Pip은 정확히 무엇입니까?

마지막 업데이트: 2022년 1월 20일 | 0개 댓글
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“… 주로 검증 라이브러리가 아니라 구문 분석 라이브러리입니다. 검증은 목적을위한 수단입니다. 제공된 유형과 제약 조건을 준수하는 모델을 구축합니다.즉, pydantic은 입력 데이터가 아닌 출력 모델의 유형과 제약을 보장합니다.”

Pydantic 초보자 가이드

“… 주로 검증 라이브러리가 아니라 구문 분석 라이브러리입니다. 검증은 목적을위한 수단입니다. 제공된 유형과 제약 조건을 준수하는 모델을 구축합니다.

즉, pydantic은 입력 데이터가 아닌 출력 모델의 유형과 제약을 보장합니다.”

이 자습서에는 세 가지 섹션이 있습니다.

다음 섹션으로 이동하여 필요한 모듈 설치를 시작하겠습니다.

설치를 진행하기 전에 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다.

기본 Pip은 정확히 무엇입니까? 설치

터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 설치하십시오. Pydantic

기존 패키지 업그레이드

이미 기존 패키지가 있고 업그레이드하려면 다음 명령을 실행하십시오.

Anaconda 사용자의 경우 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

선택적 종속성

Pydantic 필요에 따라 다음과 같은 선택적 종속성이 제공됩니다.

  • 이메일 유효성 검사기 — 이메일 검증을 지원합니다.
  • 타이핑 확장 — 지원 사용 정확한 Python 3.8 이전.
  • python-dotenv - 을지 지하다 Dotenv 설정 파일.

수동으로 설치할 수 있습니다.

또는 함께 Pydantic 다음과 같이 :

이 섹션에서는 다음에서 사용할 수있는 몇 가지 유용한 기능을 살펴 보겠습니다. Pydantic .

개체 정의 Pydantic 에서 상속하는 새 클래스를 만드는 것만 큼 간단합니다. BaseModel . 클래스에서 새 개체를 만들 때 Pydantic 결과 모델 인스턴스의 필드가 모델에 정의 된 필드 유형을 따르도록 보장합니다.

Python 파일 상단에 다음 가져 오기 선언을 추가합니다.

사용자 클래스

상속하는 새 클래스를 선언하십시오. BaseModel 다음과 같이:

Pydantic 기본 제공 유형 힌트 구문을 사용하여 각 변수의 데이터 유형을 결정합니다. 무대 뒤에서 일어나는 일을 하나씩 살펴 보겠습니다.

  • 신분증 — 정수 변수는 ID를 나타냅니다. 기본값이 제공되지 않으므로이 필드는 필수이며 객체 생성 중에 지정해야합니다. 문자열, 바이트 또는 부동 소수점은 가능한 경우 정수로 강제 변환됩니다. 그렇지 않으면 예외가 발생합니다.
  • 사용자 이름 — 문자열 변수는 사용자 이름을 나타내며 필수입니다.
  • 암호 — 문자열 변수는 암호를 나타내며 필수입니다.
  • 비밀번호 확인 — 문자열 변수는 확인 암호를 나타내며 필수입니다. 나중에 데이터 유효성 검사에 Pip은 정확히 무엇입니까? 사용됩니다.
  • 별명 — 문자열 변수는 별칭을 나타냅니다. 필수 사항은 아니며 객체 생성 중에 제공되지 않으면 익명으로 설정됩니다.
  • 타임 스탬프 — 필수가 아닌 날짜 / 시간 필드. 기본값은 없음입니다. Pydantic unix timestamp int 또는 날짜 / 시간을 나타내는 문자열을 처리합니다.
  • 친구 — 정수 입력 목록입니다.

개체 인스턴스화

다음 단계는 다음에서 새 개체를 인스턴스화하는 것입니다. 사용자 수업.

인쇄 할 때 다음과 같은 출력을 얻어야합니다. 사용자 변하기 쉬운. 당신은 알 수 있습니다 신분증 입력이 문자열 인 경우에도 자동으로 정수로 변환되었습니다. 마찬가지로 바이트는 다음과 같이 자동으로 정수로 변환됩니다. 친구 들.

BaseModel의 메소드 및 속성

상속하는 클래스 BaseModel 다음과 같은 메소드와 속성이 있습니다.

  • dict () — 모델의 필드 및 값 사전을 반환합니다.
  • json () — JSON 문자열 표현 사전을 반환합니다.
  • 부() — 모델의 전체 복사본을 반환합니다.
  • parse_obj () — 객체가 사전이 아닌 경우 오류 처리를 사용하여 모델에 객체를로드하는 유틸리티
  • parse_raw () — 다양한 형식의 문자열을로드하는 유틸리티
  • parse_field () - 비슷하다 parse_raw () 그러나 파일을 의미
  • from_orm () — 임의의 클래스에서 모델로 데이터를로드합니다.
  • 개요() — 모델을 나타내는 사전을 JSON 스키마로 반환합니다.
  • schema_json () — 다음의 JSON 문자열 표현을 반환합니다. 개요()
  • 구성 () — 검증을 실행하지 않고 모델을 생성하기위한 클래스 메소드
  • __fields_set__ — 모델 인스턴스가 초기화 될 때 설정된 필드 이름 세트
  • __필드__ — 모델 필드의 사전
  • __config__ — 모델의 구성 클래스

입력을 변경하겠습니다. 신분증 다음과 같이 문자열에 :

코드를 실행할 때 다음 오류가 발생해야합니다.

