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책소개
목차
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Part0 파이썬 플라스크 소개
Chapter00 플라스크의 개요와 환경 구축 0.1 간단하게 쓰고 다양하게 만드는 플라스크 0.2 왜 플라스크를 사용할까? 0.3 파이썬 웹 프레임워크 비교 장고 보틀 FastAPI 0.4 플라스크 환경 구축하기 파이썬 설치하기 로컬 환경에 가상 환경 만들기 플라스크 설치하기 플라스크 명령어 Visual Studio Code 설치하기 코드 체커·포매터 이용하기 VSCode에 파이썬 가상 환경 설정하기 .gitignore Part1 플라스크 첫걸음 Chapter01 최소한의 기능 앱 만들기 1.1 MVT(Model, View, Template) 모델 1.2 최소한의 기능 앱 만들기 작업 디렉터리 만들기 애플리케이션 실행하기 디버그 모드란? .env를 사용해 환경 변수 설정하기 애플리케이션 루트 라우팅 이용하기 템플릿 엔진 이용하기 url_for 함수를 사용해서 URL 생성하기 정적 파일 이용하기 애플리케이션 컨텍스트와 요청 컨텍스트 1.3 문의 폼 만들기 문의 폼의 사양 PRG 패턴 Flash 메시지 로깅 이메일 보내기 1.4 쿠키 1.5 세션 1.6 응답 Chapter02 데이터베이스를 이용한 앱 만들기 1.1 디렉터리 구성 2.2 앱 실행하기: Blueprint의 이용 ① CRUD 앱의 모듈 작성하기 ② 환경 변수 FLASK_APP의 경로 변경하기 ③ 엔드포인트 만들기 ④ 템플릿 만들기 ⑤ 정적 파일 작성하기 ⑥ 템플릿에 CSS 읽어 들이기 ⑦ 동작 확인하기 2.3 SQLAlchemy 설정하기 확장 기능 설치하기 flask-sqlalchemy와 flask-migrate 이용 준비하기 2.4 데이터베이스 조작하기 모델 정의하기 데이터베이스 초기화와 마이그레이션 SQLAlchemy를 사용한 기본적인 데이터 조작 2.5 데이터베이스를 사용한 CRUD 앱 만들기 폼의 확장 기능 이용하기 사용자를 신규 작성하기 사용자 일람 표시하기 사용자 편집하기 사용자 삭제하기 2.6 템플릿의 공통화와 상속 공통 템플릿 생성하기 사용자 신규 작성 화면과 사용자 편집 화면의 다시 작성하기 2.7 config 설정하기 from_object를 사용하는 방법 config를 읽어 들이는 다른 방법 Chapter03 사용자 인증 기능 만들기 3.1 작성할 사용자 인증 기능과 디렉터리 구성 3.2 앱에 인증 기능 등록하기 Blueprint에서 사용자 인증 기능 등록하기 사용자 인증 기능 엔드포인트 만들기 인증 기능의 확인용 템플릿 만들기 인증 페이지 표시 확인 화면 만들기 동작 확인하기 3.3 회원가입 기능 만들기 flask-login과 연계하기 회원가입 기능의 폼 클래스 만들기 User 모델 갱신하기 회원가입 기능의 엔드포인트 만들기 회원가입 기능의 템플릿 만들기 crud 앱을 로그인 필수로 변경하기 동작 확인하기 3.4 로그인 기능 만들기 로그인 기능의 폼 클래스 작성하기 로그인 기능의 엔드포인트 만들기 로그인 기능의 템플릿 만들기 동작 확인하기 3.5 로그아웃 기능 만들기 동작 확인하기 로그인 상태 표시하기 Part2 플라스크 실천 ① 물체 감지 앱 개발하기 Chapter04 앱의 사양과 준비 4.1 물체 감지 앱의 사양 이미지 일람 화면0 인증 화면 이미지 업로드 화면 물체 감지 화면 이미지 검색 화면 커스텀 오류 화면 4.2 디렉터리 구성 