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개발(Development)/Python(파이썬)5

[파이썬] pip 설치 SSLError 오류 해결 방법: SSLCertVerificationError [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] 회사 컴퓨터나 사내망 등의 환경에서 pip로 파이썬 라이브러리를 설치하면, 아래와 같이 SSL관련 에러가 뜰 때가 있다. (방화벽/프록시 등의 이슈로, 해결 방법은 간단하다) pip install requests 'SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1045)'))' Server's certificate is not trusted --tursted-host 옵션으로 파이썬 라이브러리 서버 주소(pypi.org와 files.pythonhosted.org)를 넣어주면 된다. pip --t.. 2020. 10. 9.
[파이썬/장고/맥] 파이참(CE) 장고 프로젝트 생성, 장고 설치, 서버 구동 방법 ▶ 맥(Mac) 파이참 커뮤니티 에디션 환경에서 | 프로젝트를 신규 생성하고, | 장고를 설치 및 설정하고, | 서버를 구동해봅니다. ※ 개발 환경 PC : 맥(Mac 10.15.5) IDE : Pycharm Community Edition(무료 CE 2019.2.4 버전) ※ 기존에 생성한 장고 프로젝트를 파이참에 연동하는 방법은 아래 포스팅을 참고. curryyou.tistory.com/143 # 작업 순서 : 파이참에서 1) 프로젝트 생성하고, 2) 장고를 설치하고, 3) 장고 프로젝트로 설정하고, 4) 서버를 구동 합니다. 작업 순서 1. 파이썬 프로젝트 생성 2. 장고 설치 3. 장고 프로젝트 설정 4. 서버 구동 1. 파이썬 프로젝트 생성 : 파이썬 기본 프로젝트를 생성하고, 신규 가상환경을 .. 2020. 9. 21.
[파이썬/장고] 맥(Mac) 파이참 장고 프로젝트 설정 방법 | 기존에 생성한 가상환경과 장고프로젝트를 파이참에서 작업할 수 있도록 설정하는 작업 # 참고 : (터미널) 가상환경 생성, 장고 설치, 프로젝트 생성방법 --> curryyou.tistory.com/140 # 파이참에서 가상환경, 프로젝트 연동 설정하기 : 파이참에서 1) 프로젝트를 열고, 2) 가상환경을 설정하고, 3) 테스트 해봅니다. 작업 순서 1. 프로젝트, 가상환경 위치 확인 2. 파이참 실행 3. 프로젝트 오픈(in 파이참) 4. 가상환경 설정(in 파이참) 5. 테스트 1. 프로젝트, 가상환경 위치 확인 : 기존에 생성해둔 장고 프로젝트와 가상환경의 위치를 확인합니다. # 장고 프로젝트 위치 확인 # 기존 가상환경 위치 확인 * 파이참에서 프로젝트를 열고, 가상환경을 설정해줄 때 필요합니다.. 2020. 9. 20.
[파이썬/장고] 맥(Mac) 파이썬 장고 가상환경 생성/설정 - Mac OS Python Django Virtual Environment Setting # 파이썬 가상환경이란? : 프로젝트 별로 따로 모듈 및 버전 관리를 할 수 있게 해주는 (가상의) 독립공간입니다. 그림의 맨 위 모습처럼, 프로젝트마다 각기 다른 종류/버전의 패키지를 사용할 수 있게 되는 것입니다. 만약 모든 프로젝트가 동일한 모듈과 버전을 사용해야한다면, 관리가 상당히 까다로워질 수 있습니다. # 가상환경에서 장고프로젝트 시작하기 : 터미널을 통해 1)가상환경을 생성하고, 2) 장고를 설치하고, 3) 프로젝트를 생성하고, 4) 서버를 구동합니다. 작업 순서 1. 파이썬 버전 확인 2. 루트 디렉터리 생성 3. 가상환경 생성 4. 가상환경 활성화 5. 장고 설치(in 가상환경) 6. 장고 프로젝.. 2020. 9. 18.
[파이썬] 넘파이(numpy) : 배열 크기, 형상 확인(shape, ndim, size, len) """ 넘파이 배열 객체(numpy.ndarray)의 형상 및 크기 확인 기본 함수 4가지 (shape, ndim, size, len) """ # 1. ndarray.shape : 몇행 몇열인지 반환 # 3개 원소 배열 -> (3, ) 반환 arr_3 = np.array([0, 1, 2]) arr_3.shape # (3, ) # 2x3 배열 -> (2, 3) 반환 arr_2x3 = np.array([ [11, 12, 13], [21, 22, 23] ]) arr_2x3.shape # (2, 3) # 2x3x2 배열 -> (2, 3, 2) 반환 arr_2x3x2 = np.array( [ [ [111, 112], [121, 122], [131, 132] ], [ [211, 212], [221, 222], [2.. 2020. 6. 30.

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