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[Celery] inspect - Worker 설정값 확인

개요2024.09.26-[Celery/Flower] 설치 및 실행에서 기본적인 구성으로 Celery를 설치하고 실행해 보았는데, Celery의 현재 설정 등을 확인하는 방법을 알아두어야 할 것 같다.방법을 적어둔다.  CLIcelery cli의 inspect 명령은 Celery worker를 검사하는 기능을 제공한다. celery inspect [OPTIONS] {report|conf|query_task|clock|ping|stats|sched uled|reserved|active|revoked|registered|objgraph|memsamp le|memdump|active_queues} 그중에서도 설정값은 report나 con..

[Python] iterable와 iterator

개요평소 list나 set 등을 iterable 한 객체라고 말해왔는데, 관련 개념을 조금 더 명확하게 정리할 필요가 있어서 정리한다.  iterableiterable이란 멤버들을 순회할 수 있는 객체를 의미한다. 순회당하는 객체를 iterable 하다고 말하며, Python에서는 list, string, drictionary, tuple, set 등이 해당된다.참고로  __iter__() 함수를 가진 객체는 전부 iterable에 해당하고, 다음과 같은 코드로 객체가 iterable인지 확인할 수도 있다.from typing import Iterableprint(isinstance(list(), Iterable))print(isinstance(set(), Iterable))print(isins..

개요2024.09.10-[MySQL] GROUP_CONCAT - 그룹 별 행 압축에서 특정 컬럼에 대해 그룹 별로 압축하는 GROUP_CONCAT 함수를 알아보았다. 이번 글에서는 JSON_TABLE, JSON_ARRAY를 활용하여 압축한 행을 다시 풀어내는 방법을 적어본다.  예제 데이터다음과 같은 예제 데이터를 사용하여 방법을 적어둔다.| type | names || ------- | -------- || cooker | 뒤집개 || fruit | 수박,사과,사과 | DDL더보기CREATE TABLE objects ( type varchar(50), names varchar(100));INSERT INTO objects VALUES ('cooker ', '뒤집개');INS..

개요2024.09.23-[MySQL] JSON 다루기에서 MySQL에서 JSON 형식의 데이터를 추가하고 조회하는 방법을 알아보았다.이번 글에서는 JSON 데이터를 테이블 형태로 변환하는 함수인 JSON_TABLE 함수의 사용 방법을 적어둔다.  JSON_TABLEJSON_TABLE(expr, path COLUMNS (column_list) [AS] alias)JSON_TABLE은 JSON 데이터를 표형식 데이터로 변환하는 함수로 MySQL 8.0에서 도입되었다. 매개변수는 다음과 같다.- expr : 테이블로 변환할 JSON 데이터- path : 테이블 행을 생성하는데 사용하는 JSON 경로- column_list : 테이블 열을 생성하는데 사용하는 JSON 경로 예시와 함께 사용 방법을 적어둔다.  ..

개요최근 MySQL에서 JSON 데이터를 지원하고 있다는 것을 알게 되었다. 간단히 읽고 쓰는 방법을 확인해 보자.   JSON 타입MySQL 데이터베이스의 테이블에서 JSON 데이터를 다루기 위해서는 테이블 컬럼의 데이터형이 JSON이어야 한다.CREATE TABLE employees ( id integer AUTO_INCREMENT primary key, name VARCHAR(200), profile JSON);  INSERTJSON 데이터는 문자열 또는 JSON_OBJECT를 사용하여 입력할 수 있다. 1. 문자열로 입력하기INSERT INTO employees(name, profile) VALUES ('홍길동', '{ "age" : 30, "gender" : "man", "부서": "개발" }'..