ValidationError

오류에 대한 자세한 정보를 얻으려면 다음과 같이 try-catch 블록 안에 래핑하는 것이 좋습니다.

다음 JSON을 출력합니다. 신분증 유효한 정수가 아닙니다.

필드 유형

Pydantic Python 표준 라이브러리에서 대부분의 일반적인 유형을 지원합니다. 전체 목록은 다음과 같습니다.

  • 부울
  • int
  • 흙손
  • str
  • 바이트
  • 명부
  • 튜플
  • dict
  • 세트
  • 얼어 붙은
  • datetime.date
  • datetime.time
  • datetime.datetime
  • datetime.timedelta
  • 타이핑.
  • 타이핑 .TypeVar
  • 타이핑. 유니온
  • 입력합니다.
  • 타이핑. 목록
  • 타이핑. 튜플
  • 타이핑. 딕트
  • 타이핑. 세트
  • 타이핑 .FrozenSet
  • 타이핑. 시퀀스
  • 타이핑.
  • 타이핑. 유형
  • 타이핑.
  • 타이핑. 패턴
  • ipaddress.IPv4Address
  • ipaddress.IPv4Interface
  • ipaddress.IPv4Network
  • ipaddress.IPv6Address
  • ip address.IPv6 인터페이스
  • ipaddress.IPv6Network
  • enum.Enum
  • enum.IntEnum
  • decimal.Decimal
  • pathlib.Path
  • uuid.UUID
  • 바이트 크기

제한된 유형

다음을 통해 자신의 제한을 시행 할 수 있습니다. 제한된 유형 . 다음 예를 살펴 보겠습니다.

엄격한 유형

검증 된 값이 해당 유형이거나 해당 유형의 하위 유형 인 경우에만 검증을 통과하는 엄격한 제한을 찾고 있다면 다음과 같은 엄격한 유형을 사용할 수 있습니다.

  • StrictStr
  • StrictInt
  • StrictFloat
  • StrictBool

다음 예는 적절한 시행 방법을 보여줍니다. StrictBool 상속 된 클래스에서.

문자열 '그릇된' 둘 중 하나만 허용하므로 ValidationError를 발생시킵니다. 진실 또는 그릇된 입력으로.

유효성 검사기

또한 다음을 사용하여 사용자 정의 유효성 검사기를 만들 수 있습니다. 검증 인 상속 된 클래스 내부의 데코레이터. 다음 예를 살펴 보겠습니다. 신분증 4 자리 숫자이고 비밀번호 확인 일치 암호 들.

오늘 배운 내용을 요약 해 보겠습니다.

데이터를 구문 분석하고 검증하는 데 도움이되는 Pydantic에 대한 자세한 설명부터 시작했습니다.

다음으로 가상 환경을 만들고 pip 또는 conda를 통해 Pydantic을 설치했습니다. 또한 사용 사례에 따라 세 가지 추가 종속성에 대한 지원도 포함됩니다.

설치가 완료되면 패키지에서 제공하는 기본 기능을 심도있게 살펴 보았습니다. 기본 구성 요소는 다음에서 상속되는 새 클래스를 만드는 것입니다. BaseModel .

Pydantic은 Python 표준 라이브러리에서 대부분의 일반적인 데이터 유형을 지원한다는 것을 배웠습니다. 우리는 제한된 유형 과 엄격한 유형 사용자 지정 제한을 적용하는 데 도움이됩니다.

행성간 파일 시스템(IPFS)이란 무엇입니까?

이 게시물 "IPFS(Interplanetary File System)란 무엇입니까?"에서는 HTTPS가 무엇인지, IPFS가 작동하는 방식, IPFS, IPFS 행성간 파일 시스템을 사용하는 이유 등을 살펴보겠습니다.

InterPlatery 파일 시스템은 근접성 대신 콘텐츠 주소 지정을 사용하는 정보, 웹 페이지 및 프로그램을 저장하고 검색하기 위한 분산 PXNUMXP 프레임워크입니다.

행성간 파일 시스템

가장 초기의 완전히 분산되고 분산된 파일 저장 및 공유 시스템은 InterPlanetery 파일 시스템(IPFS)이었습니다. 웹 콘텐츠는 일반적으로 위치가 정의된 호스트에 저장되지만 IPFS는 블록체인과 같은 메커니즘을 통해 데이터를 저장하고 배포합니다.

예를 들어 Wikipedia 사이트를 방문하려는 경우 일반적으로 인터넷 브라우저에 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 주소를 입력하고 Wikipedia 서버 중 하나에서 호스팅되는 페이지로 전달됩니다. 그럼에도 불구하고 IPFS 게이트웨이를 통해 동등한 웹 페이지를 보려고 하면 완벽하게 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 이전에 IPFS를 통해 페이지를 본 가장 가까운 시스템에 의해 분산되었을 것입니다.

일반적으로 IPFS는 블록체인 기반 노드 네트워크와 동일한 방식으로 작동하며 모든 데이터는 가장 가까운 소스에서 교환 및 분산됩니다. IPFS를 통해 사람들은 P2P(Peer-to-Peer) 분산 스토리지 네트워크로 가장 가까운 액세스 가능한 피어에서 네트워크 전체에 분산된 콘텐츠를 검색할 수 있습니다. 이렇게 하면 검색의 적시성과 네트워크에 저장된 데이터의 안전성이 크게 향상됩니다.

