리

python

1. github로 워크플로우 사용하기

해당 글은 파이프라인을 github 상에서 구성하여 CI/CD를 사용할 수 있도록 제공하고 있다.

https://blog.outsider.ne.kr/1556?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+rss_outsider_dev+%28Outsider%27s+Dev+Story%29 

GitHub Actions 워크플로우의 승인 기능 사용하기 :: Outsider's Dev Story

 

2. 이미지 프로세싱 라이브러리 8가지

해당 글에서는 이미지 프로세싱을 수행하는 라이브러리를 8가지 소개하고 있다.

1~4번은 흔히 쓰는 라이브러리지만, 5~8번은 흔히 쓰지 않지만 각 라이브러리들의 장점들이 있어서

각 상황에 맞게 사용하면 유용할 것으로 생각된다.

https://betterprogramming.pub/8-image-processing-python-packages-that-you-must-try-3b0e7d69548d

8 Image Processing Python Packages That You Must Try

 

3. 효과적으로 loop문을 돌리는 방법

해당 글에서는 다양한 데이터들의 조합, loop 들을 python 코드로 효과적으로 사용하는 방법들을 소개하고 있다.

matrix product 방식을 여기에 적용할 수 있다는 것도 신선했다.

https://python.plainenglish.io/how-to-perform-efficient-looping-in-python-811bd76d6aa 

How to Perform Efficient Looping in Python

 

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ML / DL

1. pandas를 SQL으로 변환하는 라이브러리 : pandas_to_sql 라이브러리

해당 라이브러리는 pandas의 dataframe을 DB에서 가져올 수 있게 SQL 문으로 변환 시켜준다.

dataframe의 조건도 같이 SQL 조건으로 변환시켜주어서 SQL문을 어려워 하는 사람이 유용하게 쓸 것으로 생각된다.

https://towardsdatascience.com/pandas-to-sql-moving-code-from-sql-to-python-and-pandas-afc4c62a644c

pandas-to-sql — Moving code from SQL to Python and Pandas

 

2. jupyter code를 가독성 높게 해주는 extension : code_prettify

해당 익스텐션은 jupyter notebook 상에서 코드를 정렬해주는 기능을 제공해준다.

특정 버튼을 제공해줘서 셀에 존재하는 코드를 버튼 하나로 깔끔하게 변환해주기 때문에

매번 코드를 다시 수정해준다면 해당 익스텐션을 써보기를 추천

https://medium.com/nabla-squared/how-to-prettify-your-code-in-a-jupyter-notebook-f2fe2a652f81

How to prettify your code in a Jupyter Notebook

 

3. 다양한 fake data들을 생성하는 라이브러리 4가지

해당 글은 fake data를 생성하는 기능을 제공하는 라이브러리들을 소개하고 있다.

SQLite, 날짜, 주소 등 다양한 가짜 데이터 타입들을 생성할 수 있어서,

데이터 파이프라인이 정상적으로 동작하는지 테스트 용으로 사용할 때 추천

https://preettheman.medium.com/best-python-packages-to-generate-fake-data-76492ff7e19f

Best Python packages to generate fake data