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프로그래밍 기술 604

5. 웹 서버와 웹 애플리케이션 서버

5. 웹 서버와 웹 애플리케이션 서버 시간이 지나면서 효과적으로 서비스하기 위해 하나의 웹 서버를 계층적으로 나누어 웹 서버와 웹 애플리케이션 서버로 나누어 구성하고 있습니다. 웹 서버는 클라이언트로부터 요청을 받아 웹 애플리케이션 서버에 전달하고 웹 애플리케이션 서버로부터 받은 결과를 다시 클라이언트에게 응답하는 역할을 수행합니다. 웹 서버로 잘 알려진 제품으로는 GNU의 아파치, MS 사의 IIS, 구글의 GWS 등이 있습니다. 웹 애플리케이션 서버는 서버 사이드에서 동적인 웹 페이지를 작성해 주는 PERL, PHP, ASP, JSP 등의 웹 언어로 작성한 웹 애플리케이션을 실행하여 결과를 응답하는 역할을 수행합니다. 웹 애플리케이션 서버로는 아파치 톰캣이나 제우스, 웹 스피어 등이 있습니다. 좀 더..

4. 웹 클라이언트 제작 실습

4. 웹 클라이언트 제작 실습 이번에는 직접 웹 클라이언트를 제작해 봅시다. 먼저 파이썬 프로젝트를 하나 생성하고 코드를 편집하세요. import urllib.request urladdr = "http://example.com" request = urllib.request uc = request.urlopen(urladdr) result = uc.read().decode('utf-8') print(result) • import urllib.request 웹 표준 라이브러리에서 웹 클라이언트를 제작할 때 사용하는 모듈 중에 웹 페이지 요청에 관한 부분은 urllib.request를 참조하여 구현합니다. 웹 클라이언트에서 요청할 페이지의 url 주소를 하드 코딩합시다. • urladdr = http://ex..

3. 웹 프로그래밍

3. 웹 프로그래밍시작에 앞서 웹 프로그래밍이 무엇인지 간략히 살펴보고 갑시다.웹 프로그래밍은 웹 서버를 개발하는 것과 웹 클라이언트를 개발하는 것으로 구분할 수 있어요. 이들 웹 서버와 웹 클라이언트 간에는 HTTP(Hiper Text Transport Protocol)을 사용하여 통신을 진행합니다.대표적인 웹 클라이언트에는 인터넷 익스플로러, 크롬, 오페라 등의 웹 브라우저가 있으며 일반적으로 웹 클라이언트라고 하면 웹 브라우저를 말하다보니 웹 프로그래밍이라고 하면 웹 서버 프로그래밍이라고 생각합니다. 하지만 웹 페이지를 크롤링하고 페이지 내용을 분석하는 등의 검색 로봇 및 분석 로봇 등을 만들어 4차 산업에 활용하는 프로그램들은 웹 클라이언트 프로그래밍에 속합니다. 하지만 이 책에서는 웹 클라이언트..

2. PYTHON 설치

2. PYTHON 설치 이번 장은 파이썬 설치를 진행할게요. 먼저, 파이썬 사이트의 다운로드 페이지(로 이동하여 설치할 컴퓨터에 맞는 설치 파일을 다운로드 받으세요. *윈도우즈 버전 다운로드 사이트: https://www.python.org/downloads/windows 다운로드 받은 파일로 설치를 하세요. 이 때 경로를 환경 변수에 자동 추가하기 위해 "Add ... Path" 체크 박스를 선택한 후에 설치하세요. 정상적으로 설치하였는지 확인하려면 명령 프롬프트에서 python 명령이 동작하는지 확인해 보세요. 또한 GUI 환경인 IDLE을 메뉴에 포함된 것을 확인할 수 있을 거예요. 이를 클릭하여 IDLE을 실행해 보세요. 다음은 IDLE을 통해 "Hello, Python!"을 출력하는 예입니다. ..

1. 들어가기에 앞서

1. 들어가기에 앞서 이 책은 Python 언어로 웹 프로그래밍 할 때 효과적으로 웹 서버를 제작할 수 있게 해 주는 Django 프레임워크를 활용하는 방법에 관한 책입니다. 따라서 여러분은 이 책을 통해 Django 프레임워크를 활용하여 웹 서버를 제작하는 방법을 얻을 수 있을 것입니다. 하지만 이 책을 효과적으로 학습하려면 우선 Python 언어의 문법과 HTML 등의 기초적인 웹 지식을 갖고 있어야 합니다. 이 책에서는 Django 프레임워크를 살펴보기 전에 파이썬 웹 표준 라이브러리에 관해 살펴볼 거예요. 파이썬 웹 표준 라이브러리는 어떠한 모듈로 구성하고 있으면 기본적인 모듈에서 제공하는 것을 간략하게 사용하는 방법을 다루고 있어요. Django 프레임워크도 파이썬 웹 표준 라이브러리의 일부입니..