IPFS는 콘텐츠 주소 지정 기술을 사용하여 사용자가 찾고 있는 콘텐츠를 식별하는 것이 핵심 기능 중 하나입니다. 특정 주소, 즉 특정 위치에 의존하는 기존 웹 액세스와 달리 IPFS는 콘텐츠 주소 지정을 사용하여 주요 데이터를 수집합니다. 콘텐츠 주소 지정 기능은 라이브러리와 유사합니다. 당신이 책을 찾기 위해 도서관에 갈 때, 당신은 일반적으로 본질적으로 콘텐츠 항목인 제목으로 책을 요청합니다.

반대로 3층 7번 통로 XNUMX행에서 책을 검색한다고 언급했다면 위치 기반 검색을 사용하고 있는 것입니다. 즉, 정보가 있는 특정 지점을 검색하는 대신 IPFS는 관련 콘텐츠 키워드를 사용하여 필요한 정보를 검색합니다.

IPFS는 다양성과 안전성으로 인해 블록체인 프로젝트에서 업계 표준을 빠르게 얻고 있습니다. IPFS는 NFT의 성장 덕분에 NFT(Non-Fungible Token) 플랫폼이 릴리스하는 콘텐츠에 대한 데이터를 보관할 수 있는 강력한 도구가 되었습니다.

행성간 파일 시스템(IPFS) 사용

IPFS(Interplanetary File System)는 새로운 분산 웹의 기반을 형성할 태세를 갖춘 PXNUMXP 파일 공유 네트워크입니다. 작동 방식과 시작 방법은 다음과 같습니다.

분산 인터넷

국제적 존재에도 불구하고 인터넷은 중앙 집중식 네트워크로 남아 있습니다. 방대한 서버 팜 또는 클라우드 플랫폼의 물리적 또는 가상 서버는 인터넷을 뒷받침하는 기본 데이터 저장 장치입니다. 단일 기업이 이러한 모든 설비를 소유하고 있습니다. 다른 회사는 설정되어 일반에 공개된 서버를 소유하거나 임대합니다.

HTTPS가 우려되는 이유

이러한 서버의 콘텐츠를 보려는 사람은 누구나 HTTPS를 사용하여 브라우저에서 올바른 서버에 액세스해야 합니다. 서버는 데이터 액세스에 대한 모든 요구를 처리하는 시스템의 핵심입니다.

분명히 이것은 단순화된 표현이지만 전체 아이디어를 적절하게 설명합니다. 기업은 성장을 가능하게 하고 안정성을 보장하기 위해 미러 서버 및 콘텐츠 공급자를 사용할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 사용자가 이러한 데이터에 액세스할 수 있는 장소는 극히 적습니다.

IPFS는 분산 네트워크 아키텍처입니다. 버전 제어 소프트웨어인 Git은 가장 유명한 분산 시스템 중 하나입니다. 소스를 복제한 모든 프로그래머는 랩톱에 기록과 함께 전체 리포지토리의 복제본을 가지고 있기 때문에 Git은 분산 시스템입니다. 중앙 리포지토리의 모든 복제본은 제거된 경우 이를 재생성하는 데 사용할 수 있습니다. IPFS는 파일 저장 및 파일 액세스의 분산 개념을 확장합니다.

Juan Benet은 그가 설립한 회사인 Protocol Labs에서 관리하는 IPFS를 발명했습니다. 그들은 Git의 분산된 특성과 토렌트의 분산된 대역폭 절약 기능을 결합하여 IPFS 채널의 노드 전체에서 작동하는 파일 시스템을 구축했습니다. 그리고 그것은 지금 작동하고 있습니다.

작동 중인 IPFS

IPFS 분산 네트워크는 연결된 컴퓨터인 노드로 구성됩니다. 콘텐츠는 노드에 보관할 수 있으며 원하는 모든 사람이 사용할 수 있습니다.

누군가 파일이나 웹 사이트를 요청할 때마다 노드는 파일 복사본을 캐시합니다. 더 많은 사용자가 해당 데이터를 찾을수록 더 많은 캐시 복사본을 사용할 수 있습니다.

콘텐츠가 있는 모든 노드 또는 노드 모음은 이에 대해 연속적인 쿼리를 실행할 수 있습니다. 데이터 전송 및 요청 수행에 대한 책임은 점점 더 여러 노드에 분산됩니다.

이것은 새로운 종류의 웹 주소 생성을 필요로 합니다. 주소 기반 라우팅을 사용하는 대신 데이터가 저장된 위치를 식별하고 이에 대한 정확한 URL을 제공해야 합니다.

중앙 집중식 패러다임에서 철수하면 공격자의 진입 대상이 제거됩니다. 그들의 정보, 사진 및 기타 자료가 다른 사람의 장치에 저장된다는 개념은 대부분의 개인에게 가장 명백한 걱정거리가 될 것입니다.

그러나 전혀 그렇지 않습니다. IPFS에 연결하고 게시하지 않습니다. 공유 및 배포된 Dropbox가 아닙니다. 노드를 설치하거나 클라우드 서비스의 전문적으로 프로비저닝된 노드를 활용하기 위해 비용을 지불하면 참여할 수 있습니다. 그리고 당신이 무엇이든 공유하거나 게시하기 전까지는 아무도 그것에 접근할 수 없습니다. "업로드"라는 문구는 정말 기만적입니다. 실제로는 리소스를 개인 노드에 Pip은 정확히 무엇입니까? 통합하고 있습니다.

