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[Python] venv와 Python 버전 관리: pyenv와 함께 쓰는 완벽한 조합

Python 개발에서 가장 흔히 겪는 문제 중 하나는 다양한 Python 버전과 패키지 충돌이다. 프로젝트마다 요구하는 Python 버전이 다르거나, 팀원 간

Python 개발에서 종종 겪는 문제 중 하나는 프로젝트마다 요구되는 Python 버전이 다를 때 발생한다. 이럴 때 사용하는 도구가 바로 pyenv이다.

Python 프로젝트를 진행하면서 가장 중요한 요소 중 하나는 팀원 간 동일한 개발 환경을 유지하는 것이다. 서로 다른 패키지 버전이나 Python

데이터 기반 애플리케이션을 구축할 때 데이터베이스는 필수적인 요소이다. Streamlit은 간단한 코드만으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있을 뿐 아니라, SQLite와 같은

Streamlit은 데이터를 기반으로 한 애플리케이션 개발에 적합하며, 외부 API와의 통합은 Streamlit의 활용도를 한층 높여준다. 이번 포스트에서는 외부 API를 Streamlit과 연동하여

실시간 데이터 시각화는 데이터 분석 애플리케이션에서 매우 유용한 기능이다.Streamlit을 사용하면 Python 기반으로 손쉽게 실시간 대시보드를 구축할 수 있다.이번 글에서는 Streamlit으로

Streamlit은 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 도구이지만, 기본적으로 Stateless 구조이다.즉, 사용자가 값을 입력하거나 특정 동작(예: 버튼 클릭, 드롭다운 선택

Flutter는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 한 번의 코드 작성으로 iOS와 Android 앱을 동시에 개발할 수 있다. 이

이번 포스트에서는 National Weather Service(NWS) API를 사용하여 미래의 시간별로 예측 되는 예보 데이터를 받아오는 방법과 스케쥴링을 통해 실제 날씨 측정

Modern AI models rely heavily on large volumes of data for accurate predictions and performance. However, loading and preprocessing large