[미디 분석 프로그램 만들기] 8. 트리 노드에 이벤트 정보 표시

[미디 분석 프로그램 만들기] 8. 트리 노드에 이벤트 정보 표시 안녕하세요. 언제나 휴일, 언휴예요. 앞에서 미디 파일을 로딩하여 분석한 후 이를 트랙 별로 리스트 박스에 출력하는 부분까지 구현하였습니다.[미디 분석 프로그램 만들기] 1. 구현할 프로그램 소개[미디 분석 프로그램 만들기] 2. 프로젝트 생성 및 Layout[미디 분석 프로그램 만들기] 3. 미디 파일 열기 및 청크로 분할하기[미디 분석 프로그램 만들기] 4. 헤더 청크 분석하기[미디 분석 프로그램 만들기] 5. 트랙 청크 분석하기 - delta time 구하기[미디 분석 프로그램 만들기] 6. 트랙 청크 분석하기 - 메타 이벤트 분석[미디 분석 프로그램 만들기] 7. 트랙 청크 분석하기 - 미디 이벤트 분석 이번에는 리스트 박스의 항목..

[4차 산업, 빅데이터 - 통계 실무활용] 평균으로 생기는 오해 줄이기

[4차 산업, 빅데이터 - 통계 실무활용] 평균으로 생기는 오해 줄이기 안녕하세요. 언제나 휴일, 언휴예요. 대푯값은 데이터 전체를 파악하기 위한 값으로 가장 많이 사용하는 것이 평균이다. 하지만 평균은 많은 오해를 가져오고 있습니다. 예를 들어 ㄱ 회사의 평균 연봉이 6000만원이라고 하였을 때 보통 6000만원은 받는 것으로 생각할 수 있습니다. 하지만 2000만원을 받는 직원이 5명 2500만원을 받는 직원이 7명, 3000만원을 받는 직원이 19명, 3500만원을 받는 직원이 11명, 4500만원을 받는 직원이 6명, 1억 6000만원을 받는 임원이 9명, 2억 2000만원을 받는 임원이 3명이라고 한다면 6000만원보다 적게 받는 인원이 48명이고 6000만원보다 많게 받는 인원이 12명입니다.

[4차 산업, 빅데이터 - 통계 실무활용] 인과관계 분석하기

[4차 산업, 빅데이터 - 통계 실무활용] 인과관계 분석하기 안녕하세요. 언제나 휴일, 언휴예요. 이번 글부터는 4차 산업의 기반 기술인 빅데이터를 지배하기 위한 통계를 실무에서 활용하는 것에 관하여 하나 하나 살펴볼 거예요. 제일 먼저 데이터를 단순 집계하는 것을 넘어서기 위한 지혜에 관해서 다룰 것입니다. 주요 참고 서적: "빅데이터를 지배하는 통계의 힘 - 실무활용 편" 데이터를 단순 집계하는 수준의 통계만 사용하던 수준에서 한 단계 끌어올려 인과관계를 분석할 수 있고자 한다면 다음 세 가지 지혜를 갖추어야 할 것입니다. ① 평균과 비율 등 통계 지표이 본질적인 의미를 이해하기② 데이터를 점이 아닌 구간으로 이해하기③ '무슨 값을 어떻게 정리해야 하는지' 알기 참고 문헌: 빅데이터를 지배하는 통계의..

[4차 산업, 빅데이터] 빈도론보다 효율성 높은 베이즈 확률 계산

[4차 산업, 빅데이터] 빈도론보다 효율성 높은 베이즈 확률 계산 안녕하세요. 언제나 휴일, 언휴예요. 확률을 가지고 예측할 때 빈도론과 베이지 확률 등이 있습니다. 먼저 빈도론은 발생할 빈도를 가지고 확률을 말합니다.빈도론의 확률은 발생할 빈도 예를 들어 진짜 동전(앞면과 뒷면이 나올 확률이 1:1)과 가짜 동전(앞면과 뒷면이 나올 확률 4:1)이 있다고 가정합시다. 그리고 어느 하나의 동전을 선택하여 10번을 던지는 실험을 하였고 모두 앞면이 나왔다. 그렇다면 실험에 사용한 동전은 어떤 동전일까요? 이와 같은 질문에서 빈도론파는 진짜 동전은 연속으로 10번 앞면이 나올 확률은 1/1024이므로 대략 0.1%정도이므로 진짜 동전일 확률은 없다고 보아도 타당할 정도로 낮습니다. 그런데 가짜 동전은 연속으..

[4차 산업, 빅데이터] 일반지능을 발견하는데 사용한 인자분석

[4차 산업, 빅데이터] 일반지능을 발견하는데 사용한 인자분석IQ 검사처럼 추상적인 지표를 측정하기 위해서도 통계기법을 사용합니다. 일반지능을 발견한 스피어먼은 여러 가지 지능 측정 방식 중 몇 가지를 선택하여 '지능을 나타내는 지표'간의 상관을 분석했어요. 상관이란 '한쪽 값이 클 때 다른 쪽 값도 큰가/한쪽 값이 작을 때 다른 쪽 값도 작은가'하는 관련성의 정도이다. 스피어먼은 다각적인 연구를 거친 후 서로 다른 지능의 측면은 일정 부분 상관되어 있다는 것을 발견했습니다. 그리고 여러 지표에 일정한 단위를 매겨 서로 합성하면 모든 지표와 잘 상관하는 합성 변수를 만들 수 있다는 사실도 발견했어요. 그리고 수많은 항목을 개별적으로 생각하는 것 보다 잠재적인 지능을 나타내는 (측정한 가능한 인자로부터 추..

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