4.3 물체 감지 앱 등록하기 이미지 일람 화면의 엔드포인트 만들기 이미지 일람 화면의 템플릿 만들기 동작 확인하기 Chapter05 이미지 일람 화면 만들기 5.1 UserImage 모델 작성하기 5.2 이미지 일람 화면의 엔드포인트 만들기 5.3 이미지 일람 화면의 템플릿 만들기 5.4 SQLAlchemy의 테이블 결합과 릴레이션십 SQL로 테이블을 JOIN한다 SQL을 확인하기 위한 사전 준비 릴레이션십 Chapter06 회원가입과 로그인 화면 만들기 6.1 회원가입 화면의 엔드포인트 갱신하기 6.2 공통 헤더 작성하기 6.3 회원가입 화면의 템플릿 갱신하기 6.4 로그인 화면의 엔드포인트 갱신하기 6.5 로그인 화면의 템플릿 갱신하기 6.6 회원가입/로그인 화면의 동작 확인하기 Chapter07 이미지 업로드 화면 만들기 7.1 이미지 업로드 경로 지정하기 7.2 이미지를 표시하는 엔드포인트 만들기 7.3 이미지 일람 화면에 이미지 업로드 화면 링크와 이미지 일람 추가하기 7.4 이미지 업로드 화면의 폼 클래스 만들기 7.5 이미지 업로드 화면의 엔드포인트 만들기 7.6 이미지 업로드 화면의 템플릿 만들기 7.7 이미지 업로드 화면의 동작 확인하기 Chapter08 물체 감지 기능 구현하기 8.1 UserImageTags 모델 작성하기 8.2 물체 감지 기능의 폼 클래스 만들기 8.3 물체 감지 기능의 라이브러리 설정하기 8.4 물체 감지 기능의 엔드포인트 만들기 8.5 이미지 일람 화면에 태그 정보 표시하기 8.6 이미지 일람 화면에 감지 버튼과 태그 정보 표시하기 8.7 물체 감지 기능의 동작 확인하기 8.8 이미지 삭제 기능 만들기 이미지 삭제 기능의 폼 클래스 작성하기 이미지 삭제 기능의 엔드포인트 만들기 이미지 일람 화면의 엔드포인트에 삭제 폼 추가하기 이미지 일람 화면에 [삭제] 버튼 표시하기 이미지 삭제 기능의 동작 확인하기 Chapter09 검색 기능 구현하기 9.1 이미지 검색 기능의 엔드포인트 만들기 9.2 이미지 검색 기능의 템플릿 만들기 9.3 이미지 검색 기능의 동작 확인하기 Chapter10 커스텀 오류 화면 만들기 10.1 커스텀 오류 화면의 엔드포인트 만들기 10.2 커스텀 오류 화면의 템플릿 만들기 10.3 커스텀 오류 화면의 표시 확인하기 Chapter11 유닛 테스트 진행하기 11.1 pytest 사용하기 pytest 설치하기 디렉터리 구성과 명명 규칙 테스트를 실행하기 실패하는 테스트의 동작 확인하기 테스트를 1개만 실행하기 11.2 pytest의 픽스처 conftest.py를 사용하여 픽스처 공유하기 11.3 물체 감지 앱의 테스트 진행하기 테스트용 이미지 업로드 디렉터리 설정하기 테스트 픽스처 갱신하기 이미지 일람 화면 테스트하기 이미지 업로드 화면 테스트하기 물체 감지와 태그에 의한 검색 기능 테스트하기 이미지 삭제 기능 테스트하기 커스텀 오류 화면 테스트하기 테스트의 커버리지 출력하기 테스트의 커버리지를 HTML로 출력하기 Part3 플라스크 실천② 물체 감지 기능 API 만들고 배포하기 Chapter12 Web API의 개요 12.1 World Wide Web(WWW)과 API의 의미 클라이언트와 서버 API와 JSON 12.2 리소스의 장소를 나타내는 URI의 역할 URL URI URN 12.3 HTTP 메서드를 이용해 리소스의 CRUD 조작하기 Chapter13 물체 감지 API의 사양 13.1 물체 감지 API의 처리 흐름 13.2 PyTorch 설치하고 학습 완료 모델 저장하기 PyTorch 