Daily Develope

[Ubuntu] 사용자 관리

noggame — Tue, 2 Dec 2025 11:13:58 +0900

신규 사용자 추가

사용자 생성

// 사용자 생성
useradd -m {사용자명}

// 사용자 생성 + 로그인 시 entrypoint 지정
useradd -m -s /bin/bash {사용자명}

// 사용자 생성 + 로그인 시 entrypoint 지정 + home dir 설정
useradd -m -d /home/{사용자명} -s /bin/bash {사용자명}

비밀번호 설정

passwd {사용자명}

기존 사용자 변경

권한 부여

usermod -aG sudo {사용자명}

- sudo 그룹 권한을 {사용자명} 에게 부여

- 부여된 권한 확인 : $ groups {사용자명}

[React] React 및 Next.js 기본 내용 정리

noggame — Sat, 29 Nov 2025 18:43:15 +0900

[React]

웹 (프론트엔드) 개발을 위한 JavaScript library로, 동적 웹앱 구성을 위한 SPA(Single Page Application)를 지원합니다.

* SPA : 사용자와의 상호작용에서 신규 페이지를 로드하는 것이 아니라 단일 페이지에서 동적으로 처리하는 app.

또한 가상 DOM 을 사용해 상태(state) 변경에 따라 가상 DOM을 수정하고 실제 DOM으로 이식하는 과정을 통해 처리 속도를 제공합니다.

바인딩

이벤트 핸들러 사용

class 컴포넌트의 method : 바인딩 필요

class Button extends React.Component {
  constructor(props) {
    super(props);

    this.handleClick = this.handleClick.bind(this);
  }

  handleClick(event) {
    console.log('Button clicked');
  }

  render() {
    return <button onClick={this.handleClick}>Click me</button>;
  }
}

functional 컴포넌트의 함수 : 자동 바인딩

function Button(props) {
  function handleClick(event) {
    console.log('Button clicked');
  }

  return <button onClick={handleClick}>Click me</button>;
}

Hooks

functional 컴포넌트에서도 상태(state) 관리와 생명주기(lifecycle) 기능을 사용할 수 있도록 해주는 기능입니다.

자주 사용되는 Hooks

useState

const [count, setCount] = useState(0);

- useState로 count 값을 초기화하고, setCount를 사용해 count 값을 조정합니다.

useEffect

useEffect(() => {
  console.log('컴포넌트 렌더링 후 실행');
}, []);

- 랜더링 이후 정의된 function을 실행합니다.

- [] 목록에 특정 상태를 넣으면, 해당 상태가 변경될 때 마다 실행됩니다.

useContext

전역 상태처럼 데이터를 공유할 수 있도록 하는 Hook입니다.

// <<ThemeContext.js>>
import React from "react";

const ThemeContext = React.createContext("light"); // Context 생성 (기본값: light)

export default ThemeContext;


// <<App.jsx>>
import React from "react";
import ThemeContext from "./ThemeContext";
import ThemeButton from "./ThemeButton";

function App() {
  return (
    // Provider: value로 전달할 데이터 제공
    <ThemeContext.Provider value="dark">
      <div>
        <h1>Context Provider / Consumer Example</h1>
        <ThemeButton />
      </div>
    </ThemeContext.Provider>
  );
}

export default App;


// <<ThemeButton.jsx>>
import React, { useContext } from "react";
import ThemeContext from "./ThemeContext";

function ThemeButton() {
  const theme = useContext(ThemeContext);
  return <button>Current Theme: {theme}</button>;
}

- 하위 어떠한 컴포넌트에서나, Provider를 통해 제공하는 값을 불러와 사용할 수 있습니다.

- 값을 제공하기 위해서는, 초기 상태와 값을 지정하거나 {컴포넌트}.Provider를 사용할 수 있습니다.

