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사용자 입력을 기반으로 Pixabay에서 이미지를 가져오고, 그 결과 이미지를 보여주는 HTML 파일을 생성하는 Python 코드입니다.Pixabay API를 활용해서 이미지를 불러오는 파이썬 코드입니다.원하는 검색어는 직접 입력할 수 있게 했고, 파일은 별도로 저장됩니다.  만든 이유는 앞서 포스팅했던 썸네일 편집기에 이미지 컷을 불러오는 기능을 추가하기 위한 테스트 용입니다. 2024.07.28 - 초간단 썸네일 편집기를 사용하여 멋진 썸네일을 쉽게 만드는 방법 아래 코드에서 API 키값과 저장 경로는 별도로 설정하셔야 합니다. (궁금한건 댓글 또는 gpt에게 물어보셔요) import osimport requests# 사용자로부터 검색어를 입력받습니다.query = input("검색어를 입력하세요: ..

python이 엑셀보다 나은 10가지작업Python Excel반복 작업 자동화pandas와 openpyxl을 사용하여 데이터 처리 및 보고서 생성 자동화.매크로는 유연성이 떨어지며, 디버그 및 유지보수가 어렵다.대용량 데이터 처리pandas와 numpy는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하며 복잡한 작업도 가능.대용량 데이터에서 성능이 크게 저하되며, 대규모 데이터를 효율적으로 처리하지 못할 수 있다.데이터 분석 및 조작pandas, numpy, scipy를 사용하여 고급 데이터 분석 및 조작이 가능.기본 분석에 강하지만, Python의 고급 기능 및 복잡한 조작 기능이 부족하다.머신 러닝 및 통계 분석scikit-learn, TensorFlow, statsmodels 등 라이브러리를 사용한 포괄적인 도구..

이 코드는 사용자가 입력한 텍스트를 음성으로 변환하여 mp3 파일로 저장하는 프로그램입니다. 프로그램은 gTTS 라이브러리를 사용하여 텍스트를 음성으로 변환하고, ffmpeg를 사용하여 음성 파일의 속도를 조정할 수 있습니다. 아래는 코드의 주요 부분에 대한 분석입니다.코드 설명▶ ffmpeg 설치 확인: check_ffmpeg_installation() 함수는 ffmpeg의 설치 여부를 확인하고 그 결과를 사용자에게 알립니다.▶ 디렉토리 생성: ensure_dir_exists(save_directory) 함수는 음성 파일을 저장할 디렉토리가 존재하지 않을 경우 생성합니다.▶ 사용자 입력 처리: 사용자가 텍스트를 입력하고, 'end'를 입력할 때까지 반복합니다. 입력된 텍스트는 리스트에 저장됩니다.▶ 음..

간단한 Todo 리스트 API 구현1. 프로젝트 설정필요한 라이브러리 설치pip install fastapi uvicorn프로젝트 파일 구조.├── main.py└── requirements.txt2. FastAPI 서버 코드 작성main.py 파일 내용from fastapi import FastAPI, HTTPExceptionfrom pydantic import BaseModelfrom typing import Listapp = FastAPI()class Todo(BaseModel): id: int title: str description: str = None completed: bool = Falsetodos = []@app.post("/todos/", response_model..

강의 10: FastAPI 프로젝트 배포강의 목표FastAPI 프로젝트를 배포하는 방법을 이해합니다.기본적인 보안 설정을 적용하여 배포합니다.준비물이전 강의에서 설정한 FastAPI 프로젝트실습 예제Dockerfile을 생성하여 Docker 이미지를 만듭니다. FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.8 COPY ./app /appdocker-compose.yml 파일을 생성하여 Docker Compose 설정을 추가합니다. version: "3.7" services: web: build: . ports: - "80:80"Docker 이미지를 빌드하고 컨테이너를 실행합니다. docker-compose up --build브라우저에서 h..

강의 9: 사용자 인증 및 권한 부여강의 목표OAuth2와 JWT를 사용하여 사용자 인증 및 권한 부여 방법을 이해합니다.인증이 필요한 API 엔드포인트를 생성합니다.준비물이전 강의에서 설정한 FastAPI 프로젝트실습 예제auth.py 파일을 생성하고 OAuth2 및 JWT 설정을 추가합니다. from fastapi import Depends, HTTPException, status from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer, OAuth2PasswordRequestForm from jose import JWTError, jwt from passlib.context import CryptContext from sqlalchemy.orm import Sessi..

강의 8: 응답 모델 사용하기강의 목표Pydantic 응답 모델을 사용하여 API 응답을 검증하는 방법을 이해합니다.응답 모델을 정의하고 사용하는 API 엔드포인트를 생성합니다.준비물이전 강의에서 설정한 FastAPI 프로젝트실습 예제schemas.py 파일에 응답 모델을 정의합니다. class UserResponse(BaseModel): id: int name: str age: int email: str class Config: orm_mode = Truemain.py 파일에서 응답 모델을 사용하도록 수정합니다. @app.post("/users/", response_model=schemas.UserResponse) def create_user(user:..