설치하기 학습 완료 모델 저장하기 Chapter14 물체 감지 API 구현하기 14.1 물체 감지 API의 디렉터리 구성과 모듈 __init__.py 14.2 구현 준비하기 14.3 [구현 1] API 실행 코드 구현하기 config를 읽어 들이고 플라스크 앱 만들기 공통의 설정 관리하기 동작 확인하기 14.4 [구현 2] 데이터 준비하고 전처리/후처리 코드 구현하기 데이터 준비하기 전처리 후처리 14.5 [구현 3] 학습 완료 모델의 실행 코드 구현하기 14.6 [구현 4] 라우팅 구현하기 동작 확인하기 Chapter15 물체 감지 앱 배포하기 15.1 Docker의 개요 가상화 기술 15.2 Cloud Run의 개요 특징 15.3 Docker의 이용 준비 Docker Desktop 설치하기 Docker Desktop 구동하기 15.4 Cloud Run의 이용 준비 ① Google Cloud 무료 계정 만들기 ② Google Cloud 프로젝트 작성하기 ③ Cloud Run API와 Container Regsitry API 활성화하기 ④ Cloud SDK 설치하기 15.5 [절차 1] Google Cloud의 configuration 초기 설정하기 15.6 [절차 2] Dockerfile 작성하기 15.7 [절차 3] Docker 이미지 빌드하기 작성한 이미지 확인하기 15.8 [절차 4] Docker 이미지를 GCR에 푸시하기 푸시 확인하기 15.9 [절차 5] Cloud Run에 배포하기 Part4 머신러닝 API 개발하기 Chapter16 머신러닝의 개요 16.1 머신러닝에 관련된 개념 16.2 머신러닝에서 다루는 데이터 16.3 머신러닝이 다루는 문제 통계 머신러닝 16.4 수식과 코드로 알고리즘 표현하기 16.5 머신러닝에서 이용하는 파이썬 라이브러리 라이브러리와 프레임워크 16.6 파이썬 라이브러리로 로지스틱 회귀 표현하기 로지스틱 회귀 시그모이드 함수의 수식 교차 엔트로피 오차의 수식 경사하강법의 수식 NumPy를 사용한 로지스틱 회귀 scikit-learn을 사용한 로지스틱 회귀 Chapter17 머신러닝 API의 개발 과정과 실천 17.1 최적의 머신러닝 알고리즘/모델 선정하기 17.2 머신러닝 알고리즘/모델 구현하기 구현 과정 17.3 머신러닝 API의 사양 17.4 개발 준비하기 라이브러리의 설치 디렉터리 확인하기 17.5 [구현 과정 1] 분석 코드를 프로덕션 코드로 만들기 1.1 코드 리딩/코드 문서화 1.2 함수 분할/모듈 분할 1.3 리팩터링 17.6 [구현 과정 2] 프로덕션 코드를 API로 만들기 2.1 라우팅: URI(엔드포인트) 명명 규칙의 책정 2.2 오류 확인: 오류 코드와 오류 메시지의 정의 2.3 요청 확인: 검증 코드의 구현 17.7 정상 동작 확인하기 17.8 [과제] 머신러닝 API로부터 머신러닝 기반과 MLOps로 Index |
저자 소개 4
Techtouch 주식회사 소속. SIer를 거쳐 Allied Architects에서 웹 광고?SNS 마케팅 관련 웹 서비스를 개발했고, 엔지니어팀 리더로 다수의 웹 서비 스 구성에 종사하고 있다. 부동산 테크 기업인 CTO를 거쳐 Techtouch 에 입사. 현재는 백엔드를 중심으로 개발을 진행중이다. 공저로 「React, Angular, Vue.js, React Native를 사용해 배워보는 첫 프론트 엔드 개발 (React,Angular,Vue.js,React Nativeを使って?ぶ はじめてのフロントエンド開?)」(기 술평론사, 2018)이 있다.
