DEV/Web 개발97 Web 개발 :: 파이썬 Django Rest Framework(3) _ 클래스형 뷰, 프론트엔드에 출력하기 DRF(Django Rest Framework)(3) _ 클래스형 뷰(Class based View), 프론트엔드 출력하기 01. 클래스형 뷰(Class based view) (※ 공식 문서 참고 링크) - 클래스형 뷰로 변경했을 때에는 다른 클래스를 상속받을 수 있는 장점 등이 생긴다. - 공식문서에 class view 기본 템플릿이 잘 나와있기 때문에 복사하여 일부만 수정하여 사용해도 괜찮다. - 기존의 article_API view를 아래와 같이 클래스형 뷰로 변경한다. # articles/views.py ... class ArticleList(APIView): def get(self, request, format=None): articles = Article.objects.all() seriali.. 2022. 10. 27. Web 개발 :: Django 머신러닝 프로젝트 Code Review _ User_TIL#37 ■ JITHub 개발일지 37일차 □ TIL(Today I Learned) :: Django 머신러닝 프로젝트 Code Review _ User 1) 문제점 및 몰랐던 점(+내가 했던 시도) (1) 유저 기능 중 회원가입 기능을 구현할 때에 중복된 유저 이름을 사용하는지 확인해야 할 때가 있다. 이 때 아래와 같이 get_user_model()을 사용하는데 사용하는 모델 이름인 User를 그대로 받아오는 것과 무슨 차이인지 궁금했다. email_exist_user = auth.get_user_model().objects.filter(email=email) username_exist_user = auth.get_user_model().objects.filter(username=username) (2) is.. 2022. 10. 26. Web 개발 :: 파이썬 Django Rest Framework(2) _ 포스트맨, Swagger DRF(Django Rest Framework)(2) _ Postman, Swagger 01. 포스트맨 - 개발 도중에 포스트맨에서도 Collections를 만들고 아래와 같이 기존에 만들었던 url링크를 입력하여 Send버튼을 누르면 저장된 데이터를 아래와 같이 불러올 수 있다. (*이때 django 서버는 active상태여야 한다.) - 1번 게시글과 2번 게시글을 각각 가져오는 request를 만들고 저장한다.(*Save버튼을 꼭 눌러주어야 한다.) - 이렇게 지정해두면 나중에 수정사항이 생길 때 바로바로 확인이 가능하다. - 포스트맨으로 게시글 생성도 가능하다. 아래와 같이 메서드를 POST로 바꾸고, 'Body', 'raw', 'JSON'을 차례로 선택해 준 후 아래에 입력할 데이터를 dict .. 2022. 10. 26. Web 개발 :: Django 머신러닝 프로젝트 Code Review _ User_TIL#36 ■ JITHub 개발일지 36일차 □ TIL(Today I Learned) :: Django 머신러닝 프로젝트 Code Review _ User - 전주 진행했던 머신러닝 프로젝트에 대해 기본 Backend부분에 대해서 코드 Review를 진행하기로 했다. - 첫날은 user부분을 손보기로 했다. - views.py에서 user 템플릿을 불러올 때 TemplateDoesNotExist 오류가 발생했다. user는 현재 구조가 아래와 같이 되어있다. │ └─ user │ ├─ admin.py │ ├─ apps.py │ ├─ migrations │ │ ├─ 0001_initial.py │ │ └─ __init__.py │ ├─ models.py │ ├─ templates │ │ └─ user │ │ ├─ a.. 2022. 10. 25. Web 개발 :: 파이썬 Django Rest Framework(1) _ 프로젝트 세팅, 모델 Serializer, CRUD 기능 구현 DRF(Django Rest Framework)(1) _ 프로젝트 세팅, 모델 Serializer, CRUD 기능 구현 01. 프로젝트 세팅 - 프로젝트 기본 환경 셋팅 # 가상환경 설치 python -m venv venv # 가상환경 실행 source venv/Scripts/activate # 장고 설치 pip install django # DRF 설치 pip install djangorestframwork # 설치된 라이브러리 저장 pip freeze > requirements.txt # 프로젝트 앱 설치 (.을 해서 현재 폴더에 만들기) django-admin startproject . - 깃 사용환경 만들기 1) .gitignore 생성(*gitignore.io 참고) 2) 원격 repo 생성 3.. 