- 값을 사용하기 위해서는, ThemeContext.Consumer로 직접 불러오거나, useContext hook을 사용할 수 있습니다.

useRef

DOM에 직접 접근하거나, 랜더링 사이 값을 유지하기 위해 사용합니다. (상태값은 랜더링될 때 마다 변할 수 있음)

import { useRef, useState } from "react";

function Count() {
  const [count, setCount] = useState(0);
  const renderCount = useRef(0);

  renderCount.current += 1; // 렌더될 때마다 증가

  return (
    <div>
      <p>state count: {count}</p>
      <p>render count: {renderCount.current}</p>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>증가</button>
    </div>
  );
}

- renderCount 값은 랜더링 될 때 마다 1씩 증가한 값을 유지하지만, useState는 페이지 재로드 시 0 값으로 변경됩니다.

Functions

map

리스트 순환하며 내부 로직 실행

function App() {
  const list = ["사과", "바나나", "포도"];

  return (
    <ul>
      {list.map((item, index) => (
        <li key={index}>{item}</li>
      ))}
    </ul>
  );
}

export default App;

- unordered list에 "사과", "바나나", "포도" list item 추가

PropTypes

입력 properties의 타입을 지정하는데 사용할 수 있습니다.

import React from "react";
import PropTypes from "prop-types";

function MyButton({ label, count, onClick }) {
  return (
    <button onClick={onClick}>
      {label} - {count}
    </button>
  );
}

//   PropTypes 선언
MyButton.propTypes = {
  label: PropTypes.string.isRequired,   // 필수 문자열
  count: PropTypes.number,              // 숫자
  onClick: PropTypes.func,              // 함수
};

//   기본값 설정 (선택)
MyButton.defaultProps = {
  count: 0,
  onClick: () => console.log("clicked"),
};

export default MyButton;

- MyButton은 label 문자열 속성을 반드시 입력받아야 합니다.

- number, func 속성은 선택적으로 입력할 수 있습니다.

패턴

HOC (Higher-Order Component)

Componet를 입력받아 추가 로직 구현 후 해당 Component를 반환하는, Component 재사용을 위한 패턴입니다.

샘플) withLoading HOC를 사용해 페이지 로딩에 대한 로직을 대상 Component에 적용

// <<withLoading.js>>
import React from "react";

// HOC: WrappedComponent를 받아서 새 컴포넌트를 리턴
function withLoading(WrappedComponent) {
  return function EnhancedComponent({ isLoading, ...props }) {
    if (isLoading) {
      return <div>Loading...</div>;
    }

    // isLoading을 제외한 나머지 props 전달
    return <WrappedComponent {...props} />;
  };
}

export default withLoading;


// <<UserInfo.jsx>>
function UserInfo({ name }) {
  return <div>User: {name}</div>;
}

export default UserInfo;


// <<App.jsx>>
import React from "react";
import withLoading from "./withLoading";
import UserInfo from "./UserInfo";

const UserInfoWithLoading = withLoading(UserInfo);  // UserInfo에 로딩 기능을 추가한 새 컴포넌트 생성

function App() {
  return (
    <div>
      <h1>HOC Example</h1>

      <UserInfoWithLoading
        isLoading={true}
        name="Alice"
      />

      <UserInfoWithLoading
        isLoading={false}
        name="Bob"
      />
    </div>
  );
}

export default App;

- withLoading Componet에서는 어떠한 isLoading prop을 입력받아, 해당 상태가 true인 경우 "Loading..." text 출력

[Next.js]

React를 기반으로 한 프레임워크로, 풀스택(프론트엔드 & 백엔드) 웹 개발을 위한 솔루션을 제공합니다.

주요 특성

Rendering

- CSR (Client-Side Rendering) : 사용자 브라우저에서 랜더링을 수행합니다.

- SSR (Server-Side Rendering) : 서버에서 랜더링을 진행하고, 하이드레이션(Hydration)으로 클라이언트에 전달합니다.

- SSG (Static Site Generation) : 빌드 타임에 페이지를 생성해 로딩시간을 줄입니다.