Classi 주식회사 소속. E-learning 사업회사에서 대형 자격학교의 LMS 운 용보수와 개발을 담당했다. 이후 학습 분석 기술(LearningAnalytics) 연구 를 위해 유니버시티 컬리지 런던(University College London)의 Institute of Education (IOE) Knowledge Lab 대학원에서 유학을 했다. 귀국 후 현재 의 회사에서 주로 파이썬 플라스크, 구글 클라우드(Google Cloud Platform： GCP)를 이용해 AI/ML 개발부터 인프라 구축, MLOps까지 진행하고 있다. Python Conference Tai
Classi 주식회사 소속. E-learning 사업회사에서 대형 자격학교의 LMS 운 용보수와 개발을 담당했다. 이후 학습 분석 기술(LearningAnalytics) 연구 를 위해 유니버시티 컬리지 런던(University College London)의 Institute of Education (IOE) Knowledge Lab 대학원에서 유학을 했다. 귀국 후 현재 의 회사에서 주로 파이썬 플라스크, 구글 클라우드(Google Cloud Platform： GCP)를 이용해 AI/ML 개발부터 인프라 구축, MLOps까지 진행하고 있다. Python Conference Taiwan, Python Conference US 등 해외 컨퍼런스에 도 등단한 경험이 있다.
㈜아이티에스 대표이사/데이터 사이언티스트
데이터과학자로서 빅데이터 분석 및 AI 모델링 사업을 하고 있다. 주요 저서로는 『김쌤의 일대일 코딩 클래스』, 『초보자를 위한 C 언어 300제』, 『예제가 가득한 C 언어 길라잡이』, 『윈도우 프로그래밍 플러스』가 있고, 역서로는 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 125』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전 강좌!
㈜아이티에스 대표이사/데이터 사이언티스트
데이터과학자로서 빅데이터 분석 및 AI 모델링 사업을 하고 있다. 주요 저서로는 『김쌤의 일대일 코딩 클래스』, 『초보자를 위한 C 언어 300제』, 『예제가 가득한 C 언어 길라잡이』, 『윈도우 프로그래밍 플러스』가 있고, 역서로는 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 125』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전 강좌! 아이폰 앱 프로그래밍』, 『예제로 배우는 핵심 패턴 안드로이드 프로그래밍』, 『유니티를 이용한 VR 앱 개발』, 『그림으로 배우는 웹 구조』, 『그림으로 배우는 파이썬』, 『그림으로 배우는 C#』, 『그림으로 배우는 SQL』, 『모두의 알고리즘』, 『PHP 예비학교』 등 30여 권의 번역서가 있다.
데이터과학자로서 빅데이터 분석 및 AI 모델링 사업을 하고 있다. 주요 저서로는 『김쌤의 일대일 코딩 클래스』, 『초보자를 위한 C 언어 300제』, 『예제가 가득한 C 언어 길라잡이』, 『윈도우 프로그래밍 플러스』가 있고, 역서로는 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 125』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전 강좌! 아이폰 앱 프로그래밍』, 『예제로 배우는 핵심 패턴 안드로이드 프로그래밍』, 『유니티를 이용한 VR 앱 개발』, 『그림으로 배우는 웹 구조』, 『그림으로 배우는 파이썬』, 『그림으로 배우는 C#』, 『그림으로 배우는 SQL』, 『모두의 알고리즘』, 『PHP 예비학교』 등 30여 권의 번역서가 있다.
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Terada Manabu,寺田 ?
파이썬 웹과 관련된 컨설팅 및 구축 업무를 하고 있습니다. 2010년부터 일본 파이썬 커뮤니티에서 적극적으로 활동하면서 ‘파이콘 일본’ 콘퍼런스 개최에 도움을 주고 있으며, 2013년 3월부터는 파이콘 일본의 대표이사를 맡고 있습니다. 또한, 다른 오픈 소스 소프트웨어 관련 커뮤니티를 주관하거나 멤버로 활동하기도 합니다. 아울러 파이썬 엔지니어 육성 추진 협회의 고문이사로 활동하면서 파이썬의 매력을 전달하는 교육 활동에도 많은 관심을 두고 있습니다. 최근에는 파이썬과 머신러닝 입문자를 대상으로 강의를 시작했습니다.