암호화 작동 방식

모든 사람이 사용할 수 있도록 하려면 문서를 가져오기 전에 인코딩해야 하지만 콘텐츠가 소수의 사람에게만 제한되어 있습니다. 데이터는 전송 중 양쪽에서 암호화되지만 가져온 파일은 기본적으로 보호되지 않습니다. 이를 통해 암호화 방법을 자유롭게 선택할 수 있습니다. IPFS는 파일 관리 암호화의 한 가지 방법을 "공식적인" 방법으로 홍보하지 않습니다.

데이터 저장매체

데이터는 IPFS 개체라고 하는 256KB 조각에 보관됩니다. 큰 항목은 필요에 따라 여러 IPFS 개체로 나뉩니다. 파일의 각 IPFS 개체에는 해당 파일의 다른 모든 IPFS 개체에 대한 연결이 있습니다.

항목이 IPFS 네트워크에 업로드될 때마다 콘텐츠 ID 또는 CID로 알려진 24자 해시 ID가 할당됩니다. IPFS 네트워크 내에서 이러한 방식으로 인식되고 처리됩니다. 콘텐츠가 복구되면 파일의 무결성을 보장하기 위해 해시가 다시 계산됩니다.

확인이 엉망이면 내용이 수정되었습니다. IPFS는 파일이 합법적으로 수정될 때 파일 버전 관리를 관리합니다. 이것은 파일의 업데이트된 복사본이 이전 복사본과 함께 저장됨을 나타냅니다. IPFS는 분산 파일 시스템으로 작동하며 업데이트 원칙은 파일 시스템이 변경되지 않도록 합니다.

노드의 IPFS에 파일이 저장되어 있고 Dave가 파일을 쿼리하여 자신의 노드로 전송한다고 가정합니다. 해당 파일을 요청하는 다음 사용자는 Dave 또는 급류와 같은 방식으로 파일을 받을 수 있으며 파일의 일부는 귀하와 Dave의 노드에서 모두 도착합니다. 파일을 받는 사용자 수가 많을수록 향후 파일 쿼리를 지원하기 위해 더 많은 노드를 사용할 수 있습니다.

정크 관리는 캐시된 IPFS 항목을 정기적으로 삭제합니다. 그러나 파일을 노드에 고정하여 무기한으로 보관할 수 있습니다. 이것은 쓰레기 수거 중에 비워지지 않을 것임을 의미합니다. 특히 IPFS 액세스 가능한 웹 페이지를 호스팅하도록 설계된 솔루션이 있으며, IPFS 네트워크에 콘텐츠를 게시하고 무기한 게시된 상태로 유지하는 클라우드 서버에서 호스팅 비용을 지불할 수 있습니다.

도메인의 콘텐츠가 헤드라인을 장식하고 트래픽이 급증하면 해당 웹페이지를 가져오는 모든 노드가 웹페이지를 캐시합니다. 이러한 캐시된 웹 페이지는 더 많은 페이지 쿼리를 제공하는 데 활용되어 폭풍을 피하고 수요를 충족할 수 있습니다.

당연히 이 모든 것은 적절한 고정 및 캐시 데이터뿐만 아니라 가동 및 액세스 가능한 노드의 적절한 양에 달려 있습니다. 그리고 참여가 필요합니다.

IPFS의 이점

• IPFS에 게시된 파일은 영구적입니다.

이는 파일이 IPFS에 게시된 후 CID를 업데이트하지 않고는 수정할 수 없음을 의미합니다. 이 특성은 IPFS에 저장된 개체가 항상 정확하고 변경되지 않은 복사본임을 보장합니다. 따라서 IPFS에서 다운로드한 파일이 정품임을 확신할 수 있습니다.

• IPFS 파일은 취소할 수 없습니다.

다른 노드에서 파일을 복사한 후 파일을 제거할 수 있다는 보장은 없습니다.

• IPFS는 시스템 고장 가능성을 제거합니다.

IPFS는 콘텐츠가 다양한 노드에 의해 분산, 저장 및 캐시되기 때문에 호스팅 오류 또는 조정된 공격과 같은 중앙 집중식 결함에 영향을 받지 않습니다.

앞서 언급한 명백한 이유 때문에 NFT는 대부분 IPFS에 보관됩니다. NFT는 대체 불가능한 토큰을 의미합니다.

ipfsapi 모듈 설치

ipfsapi 모듈을 사용하면 Python 프로그래머가 IPFS에서 파일을 절차적으로 추가하고 검색할 수 있습니다.

pip 명령을 사용하여 ipfsapi 모듈을 설치할 수 있습니다.
IPFS 공용 게이트웨이에 연결

파일이 IPFS에 저장되면 Pip은 정확히 무엇입니까? 다음 방법을 사용하여 액세스할 수 있습니다.

  • 로컬 시스템에 설치된 IPFS 클라이언트 또는
  • 개방형 IPFS 게이트웨이 사용

간단명료함을 위해 이 게시물은 두 번째 접근 방식에 집중할 것입니다. 즉, 공용 IPFS 게이트웨이를 사용하여 IPFS의 파일에 액세스합니다. 이 솔루션은 자체 IPFS 데몬과 게이트웨이를 운영할 필요가 없기 때문에 간단합니다.