[참고]

위키독스 : https://wikidocs.net/197619

[Pydantic] pydantic 샘플코드 및 설명

noggame — Tue, 14 Oct 2025 21:47:47 +0900

소개

Pydantic은 Python에서 데이터 유효성 검사와 타입 기반 모델링을 지원하는 라이브러리로, 주로 API 개발, 환경 변수 관리, 데이터 파이프라인 등 다양한 분야에서 사용됩니다. FastAPI와 같은 웹 프레임워크에서 입력 데이터를 자동으로 검증하는 데 매우 널리 활용됩니다.

주요 장점

자동 데이터 검증: 타입 힌트만으로 자동 검증
명확한 오류 메시지: 검증 실패 시 구체적인 오류 정보 제공
타입 안전성: IDE에서 자동완성과 타입 체크 지원
JSON 호환성: 웹 API 개발에 최적화
확장성: 복잡한 비즈니스 로직도 쉽게 구현 가능

샘플코드 및 설명

1. 기본 BaseModel 예시 (`User` 클래스)

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str
    age: int
    is_active: bool = True  # 기본값 설정

설명:

Pydantic의 가장 기본적인 사용법입니다
타입 힌트를 사용하여 각 필드의 데이터 타입을 정의합니다
is_active 필드처럼 기본값을 설정할 수 있습니다
자동으로 데이터 검증이 수행됩니다

2. 필드 검증과 제약 조건 예시 (`Product` 클래스)

class Product(BaseModel):
    id: int = Field(gt=0, description="상품 ID는 양수여야 합니다")
    name: str = Field(min_length=1, max_length=100, description="상품명")
    price: float = Field(gt=0, description="가격은 양수여야 합니다")
    category: str = Field(pattern=r'^[A-Za-z\s]+$', description="카테고리는 영문자와 공백만 허용")
    tags: List[str] = Field(default_factory=list, description="상품 태그 목록")
    metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="추가 메타데이터")

설명:

Field() 함수를 사용하여 다양한 검증 규칙을 설정합니다
gt=0: greater than 0 (0보다 큰 값)
min_length, max_length: 문자열 길이 제한
pattern: 정규표현식을 사용한 문자열 패턴 검증
default_factory: 복잡한 기본값 생성 (리스트, 딕셔너리 등)

3. 중첩 모델 예시 (`Address`, `Customer` 클래스)

class Address(BaseModel):
    street: str
    city: str
    country: str
    postal_code: str

class Customer(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: EmailStr  # 이메일 형식 자동 검증
    address: Address
    phone: Optional[str] = None  # 선택적 필드
    created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.now)

설명:

모델 안에 다른 모델을 중첩하여 사용할 수 있습니다
EmailStr: 이메일 형식을 자동으로 검증하는 특수 타입
Optional[str]: 선택적 필드 (None 값 허용)
datetime.now: 현재 시간을 기본값으로 설정

4. 커스텀 검증자 예시 (`Order` 클래스)

class Order(BaseModel):
    @field_validator('status')
    @classmethod
    def validate_status(cls, v):
        allowed_statuses = ['pending', 'confirmed', 'shipped', 'delivered', 'cancelled']
        if v not in allowed_statuses:
            raise ValueError(f'상태는 {allowed_statuses} 중 하나여야 합니다')
        return v

설명:

@field_validator 데코레이터를 사용하여 커스텀 검증 로직을 작성합니다
복잡한 비즈니스 규칙을 구현할 수 있습니다
검증 실패 시 ValueError를 발생시킵니다

5. 설정 클래스 예시 (`ConfigModel` 클래스)

class ConfigModel(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(
        env_file=".env",
        env_prefix="APP_",
        case_sensitive=False
    )

설명:

ConfigDict를 사용하여 모델의 동작을 설정합니다
env_file: 환경 변수를 파일에서 읽어옵니다
env_prefix: 환경 변수 이름에 접두사를 추가합니다
환경 변수와 모델 필드를 자동으로 연결합니다