2022. 10. 25. Web 개발 :: HTTP와 웹의 동작 방식 HTTP와 웹의 동작 방식_DNS, TCP/IP, Client/Server, request method, status code, header 01. HTTP 웹의 요청흐름 - 웹 브라우저의 흐름 (1) DNS(Domain Name System) 조회 : 웹 브라우저는 고유의 IP를 갖고 있다. (도메인이 이름이라면, IP는 전화번호 같은 개념) 터미널에서 nslookup '주소' 검색시 ip address 확인 가능하다. nslookup www.naver.com (2) HTTP 요청 메시지 작성 : request.GET 또는 request.POST 등.., Request Headers(User-Agent, Accept 등..) (3) Socket 라이브러리를 통해서 전달 (4) TCP/IP 작성(내부에 .. 2022. 10. 24. Web 개발 :: 머신러닝 프로젝트_TIL#35 ■ JITHub 개발일지 35일차 □ TIL(Today I Learned) :: Django 머신러닝 웹 개발 프로젝트 :: 디저트 추천 프로젝트 10/21에는 머신러닝 프로젝트를 종합하여 정리하고 최종 마무리를 진행하였다. 최종 정리 전 마지막날 밤에는 아래 4가지 정도의 문제점을 확인했다. 1) 문제점 : 어떤 문제가 있었는지? - 프로젝트에서 머신러닝을 담당하는 모듈이 되는 파일의 경로지정 문제로 동작하지 않는 경우 발생 2) 몰랐던 점 : 모르는 것은 무엇이었는지? (+내가 했던 시도) - 그냥 단순하게 파일이 있는 위치에서 경로를 받아오려 했으나 지속 실패함. 상대경로가 아니라 절대경로로 바꿔와야 하나해서 바꾸어보았지만 실행되지 않았다. 3) 해결 및 알게된 점 - 직접 python 파일명.py.. 2022. 10. 23. Sparkling Coffee Club :: 머신러닝 웹 개발 프로젝트 KPT 회고록 Django 머신러닝 웹 개발 프로젝트 :: 디저트 추천 프로젝트 ※ 팀 이름 : 스파클링 커피 클럽! 탄산(Sparkling)과 커피(Coffee)를 좋아하는 사람들의 모임! ※ 프로젝트 핵심 목적 사물인식 머신러닝 기능을 적용하여 사용자에게 음식 레시피를 추천하는 서비스 페이지를 구현 머신러닝 모델은 Roboflow의 과일 데이터셋을 활용하여 학습시켰으며, Object Detecting 기능은 Yolov5 라이브러리를 깃헙에서 로드하여 학습된 모델을 활용해 인식하 도록 한다. DJANGO의 CRUD 기능을 활용하여 사용자가 자신의 음식 사진과 레시피를 게시하고, 다른 유저들과 공유할 수 있는 플랫폼 제공한다. 게시글은 댓글, 좋아요 기능이 있어 사용자 간 커뮤니케이션을 원활히 할 수 있도록 한다. ※.. 2022. 10. 21. Web 개발 :: 머신러닝 프로젝트_TIL#34 ■ JITHub 개발일지 34일차 □ TIL(Today I Learned) :: 파이썬 머신러닝_Yolov5을 활용한 이미지 검출 · 사진에서 과일을 인식시키는 머신러닝 모델을 생성한다. 이를 위해 Yolov5, 그리고 OpenCV를 활용하였다. · 모델 학습은 colab을 사용하였다. VSCode를 사용할 수도 있지만 colab을 통해 진행했다. · 사용할 데이터셋은 Roboflow라는 사이트에서 받을 수 있었다. 어제 썼던 kaggle 데이터셋보다 나아보였다. 아래와 같이 커맨드를 입력해서 데이터셋을 압축파일로 받아오고, 압축을 풀어 사용할 수 있다. !curl -L "https://public.roboflow.com/ds/a6SqTvZHdj?key=3pqf4RvUae" > roboflow.zip; .. 2022. 10. 20. Web 개발 :: 머신러닝 프로젝트 SA_TIL#33 ■ JITHub 개발일지 33일차 □ TIL(Today I Learned) :: 파이썬 머신러닝_ResNet을 활용한 이미지 검출 · 사진에서 과일을 인식시키는 머신러닝 모델을 생성하기 위해서 Keras의 ResNet50을 활용하여 모델학습을 시켰다. 이미 훈련된 모델을 쓰고자 아래와 같이 진행해보았다. tensorflow부터 keras, 필요한 모듈들은 모두 임포트해온다. ResNet50도 keras에 포함되어있었다. import tensorflow as tf from keras.applications.vgg16 import decode_predictions from keras.applications.vgg16 import preprocess_input from keras.preprocessing im.. 2022. 10. 20. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 다음 반응형
