파이썬 Archives - DEEPLINK CORE Lab

Streamlit과 데이터베이스 완벽 통합 가이드: SQLite로 CRUD 앱 만들기

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

Streamlit은 Python을 사용하여 데이터 기반 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 오픈 소스 라이브러리이다. 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어들이 데이터

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하여 대화를 생성하는 방법을 소개하고자 한다. 이 포스트는 Python을 사용하여 ChatGPT API Key를 환경 변수를

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하기 위해 필요한 API 키를 발급받고, 이를 환경 변수에 등록하는 방법을 단계별로 설명하고자 한다. API

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

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그

Jupyter Notebook과 Jupyter Lab은 데이터 사이언티스트와 개발자에게 필수적인 도구이다.이들 환경에서는 단축키를 사용하여 생산성을 더욱 극대화할 수 있으므로, 단축키를 정리하여 공유