6. JSON 직렬화/역직렬화

# 모델을 JSON으로 변환
user_json = user.model_dump_json()

# JSON에서 모델로 변환
user_dict = json.loads(user_json)
user_from_json = User(**user_dict)

# 딕셔너리로 변환
user_dict = user.model_dump()

설명:

model_dump_json(): 모델을 JSON 문자열로 변환
model_dump(): 모델을 딕셔너리로 변환
JSON이나 딕셔너리에서 모델을 생성할 수 있습니다
API 통신이나 데이터 저장에 매우 유용합니다

[Python] Set, List

noggame — Mon, 21 Jul 2025 22:16:41 +0900

Set

# 선언 (declaration)
set1 = set([1, 2, 3])
set2 = set("hello")
print(set1)		# {1, 2, 3}
print(set2)		# {'h', 'l', 'o', 'e'}

# 추가 (add)
set1.add(6)
print(set1)		# {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 변경 (update)
set1.update([5, 6, 7, 8])
print(set1)		# {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

# 삭제 (delete)
set1.remove(6)
print(set1)		# {1, 2, 3, 4, 5, 7, 8}

# 리스트 변환 (list to set)
list = [1, 2, 3, 4, 5]
set = set(list)
print(set)		# {1, 2, 3, 4, 5}


### 집합 ##########
set1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
set2 = set([3, 4, 5, 6, 7])

# 합집합 (Union)
set_u = set1 | set2
print(set_u)		# {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
set_u = set1.union(set2)
print(set_u)		# {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

# 교집합 (Intersection)
set_i = set1 & set2
print(set_u)		# {3, 4, 5}
set_i = set1.intersection(set2)
print(set_u)		# {3, 4, 5}

# 차집합 (Difference)
set_d = set1 - set2
print(set_d)		# {1, 2}
set_d = set1.difference(set2)
print(set_d)		# {1, 2}

List

### 삽입 ##########
# 값 삽입 (append)
list = [1, 2, 4, 5]
list.append(6)
print(list)		# [1, 2, 4, 5, 6]

# 값 삽입 - 특정 인덱스 (insert)
list = [1, 2, 4, 5]
list.insert(2, 3)
print(list)		# [1, 2, 3, 4, 5]

# 리스트 삽입 (extend)
lista = [1, 2, 3]
listb = [4, 5, 6]
lista.extend(listb)
print(lista)	# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

### 삭제 ##########
# 삭제 - 특정 인덱스, 값 반환 (pop)
list = [1, 2, 3, 4 ,5]
p = list.pop(1)
print(p)		# 2

print(list)		# [1, 3, 4, 5]
p = list.pop()
print(p)		# 5
print(list)		# [1, 3, 4]

# 삭제 - 특정 인덱스 (del)
list = [1, 2, 3, 4 ,5]
list.del(2)
print(list)		# [1, 2, 4, 5]

# 삭제 - 특정 값 삭제 (remove) - 순차검색과정에서 우선 매칭되는 개체 하나만 삭제
list = [1, 2, 3, 4 ,5, 4]
list.remove(4)
print(list)		# [1, 2, 3, 5, 4]

### 정렬 ##########
# 오른차순 (Sort)
list = [3, 1, 2, 5, 4]
list.sort()
print(list)		# [1, 2, 3, 4, 5]

# 내림차순 (Reverse)
list = [1, 2, 3, 4, 5]
list.reverse()
print(list)		# [5, 4, 3, 2, 1]

우연은 비켜 가지 않는다

noggame — Sun, 22 Jun 2025 10:02:30 +0900

ELIZABETH FINCH - Julian Barnes

삶은 아름답지만 슬픈가, 아니면 슬프지만 아름다운가? 어쩌면 그는 그 질문을 우회하는 답을 찾았는지도 모릅니다.