하나를 사용하여 공용 IPFS 게이트웨이에 연결할 수 있습니다.

오류! URL 참조가 잘못되었습니다.

import ipfsApi를 사용하여 공용 IPFS 게이트웨이에 연결#

host='오류!' api = ipfsApi.Client(host='오류!' (포트=5001) 하이퍼링크 참조가 잘못되었습니다.

위의 줄은 IPFS 데몬과 통신하기 위한 TCP 클라이언트를 구성합니다.

방문자는 공용 IPFS 게이트웨이를 사용하여 개인 IPFS 노드를 호스팅하지 않고도 IPFS 네트워크의 자료에 액세스할 수 있습니다. 웹 방문자가 IPFS 네트워크에서 자료를 요청할 수 있습니다. 게이트웨이는 콘텐츠를 찾으면 지정된 파일을 전송합니다.

IPFS에 파일 업로드

초기 단계는 파일을 IPFS에 업로드하는 것입니다. 1920px-Van Gogh -.jpg라는 제목의 아래 문서가 있다고 가정합니다.

_별이 빛나는 밤 – Google Art Project.jpg:

IPFS에 추가하려는 파일 이름과 함께 add() 함수를 사용합니다.

'1920px-반 고흐 – 별이 빛나는 밤 – Google Art Project.jpg')

add() 함수는 결과로 사전을 반환합니다.

'이름': '1920px-반 고흐 – 별이 빛나는 밤 – Google Art Project.jpg', '이름': '1920px-반 고흐 -_

‘Hash’: ‘QmY5vj71MdAPr452bxed3P6P3VKechpodf12kEk1YTY7FY’, ‘QmY5vj71MdAPr452bxed3P6

이미지의 콘텐츠 식별자 또는 CID는 QmY5vj71MdAPr452bxed3P6P3VKechpodf12kEk1YTY7FY입니다.

그런 다음 IPFS의 문서는 https://ipfs.io/ipfs/CID> 형식을 사용하여 HTTP 프로토콜을 통해 액세스할 수 있습니다.

IPFS 파일 얻기

알고리즘적으로 IPFS에서 문서를 가져오려면 얻으려는 파일의 CID와 함께 get() 함수를 사용하십시오.

이전에 결과 변수에서 이미지의 해시를 검색합니다.

result['Hash']# = CID ipfs에서 사진 가져오기

get() 함수는 제공된 콘텐츠 해시가 있는 파일을 찾아 현재 작업 디렉토리의 파일 이름으로 CID를 사용하여 로컬에 저장합니다.

프로토콜 HTTP, HTTPS 및 IPFS

HTTP, HTTPS 및 IPFS의 차이점에 대해 논의할 수 있지만 먼저 "프로토콜"이라는 용어를 정의해야 합니다. 프로토콜은 주로 우리가 상호 작용을 위해 활용하는 원칙의 모음입니다.

당신이 프랑스에서 휴가를 보내고 있는데 프랑스어를 모른다고 가정해 봅시다. 좋아하는 술집에 관용구집을 가져오지 않으면 사교적인 실수를 저지를 수 있습니다. 프로토콜은 당신이 프랑스어로 의사 소통을 할 것을 요구합니다.

그러나 인터넷상의 상호작용에는 언어뿐만 아니라 다양한 프로토콜이 사용됩니다. HTTP와 HTTPS는 가장 널리 사용되는 인터넷 프로토콜입니다.

HTTP 정보

Tim Berners-Lee는 1989년에 HTTP(HyperText Transfer Protocol)를 설계했으며 1996년에 대부분의 인터넷 브라우저에서 승인되었습니다.

구성별로 HTTP 프로토콜을 사용하는 http://example.com과 같은 url의 접두어가 되었습니다.

http://www.example.com 대신 www.example.com을 입력하면 브라우저에서 접두어를 추가합니다.

HTTPS 정보

HTTPS(Hypertext transfer protocol secure)는 브라우저와 웹 사이트 간에 기밀 자료를 전송하는 데 사용되는 보안 버전의 HTTP입니다.

HTTPS 프로토콜은 인터넷을 통한 신용 카드 정보 및 로그인 자격 증명의 전송을 보호합니다.

HTTPS가 없는 웹사이트는 Chrome에서 다르게 표시됩니다. 웹사이트가 안전한지 여부를 나타내는 녹색 자물쇠가 있는지 주소 표시줄을 확인합니다.

IPFS는 정확히 무엇이며 어떻게 작동합니까?

Juan Benet의 IPFS(InterPlanetary File System)는 HTTP 기반 웹에 도전하는 것을 목표로 하는 P2P(피어 투 피어) 분산 파일 시스템입니다.

표준 웹사이트를 방문하면 중앙 서버가 HTTP 또는 HTTPS를 통해 텍스트, 이미지 및 비디오를 장치로 보냅니다.

반면에 IPFS는 오픈 소스이며 동일한 정보를 더 빨리 제공하기 위해 수많은 노드를 사용합니다. 또한 Pip은 정확히 무엇입니까? 대역폭을 절약하므로 중복이 거의 없이 많은 양의 데이터를 배포할 수 있습니다.

IPFS는 역시 피어 투 피어인 BitTorrent(세계 최대 분산 네트워크)와 유사한 방식으로 작동합니다.