현상다음과 같은 JSON 형식의 데이터가 있다고 하자.{ 'Singer' : 'James', 'Titles': ['a', 'b', 'c'], 'Albums' : [1, 2]}이 데이터를 1행 3열의 데이터프레임으로 생성하려고 한다. 하지만 기본적으로 리스트의 원소 수만큼의 행을 가진 데이터프레임을 만들게 끔 되어 있기 때문에 생성을 시도하면 다음과 같은 에러가 발생한다.ValueError: All arrays must be of the same length꼼수를 부려 데이터프레임을 만들어 보자.   방법데이터프레임을 생성할 때 DataFrame 생성자 말고 from_records, from_dicts과 같은 함수를 사용할 수도 있다. 이중 from_dicts 함수는 orient라는 매개변..

개요다음과 같이 두 개의 범위가 있다고 할 때,├───A───┤ ├───B───┤두 범위에 서로 겹치는 부분이 있는지, 없는지 판단하고 싶다. 간단한 방법이 있는지 알아본다.   경우의 수서로 다른 두 개의 범위가 위치할 수 있는 경우의 수부터 알아보자. 1. 범위 A의 최댓값이 범위 B의 최솟값보다 작은 경우max(A) ├───A───┤ ├───B───┤ 2. 범위 A의 최대값이 범위 B의 최솟값보다 크거나 같으면서 범위 B의 최댓값보다 작거나 같은 경우min(B) ├───A───┤ ├───B───┤ 3. 범위 A의 최소값이 범위 B의 최솟값보다 크거나 같으면서 범위 B의 최댓값보다 작거나 같은 경우min(B) ├───A───┤├───B───┤ 4. 범위 A의 ..

개요Python에서는 f-string이라는 간편하고 강력한 방법으로 문자열 포맷팅을 제공해주고 있는데, 간혹 일부 값만 치환해야 하는 상황에서는 사용할 수 없는 경우가 있었다. python에서 기본적으로 제공하는 %-포맷팅이나 str.format 함수도 확인을 해봤는데, 아무래도 제공하지 않는 기능인 것 같다.이번 글에서는 문자열을 포맷팅하는 또 다른 방법인 Template이라는 기능을 소개하려고 한다.  TemplateTemplate은 string의 기능으로 간단한 문자열 포맷팅을 제공하는데, 여기서 말하는 간단하다는 말은 Python의 다른 내장 문자열 포맷팅 기능보다 번역하기 쉽게 만들어졌다는 의미이다. (코드 관점에서의 이야기인 듯?)string.Template은 $를 기반으로 문자열 치환을 제공..

개요이전에 python의 requests를 사용해 http 요청하는 방법을 적어두었었는데, requests 라이브러리 외에 http 요청을 할 수 있는 방법은 여러 가지다. 이번 글에서는 Tornado의 httpclient 객체를 사용해 http 요청을 하는 방법을 적어둔다.  tornado.httpclienttornado.httpclient는 차단/비차단 HTTP 클라이언트 인터페이스다.simple_httpclient, curl_httpclient을 공유하는 공통 인터페이스를 정의하며, 사용자 애플리케이션은 적절한 구현 클래스를 직접 인스턴스화하거나 AsyncHTTPClient를 사용하여 재정의할 수 있는 구현 클래스를 선택할 수 있다. 기본적으로는 simple_httpclient를 사용한다.curl_..

개요Python 개발을 할 때 Pycharm을 사용하고 있는데 간혹 변경한 부분은 다시 원복해야 하는 경우가 종종 있다. 근데 그 양이 많아서 실행 취소로 할 수 없는 수준이라 곤란했었는데, Pycharm에서 파일 변경 사항을 추적하는 기능을 제공해주고 있어 정리한다.  로컬 히스토리로컬 히스토리 기능은 Git과 같은 형상 관리와 별도로 프로젝트에서 발생한 변경 사항을 지속적으로 추적하는 기능이다.커밋 간의 차이점만 추적하는 Git과는 다르게, 코드 편집, 테스트 실행, 애플리케이션 배포 등의 작업을 할 때 프로젝트의 상태를 자동으로 기록한다. 따라서 삭제한 파일을 복원하는 등의 작업을 수행할 수 있게 된다. 다만 Git과 같은 형상 관리를 대체하지 못하고, 보관 주기와 보관 용량에 한계가 있다.  이력..