(Mozart dilemma: is life beautiful, but sad; or sad, but beautiful?)

정직성에는 정보 차이가 없다. 거짓에는 정도 차이가 있지만 그건 다른 문제다.

- "철학자들은 감정의 개수에 관해 합의를 보지 못했다."

실패가 성공보다 우리에게 많은 것을 말해주고, 깨끗한 패배자보다 지고 나서 뒤끝이 있는 사람이 우리에게 많은 것을 말해준다.

나인

noggame — Sun, 22 Jun 2025 09:50:46 +0900

무언가를 감추려고 한 순간부터 이미 멀어진거구나.
떨어져 있는 시간 동안 서로 다른 기억이 쌓여서 다시 만났을 때 도저히 넘나들 수 없을 높은 장벽이 생긴다면. 그것을 부술 생각도 하지 못하고, 어른이 됐다는 이유로 서로의 다름으로 인정하고는 그렇게 벽 너머에 있게 된다면
언제나 모든 사람이 괴로움을 이길 필요는 없으니까. 때로는 괴롭게 하는것으로부터 멀리 가는 것도 방법인 것 같았다.

이중 하나는 거짓말

noggame — Sun, 22 Jun 2025 09:49:23 +0900

나는 그녀와 산책합니다.
그녀의 이름은 연미정입니다.
내 '최고의 날', 내게 일어난 일은 이렇습니다.
내가 말하면 그녀가 듣습니다. 그녀가 얘기하면 내가 듣습니다.
우리는 함께 웃습니다.
그곳에 큰 사건은 없습니다.
대신 그녀가 있습니다.

사랑하는 방법이 각자 달랐고 미워하는 게 이해하는 것보다 훨씬 쉬울 뿐이었다.

[MongoDB] container 배포 및 python 샘플 코드

noggame — Mon, 16 Jun 2025 22:56:34 +0900

ㅇ docker-compose.yaml

version: '3.1'

services:

  mongo:
    image: mongodb/mongodb-community-server:${MONGO_VERSION}
    container_name: news_db
    restart: always
    ports:
      - 27017:27017
    volumes:
      - ./data/mongo/db:/data/db
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=${MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME}
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=${MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD}
      - MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
      - MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
      - MONGO_DATABASE=${MONGO_DATABASE}
    env_file:
      - env/local.env

ㅇ local.env

PROJECT_NAME=NewsCollector

## Mongo Database
MONGO_VERSION=7.0-ubuntu2204
MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
MONGO_HOST=localhost
MONGO_PORT=27017
MONGO_DATABASE=news_db
MONGO_URL=mongodb://$(MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME):$(MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD)@$(MONGO_HOST):$(MONGO_PORT)/$(MONGO_DATABASE)

ㅇ Async 접속

import asyncio
from typing import TypedDict
from pymongo import AsyncMongoClient

async def main():
    # Initialize the MongoDB client
    client = AsyncMongoClient("mongodb://admin:mypassword@localhost:27017")

    try:
        database = client.get_database("my_db")			# 없는 경우 자동 생성
        collection = database.get_collection("my_collection")	# 없는 경우 자동 생성
    except Exception as e:
        print(f"Error connecting to the database: {e}")
        
    await client.close()
        
asyncio.run(main())

ㅇ Insert

await collection.insert_one({"title": "test01", "contents": "empty contents"})

ㅇ update

- [주의] `$set` 을 사용하지 않으면 다른 key-value 값들도 모두 변경됨

collection.update({"title": "test01"}, {"$set": {"contents": "new contents"}})

[Python] UV package management tool

noggame — Sun, 20 Apr 2025 20:02:16 +0900

설치

# macOS or Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

프로젝트 / 패키지

# 프로젝트 생성
uv init

# 패키지 추가
uv add {package_name}

# 패키지 삭제
uv remove {package_name}

# 패키지 조회
uv tree

가상환경 생성 및 활성화

# python 3.12 가상환경 생성
uv venv --python 3.12

# 생성된 가상환경 shell 명령어에 추가 (macOS/Linux)
source .venv/bin/actiavte

# 가상환경 비활성화
deactivate

스크립트

# 실행
uv run

# 의존성 추가
uv add --script

# 의존성 제거
uv remove --script

Tools

(ruff, black와 같은) Python 패키지 index에 다양한 도구를 설치하고 실행합니다.