IPFS는 인터넷을 재창조하기를 열망합니다

인터넷은 이제 일, 즐거움, 커뮤니케이션을 포함하여 우리 삶의 모든 측면에 퍼져 있기 때문입니다. 왜 지금 수정합니까? 다른 사람들은 묻습니다. 문제가 정확히 무엇입니까?

다음은 IPFS가 웹 사용자에게 도움이 될 수 있는 몇 가지 설명입니다.
  • 브라우저 성능 향상 — IPFS는 원격 위치의 중앙 집중식 사이트가 아닌 주변 노드를 통해 데이터에 액세스하므로 더 빠른 속도를 제공합니다.
  • 비용 절감 — IPFS는 분산 네트워크를 기반으로 하기 때문에 값비싼 서버 호스팅 비용을 지불하지 않아도 되므로 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 오래된 웹 페이지의 품질 유지 — 당신이 세상을 떠난 후에 당신의 웹사이트는 어떻게 되는지 물어본 적이 있습니까? 웹 사이트가 중앙 집중식 소셜 네트워크에 의존하는 경우 '링크 부패'에 굴복하여 컬렉션을 함께 가져가 영원히 사라질 수 있습니다. 귀하의 웹사이트는 더 이상 단일 서버의 위험에 처하지 않지만 분산 IPFS 시스템을 사용하는 분산 네트워크를 통해 실행됩니다.

• 개인 정보 보호 — IPFS는 HTTP와 같은 중앙 Pip은 정확히 무엇입니까? 서버에 의존하지 않기 때문에 당국이 Wikipedia와 같은 웹 사이트를 금지하는 것을 더 어렵게 만듭니다.

결론

이 게시물은 IPFS가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 가치가 있는지 다뤘습니다. 또한 특히 IPFS에서 파일을 추가하고 검색하기 위한 몇 가지 코드 예제를 보여주었습니다. 개별 파일 외에 전체 디렉토리를 IPFS에 업로드할 수 있습니다.

Pip은 정확히 무엇입니까?

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APS Tech APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2
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추천: APS Tech프린터 장치 드라이버 업데이트에 대한 경험이 없는 Windows 사용자분들께 APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버들의 업데이트를 도와주는 DriverDoc 드라이버 업데이트 툴의 사용을 추천합니다 [DriverDoc - Solvusoft의 제품]. DriverDoc은 APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버를 자동으로 다운로드하고 업데이트함으로써 모든 번거로움과 귀찮은 작업을 없애줍니다.

또한 DriverDoc을 사용하여 프린터 드라이버를 업데이트할 때 모든 하드웨어 장치를 포함하는 2,150,000개 이상의 드라이버로 구성된 광범위한 데이터베이스를 활용하여 다른 모든 PC 드라이버를 업데이트할 수 있습니다.

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APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 업데이트 FAQ

APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버는 어떤 OS와 호환됩니까?

사람들이 APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버를 업데이트하지 않는 이유는 무엇입니까?

대부분의 사람들은 오류나 충돌이 발생할 수 있으므로 APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버 업데이트를 수행하지 않습니다.

APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버 업데이트의 위험과 이점은 무엇입니까?

APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버의 장점을 업데이트하면 하드웨어 성능, 하드웨어 기능, 일반적인 상호 운용성이 향상되고 증가합니다. 잘못된 프린터 드라이버를 설치할 경우 발생할 수 있는 위험에는 PC 불안정, 성능 저하, 무작위 충돌 등이 있습니다.

캐논 프린터 드라이버의 기능은 무엇입니까?

"장치 드라이버"라고 불리는 이 작은 소프트웨어 프로그램은 APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 장치가 운영 체제와 명확하게 통신할 수 있는 수단을 제공합니다.

컴퓨터 드라이버 유지 관리

APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 오류는 컴퓨터의 손상되거나 오래된 드라이버와 연결될 수 있습니다. PC 드라이버는 명백한 원인없이 문제가 될 수 있습니다. 예방책으로 프린터 드라이버를 업데이트할 수 있으므로 염려해서는 안 됩니다.

APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2와 호환되는 정확한 드라이버를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. APS-PS PIP with APS-6-108 v49.3 or 52.2 드라이버를 찾고, 다운로드하고, 수동으로 업데이트하는 데 많은 시간이 걸리지만, 이 과정은 혼란스러울 수 있습니다. 결함이 있거나 작동하지 않는 드라이버를 사용하면 컴퓨터에 더 많은 손상과 오류가 발생할 수 있습니다.

드라이버 업데이트에 소요되는 시간과 복잡성 때문에 드라이버 업데이트 소프트웨어를 사용하는 Pip은 정확히 무엇입니까? 것이 좋습니다. 드라이버 업데이트 도구를 사용하면 컴퓨터의 운영 체제 드라이버가 최신 상태이고 시스템의 하드웨어에 올바르게 맞는지 확인할 수 있습니다. 드라이버에 문제가 발생할 경우 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.

[Python] pipenv 란 무엇인가

첫번째는 pip이다. python을 이용하며 사용하게 되는 패키지 관리 툴이다. 프로그램을 만들 때, 의도하지 않는 이상, 다양한 패키지를 사용하게 된다. 이때 pip를 활용하여 여러가지 패키지들을 설치할 수 있다.

