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20200329 django-graphql 디렉토리 구조
https://stackoverrun.com/ko/q/12417969 python - Graphene-Django 파일 이름 짓기 규약 이전 Django REST API 프로젝트를 GraphQL 객체로 재 구축하고 있습니다. 나는 이제 & 돌연변이가 제대로 작동하는지 질의합니다. 대부분의 학습은 기존 Graphene-D 장고 & 그래 핀 - 파이썬 코드 샘플을 살펴 보았습니다. 그 (것)들의 사이에 많은 불일치가있는 것을 보인다. Graphick 쿼리는 schema.py에 ... stackoverrun.com 개발을 하면 할수록 디렉토리구조를 잘짜는 것도 상당히 중요함을 알게 된다...(사실상 하나하나 다 중요해서 너무 버겁다ㅠㅠ) 위와 같은 구조 참고하며 계속 만들어봐야겠다... 개인플젝하는데 에너지가..
2020.03.29 -
20200327 graphql 전반
여태까지 회사에서 django와 graphql을 활용하며 코드를 수정하고 기능들을 추가해왔지만 django에서 보내는 정보들을 정확히 어떻게 graphql에서 갖고 오는지 잘 알아보지 못했었다. 최근의 개인프로젝트를 진행하며 알게 된 것들과 회사에서 새로 기능들을 추가하며 알아낸 것들을 간단하게 정리해보겠다. 우선 graphene, graphene_django 등을 import 해놔야 한다. 그리고 나서, django에서 일반적으로 그렇듯이 table을 model.models로 정의한다. 다음과 같이. class TableOne(models.Model): u_id = UUIDField(editable=False, unique=True, null=False, default=uuid.uuid4) create..
2020.03.27 -
20200327 postgresql unnest
1.Postgresql unnest 전에 postgres의 executemany에 관해 포스트한 적이 있는데, ( with psycopg2.connect(host=~~~~) as conn: with conn.cursor() as cur: 에서 cur.executemany()...) 알고보니 exectuemany가 query를 한번에 날리는 것이 아닌 connection을 한번만 할 뿐 query는 똑같이 여러번 한다고 한다. 그럼 더 빠른 query 실행문은 뭘까? 바로 unnest를 활용한 실행문이다. 다음을 보자. def pg_cur(auto_commit=False): with pg2.connect(database=settings.POSTGRES_VECTOR_DB, user=settings.POSTG..
2020.03.27 -
20200321 DB system 1~3강의 정리 pdf
15년도, 2학년때 학과 전필로 db수업 듣긴했는데 중요한것말고는 많이 까먹어서 snuon 활용해서 듣기 시작했다. 아직 기억나는 내용이 많아서 반가웠다. (사실 장고 다루면서 계속 써왔던 개념이긴하다ㅋㅋ) 1강.Intro 2강.Relational Schema/Instance, Keys, Schema diagram 3강.Relational Algebra
2020.03.22 -
20200317 django model filter시 하위 항목 호출
요즘 일이 많아 글 쓸수도 사이드 프로젝트도 진행 못해먹겠다. 쨌든, 오늘 요긴하게 써먹은게 있다. django model에 대해 하위항목을 기준으로 filtering하고 싶으면 어떨까? 즉, 다음과 같은 상황에서 어떻게 해야되는가? class Table(models.Model): any = AnyField(blabla) special = ForeignKey(WhayField, blabla) 그리고 위 WhayField에서 name이란 attribute를 기준으로 filter하고 싶다고 하자. 그렇다면 다음과 같이 하면 된다. Table.objects.filter(special__name='blabla')
2020.03.17 -
200314 auto ml에 관하여
회사 slack에서 어떤 분이 올려주신 논문과 그에 대해 정리한 블로그 글을 봤는데, 내용이 굉장히 흥미로워 글을 쓰게 되었다. 블로그 링크와 논문 링크는 다음과 같다.: https://hoya012.github.io/blog/automl-zero-review/ AutoML-Zero:Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch Review Google 연구진이 최근 공개한 “AutoML-Zero:Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch” 논문을 리뷰하였습니다. hoya012.github.io https://arxiv.org/pdf/2003.03384.pdf 불러오는 중입니다... 논문을 요약하자면 다음과 같다. ..
2020.03.15