# 실행
uvx / uv tool run

# 설치
uv tool install

# 삭제
uv tool uninstall

# 목록 확인
uv tool list

# (실행 가능한 도구를 포함하도록) shell update
uv tool update-shell

기타

ㅇ uv 버전 업데이트

uv self update

ㅇ poetry pyproject.toml 파일을 uv로 변환

uvx migrate-to-uv

참조

[참고 - 설치]

[참고 - 명령어]

[참고 - tools]

[Python] ML Flow 정리중

noggame — Wed, 5 Mar 2025 14:16:31 +0900

Hosting

1. 서빙

mlflow server --host 127.0.0.1 --port 9090

2. 추적 서버 설정

import mlflow

# Set our tracking server uri for logging
mlflow.set_tracking_uri(uri="http://127.0.0.1:9090")

# Create a new MLflow Experiment
mlflow.set_experiment("MLflow Quickstart")

# with mlflow.start_run():
	# 내부 기입되는 mlflow에 대한 로깅
    
    # Log the hyperparameters
    mlflow.log_params(params)

    # Log the loss metric
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)

    # Set a tag that we can use to remind ourselves what this run was for
    mlflow.set_tag("Training Info", "Basic LR model for iris data")
    
    # ...

Signature

: 모델의 입/출력 & 파라미터 정보 (template) 정의

(function) def infer_signature(
    model_input: Any = None,
    model_output: Any = None,
    params: dict[str, Any] | None = None
) -> ModelSignature

- 예시 (python 코드 및 정의된 템플릿)

from mlflow.models import infer_signature

infer_signature(model_input={
	"long_col": 1,
	"str_col": "a",
	"bool_col": True
})

# Template (Inferred Signature)

signature:
    input: '[
        {"name": "long_col", "type": "long",    "required": "true"},
        {"name": "str_col",  "type": "string",  "required": "true"},
        {"name": "bool_col", "type": "boolean", "required": "true"}
    ]'
    output: null
    params: null

Daily Develope

[Ubuntu] 사용자 관리

신규 사용자 추가

기존 사용자 변경

[React] React 및 Next.js 기본 내용 정리

[React]

바인딩

이벤트 핸들러 사용

Hooks

자주 사용되는 Hooks

Functions

패턴

[Next.js]

주요 특성

[참고]

[Pydantic] pydantic 샘플코드 및 설명

소개

주요 장점

샘플코드 및 설명

1. 기본 BaseModel 예시 (User 클래스)

2. 필드 검증과 제약 조건 예시 (Product 클래스)

3. 중첩 모델 예시 (Address, Customer 클래스)

4. 커스텀 검증자 예시 (Order 클래스)

5. 설정 클래스 예시 (ConfigModel 클래스)

6. JSON 직렬화/역직렬화

[Python] Set, List

Set

List

우연은 비켜 가지 않는다

나인

이중 하나는 거짓말

[MongoDB] container 배포 및 python 샘플 코드

[Python] UV package management tool

설치

프로젝트 / 패키지

가상환경 생성 및 활성화

스크립트

Tools

기타

참조

[Python] ML Flow 정리중

Hosting

Signature

1. 기본 BaseModel 예시 (`User` 클래스)

2. 필드 검증과 제약 조건 예시 (`Product` 클래스)

3. 중첩 모델 예시 (`Address`, `Customer` 클래스)

4. 커스텀 검증자 예시 (`Order` 클래스)

5. 설정 클래스 예시 (`ConfigModel` 클래스)