두번째는 virtualenv이다. python으로 개발을 하게 되면 거의 항상 복수의 패키지를 설치하여 사용하게 된다. 하지만 각각의 프로젝트가 요구하는 패키지들의 상세 내용이 다를 수 있다.

가령 A라는 프로젝트는 특정 패키지의 1.0 버전을 사용하고 있었지만, B라는 프로젝트는 특정 패키지의 2.0버전을 사용하는 경우가 발생한다. 이때 각각의 프로젝트를 빌드하기 위해서 서로 번갈아가며 패키지를 설치했다 지웠다하는 생각은 버리도록 하자. pandas와 같은 패키지를 사용하면 알겠지만, 시간이 많이 소요된다.

그렇기 때문에 각각의 프로젝트 내 개발 환경을 구축하는 것이 제일 이상적이다. 이를 지원하는 것이 virtualenv이다. virtualenv는 프로젝트별로 고립된 개발환경을 구축하게 해주기 때문에 A 프로젝트와 B 프로젝트를 따로 의식하면서 패키지를 특정 환경에 맞게 설치했다 지웠다 하지 않으며 개발할 수 있게 된다.

하지만 여기서 문제가 발생한다. 첫번째는 pip는 패키지들을 설치하는데 있어서 여간 귀찮지 않을 수 없다. 먼저 pip를 하나씩 설치를 하자니 시간이 많이 들게 된다. 그래서 requirements.txt라는 파일을 통해 통으로 패키지들을 관리할 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 문제점은 requirements.txt를 버전을 명시하지 않고 작성하였을때, 오늘과 내일의 설치가 똑같다는 보장이 없으며 정확히 버전을 일일이 기재를 하자니 또한 귀찮아진다. (참조 1)

이마저도 pip의 고비를 넘기기 전에 virtualenv를 설치해야 한다는 점도 까먹지 말자. 결론은 매번 환경 설정을 의식해야 하는것들이 많기 때문에 여러모로 귀찮다는 점이다.

pipenv의 등장

이런 이유들로 인해 등장한 것이 pipenv이다. 이름만으로도 느낌이 오지 않는가? pip와 virtualenv가 합쳐진 것이다.

pipenv는 Python.org에서 공식적으로 권장하는 패키지 설치 툴이다. Pipenv는 파이썬으로 들어가는 세계 속 패키징 설치 경험을 최상으로 제공하고자 노력한다고 써있다. Pipenv는 또한 아래와 같이 문제들을 해결하려고 하였다.

  • pip와 virtualenv를 따로 쓸 필요가 없다. 동시에 Pip은 정확히 무엇입니까? 사용이 된다.
  • Pipenv는 Pipfile와 Pipfile.lock을 requirements.txt를 대신하여 사용한다.
  • 해쉬가 자동생성된다. (보안)
  • 의존성 그래프를 제공함으로서 insight를 제공한다 (e.g. $ pipenv graph ).
  • .env 파일들을 사용한 스트림라인 개발 워크플로우
  • 필요한 것만 정의하면서, 결정론적인(deterministic, 파일에 정의된대로) 빌드가 가능하다.
  • 락이 걸린 의존성에 대해 해쉬 파일을 생성하고 확인한다.
  • pyenv가 사용 가능하다면, 필요한 python도 자동으로 설치한다.
  • Pipfile을 찾으면서자동으로 프로젝트 홈을 찾아준다.
  • Pipfile이 없다면 자동으로 생성해준다.
  • 자동으로 virtualenv 환경을 생성한다.
  • 패키지를 설치/삭제하면, 자동으로 Pipfile에서 추가/삭제한다.
  • 자동으로 .env 파일을 인식한다.

pipenv 사용법

가볍게 맥을 기준으로 사용법을 안내한다.

를 terminal에 입력하여 설치하도록 하자. 이후

를 명령어를 치면 python 3.6버전을 기준으로 한 프로젝트가 생성된다. 이후는 pipenv를 사용하여 기존 패키지들을 pip처럼 설치하는 것 뿐이다.

projobs

지난 몇 년 동안 저는 다양한 Python 버전으로 많은 Python 라이브러리를 설치했습니다. 즉시 작업 할 수 있도록 제어없이 맹목적으로 설치했습니다. 현재 그들은 numpy, scipy 및 matplotlib를 호출하는 pynest 를 설치하려고 할 때 문제를 일으키고 있습니다 . 어려움을 겪은 후에 Python과 라이브러리를 정리하고 다시 설치할 것입니다.

조사 후, 내 시스템에서 Python 2.5 / 2.6 / 2.7 / 3.2를 발견했으며 각각의 복사본 또는 기타 항목이 다음 위치에 있습니다. (my OS == Mac OS X 10.7.5 Lion )

  • /Library/Frameworks/
  • /opt/local/Library/Frameworks/
  • /opt/local/bin/
  • /Applications/
  • /usr/local/bin/
  • /usr/bin/
  • /System/Library/Frameworks/

나는 이것들을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 이제의 항목을 제외한 모든 항목을 제거했습니다 /System/Libarary/Frameworks ( 에서는 항목을 제거하지 않습니다 /System/Library/ ). 깨끗한 작업 후, which python 지금 제공 /usr/bin/python 에 연결한다 /System/Library/Frameworks .