『파이썬으로 배우는 새로운 데이터 분석의 교과서』(쇼에이샤, 2
파이썬 웹과 관련된 컨설팅 및 구축 업무를 하고 있습니다. 2010년부터 일본 파이썬 커뮤니티에서 적극적으로 활동하면서 ‘파이콘 일본’ 콘퍼런스 개최에 도움을 주고 있으며, 2013년 3월부터는 파이콘 일본의 대표이사를 맡고 있습니다. 또한, 다른 오픈 소스 소프트웨어 관련 커뮤니티를 주관하거나 멤버로 활동하기도 합니다. 아울러 파이썬 엔지니어 육성 추진 협회의 고문이사로 활동하면서 파이썬의 매력을 전달하는 교육 활동에도 많은 관심을 두고 있습니다. 최근에는 파이썬과 머신러닝 입문자를 대상으로 강의를 시작했습니다.
『파이썬으로 배우는 새로운 데이터 분석의 교과서』(쇼에이샤, 2018년 9월)를 함께 썼으며, 『거침없이 이해하는 파이썬』(쇼에이샤, 2017년 8월)을 감수했습니다.
『파이썬으로 배우는 새로운 데이터 분석의 교과서』(쇼에이샤, 2018년 9월)를 함께 썼으며, 『거침없이 이해하는 파이썬』(쇼에이샤, 2017년 8월)을 감수했습니다.
품목정보
- 발행일
- 2023년 02월 10일
- 쪽수, 무게, 크기
- 440쪽 | 1010g | 189*258*20mm
- ISBN13
- 9791127459321
출판사 리뷰
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파이썬 개발자들에게 가장 인기있는 웹 프레임워크 플라스크(Flask)를 이용한 웹 앱 개발의 기본과 핵심!
간단한 앱 만들기부터 머신러닝을 앱에 적용하는 방법까지, 기초부터 실무 적용을 한 번에! 이런 분께 추천! -파이썬으로 간단히 웹 앱 개발을 시작하고 싶다. -직접 웹 앱이나 웹 API를 만들고 싶다. -인공지능에 관심이 있다. -파이썬을 데이터 분석 용도로만 사용해왔다. 나에게 필요한 기능만 사용해 최대한 가볍고 자유롭게, 내가 만들고 싶은 웹 앱을 만들고 싶다면? 파이썬 개발자들에게 가장 인기있는 웹 프레임워크 플라스크를 활용하자! 플라스크(Flask)는 웹 서비스 개발을 위한 파이썬 웹 마이크로 프레임워크이다. 웹 개발에 필요한 모든 기능을 갖춘 풀스택 프레임워크와 달리, 마이크로 프레임워크는 필요 기능만 갖춰 비교적 가볍고 단순한 프레임워크를 말한다. 플라스크는 2018년 파이썬 개발자 조사에서 가장 인기 있는 웹 프레임워크로 선정되어 지금까지도 인기가 많다.플라스크는 다른 웹 프레임워크에 비해 자체 사양에 얽매이지 않고 앱을 개발할 수 있다는 장점이 있다. 또한 프레임워크 안에 미리 구현해 놓은 기능이 많지 않아서 스스로 생각하며 자유롭게 기능을 구현하거나 앱 개발을 배우기에 적합하다. 간단한 앱 만들기부터 머신러닝을 앱에 적용하는 방법까지, 기초부터 실무 적용을 한 번에 일거양득! 이 책은 플라스크를 이용해 웹 앱을 스스로 만드는데에 목적이 있다. 우선 간단한 앱부터 만들어 보고, 문의 폼과 데이터베이스를 이용한 앱, 인증 기능 등을 단계적으로 구현하면서 앱 개발 기초를 배운다. 이어서 이미지 데이터에서 물체를 판별하는 물체 감지 앱을 만들고 이 앱을 Web API로 만드는 방법까지 설명한다. 실무에서는 플라스크를 데모용 제품 개발 같은 소규모 프로젝트에 알맞은 프레임워크로 많이 활용되고, 머신러닝 같은 데이터를 활용한 제품개발에도 많이 이용한다. 머신러닝의 구현 코드를 제품에 넣거나 Web API로 범용화하여 서비스를 제공하기도 한다. 아직은 데이터를 활용한 제품 개발의 역사가 짧고 머신러닝을 제품에 적용한 사례가 많지 않은 것을 고려해, 이 책에서는 알기 쉬운 손글씨 문자 인식 분석 코드를 다루어 어떻게 머신러닝을 앱에 적용할지에 대해서도 자세히 설명한다. |
36,100원
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