자, 파이썬을 다시 설치하는 것이 명확한 환경입니까? 다른 버전이 존재하지 않는지 다시 확인하는 방법은 Pip은 정확히 무엇입니까? 무엇입니까? 라이브러리와 라이브러리가 어디에나 있지 않고 다시 많은 사본을 가지지 않도록하려면 어떻게 다시 설치해야합니까?

깨끗한 Python 2.7을 적절한 위치에 설치하고 내 시스템이 정확히 어디에 있는지 확인하고 다른 곳에 라이브러리를 설치하지 않으려 고합니다. 전문적인 방식으로 관리하는 방법에 대한 조언을 부탁드립니다.

귀하의 정보를 위해 여기에 내 현재가 $PATH 있습니다. 수정해야한다고 생각합니다.

더 많은 정보가 필요하면 알려주세요. 감사합니다!

업데이트 :

나는 그것이 왜 그렇게 미치게되는지 몹시 다시 생각하고있다. 다음을 통해 설치했기 때문이라고 생각합니다.

  • easy_install / macports / homebrew / fink / pip 때때로;
  • .dmg 때때로;
  • .pkg 때때로;
  • 때때로 소스 코드를 컴파일하십시오.

그리고 그들은 다른 위치에서 물건을 만들었습니다. 이러한 방식의 메커니즘은 무엇일까요? 타겟 위치를 어떻게 선택합니까? 그들이 일을 엉망으로 만드는 것을 방지하는 방법?

왜 엉망이 되었습니까?

OP의 업데이트에 따르면 Python을 설치하는 몇 가지 다른 방법이 있으며 다른 위치에서 파일을 찾습니다. 예를 들어, macports 물건을 /opt/local/ 에 homebrew 넣는 동안에 물건을 넣습니다 /usr/local/ . 또한 Mac OS X에는 몇 가지 Python 버전이 있습니다. 따라서 다른 방법으로 python을 여러 번 설치하면 시스템에 독립적 으로 존재하는 많은 python 버전얻을 수 있습니다.

어떤 문제가 발생합니까?

나는 정확히 모른다. 문제는 파이썬 버전이 많은 경우 사용할 버전과 패키지를 찾을 위치가 시스템 PATH 및 PYTHONPATH 각각 의 경로 순서에 따라 결정된다는 것 입니다. 따라서 Python 모듈을 설치할 위치를 제어하지 못할 수 있습니다. sudo python setup.py install 모듈을 설치하기 위해 실행 한 다음 (root의에서 python을 찾습니다 PATH ) import 모듈 을 시도하면 python -c "import it" (이번에는에서에서 python을 찾습니다 PATH ) 뭔가 잘못 될 수 있습니다. 이것은 내 추측이며 검증하지 않았습니다. 하지만 제 경우에는 뭔가 잘못되었습니다.

이것을 피하는 방법?

원칙은 서로 다른 방법과 도구가 서로 다른 위치에 물건을 독립적으로 설치한다는 사실을 인식하는 것이므로 신중하게 사용하십시오 .

  • 의도하지 않는 한 다른 방법으로 동일한 것을 두 번 설치하지 마십시오. (파이썬을 위해 할 생각이라면 체크 아웃하는 것이 좋습니다 virtualenv )
  • 경로 순서를 주시하고 PATH 올바른지 고려하십시오.
  • 모듈을 설치할 때 실행중인 Python (또는 pip)과 모듈이 설치된 위치를 확인하십시오.

그래서, 내 사건을 어떻게 해결 했습니까?

이미 엉망이되어 치료하기가 매우 어려운 것처럼 보였기 때문에 마침내 전체 OS 재설치 로이 문제를 해결 하고 위 의 DOs 및 DONT 를 따르기 시작했습니다 . 파이썬 (numpy / scipy / matplotlib,이 질문을하는 데 문제가 있음)을 사용하여 과학 환경을 설치하는 경우이 튜토리얼 이 매우 유용 하다는 것을 알았습니다 . 그래서 마침내 문제가 해결되었습니다.

혼란 스러웠던 점과 해결 방법이 있습니다.

따라서 python2.7의 HomeBrew 설치는 없지만 python3 설치는 가지고 있습니다. / usr / bin / python 아래의 버전은 시스템 기본값을 사용합니다. 모듈 검색 경로를 기반으로 알 수 있습니다.

Notice the '/Library/Python'. that'Pip은 정확히 무엇입니까? s Mac OS's version of python. But I want to stay strictly on a user installed version (i.e. HomeBrew).

So here's what I did to fix this:

Its no longer /Library/.. but /usr/local.

Now its finding all of my pip installed modules! Problem solved!

UPDATE:

After updating brew to version 1.5.4, it seems the symbolic links were removed. And now you have to add this to your path:

Read the Caveats section in 'brew info python':

In order Pip은 정확히 무엇입니까? to install a python distributions into specific folder, you can use the --prefix scheme during python installation. Using the prefix scheme, you can for example install Python 2.7 into the folder /opt/py27 . Now, in order to use the new installed Python distribution you have to: cleanup you PATH and LD_LIBRARY_PATH:

  • Remove all 'old' Python paths and
  • configure (according to my example) the environment variables like this:
    • PATH: Add /opt/py27/bin
    • LD_LIBRARY_PATH: Add /opt/py27/lib

    (In case you need multiple environments of Python Pip은 정확히 무엇입니까? installed at the same time, I'd suggest to have a look at virtualenv)

    Here's another great solution to managing different python versions:

    (I already provided an answer here, but decided to post this as an additional or alternative answer)


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