atomicdev 님의 블로그

React 다국어 기능 구현 (i18next 사용)강의 목표:React를 이용하여 i18next 라이브러리를 통해 다국어 지원 사이트를 구축하는 방법을 배웁니다. 한국어, 영어, 아랍어 3가지 언어를 지원하며, 언어 변경 시 텍스트와 메뉴의 방향이 자동으로 전환되도록 구현하는 실습 과정을 포함합니다.1. 소개 및 강의 목표다국어 지원의 중요성React에서 다국어 기능을 구현하는 방법 개요지원할 언어: 한국어, 영어, 아랍어오른쪽에서 왼쪽 (RTL) 및 왼쪽에서 오른쪽 (LTR) 텍스트 방향 설정 개요2. 프로젝트 설정개발 환경 설정Node.js 및 React 설치i18next 및 react-i18next 설치프로젝트 구조 설명언어 파일 생성 및 관리 방법 설명 (JSON 형식)실습:create-react..

React 프로젝트에서 다국어 지원다국어 지원을 위한 React 프로젝트 아키텍처를 수립할 때, 각기 다른 라이브러리들이 제공하는 기능과 방식에 따라 접근 방법이 달라집니다. 대표적인 라이브러리로 FormatJS, react-i18next, react-intl, 그리고 Lingui가 있으며, 각각의 장단점을 고려해 구현 방법을 결정할 수 있습니다. 여기서는 이 라이브러리들의 개념, 사용 방법, 그리고 장단점을 설명하겠습니다.1. FormatJSFormatJS는 국제화 및 지역화 기능을 지원하는 강력한 라이브러리로, 특히 날짜, 숫자, 시간, 메시지 포맷팅에 강점을 가지고 있습니다. 이 라이브러리는 ECMAScript 국제화 API를 기반으로 구축되어 있어 브라우저 지원이 뛰어나며, 국제화 포맷팅 기능이 ..

API란 무엇인가? 초급 개발자를 위한 친절한 개념 설명API는 Application Programming Interface의 약자로, 우리말로는 '응용 프로그램 인터페이스'라고 부릅니다. 간단히 말해, 프로그램들이 서로 통신하고 정보를 주고받을 수 있게 도와주는 다리 역할을 하는 것입니다.프로그래밍에서 API는 매우 중요한 개념으로, 초급 개발자도 꼭 알아야 할 주제입니다. 이번 글에서는 API의 개념을 친절하게 설명하고, 예제를 통해 API가 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.1. API란?API는 두 가지 중요한 역할을 합니다:접근 방법을 제공: 다른 프로그램, 애플리케이션, 서비스들이 특정 기능을 사용할 수 있도록 접근 방법을 제공합니다.데이터 통신: 서로 다른 시스템들이 데이터를 주고받을 수 있도..

성능 테스트 및 모니터링강의 목표:API의 성능을 테스트하는 도구를 사용해 FastAPI 애플리케이션의 성능을 분석하는 방법을 학습한다.Kubernetes 환경에서 애플리케이션 모니터링 도구를 사용해 실시간 상태를 감시하는 방법을 실습한다. 강의 세부 내용:1. 성능 테스트의 중요성API 성능 테스트는 애플리케이션이 실제 트래픽 하에서 얼마나 빠르게 요청을 처리하는지 측정하는 데 중요한 역할을 합니다.성능 테스트는 대량의 요청에 대한 애플리케이션의 응답 시간, 처리량, 동시성 처리 능력을 분석합니다.2. 성능 테스트 도구 소개Locust: Python 기반의 오픈소스 성능 테스트 도구로, 다수의 동시 요청을 통해 API 성능을 테스트할 수 있습니다.k6: 대규모 부하 테스트를 위한 오픈소스 도구로, 고성..

Kubernetes를 활용한 애플리케이션 배포강의 목표:Kubernetes 클러스터에 FastAPI 애플리케이션을 배포하는 방법을 학습한다.Kubernetes를 사용하여 애플리케이션을 스케일링하고, YAML 파일을 작성하여 배포하는 실습을 진행한다. 강의 세부 내용:1. Kubernetes란?Kubernetes: 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 스케일링, 운영하는 오픈소스 플랫폼입니다.Kubernetes는 애플리케이션의 가용성을 보장하고, 대규모 트래픽을 처리할 수 있도록 확장성을 제공합니다.클러스터: Kubernetes는 클러스터 환경에서 애플리케이션을 실행합니다. 클러스터는 여러 개의 노드(서버)로 구성됩니다.2. FastAPI 애플리케이션을 위한 Kubernetes 배포 구조Pod: Ku..

도커를 사용한 FastAPI 애플리케이션 컨테이너화강의 목표:Docker를 사용하여 FastAPI 애플리케이션을 컨테이너화하는 방법을 학습한다.Dockerfile을 작성하고, 컨테이너 이미지를 생성 및 실행해 FastAPI 애플리케이션을 배포할 수 있다. 강의 세부 내용:1. Docker와 컨테이너 개념Docker란?: 애플리케이션과 그 의존성을 함께 패키징하여 일관된 실행 환경을 제공하는 컨테이너 기술.컨테이너: 운영체제 레벨에서 격리된 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있도록 해주는 가상화 기술.Docker를 사용하면 FastAPI 애플리케이션을 개발 환경과 동일하게 실행할 수 있으며, 일관된 환경에서 배포 및 스케일링이 가능합니다.2. Docker로 FastAPI 애플리케이션 컨테이너화예제 1: D..

비동기 처리와 성능 최적화강의 목표:FastAPI에서 비동기 처리를 이해하고 실시간 요청을 효율적으로 처리하는 방법을 학습한다.비동기 작업을 사용하여 대량의 요청을 처리하는 API를 구현하고 성능을 최적화한다. 강의 세부 내용:1. 비동기 처리의 개념비동기 처리(Async): 요청과 응답 사이의 차단을 없애고, 여러 요청을 동시에 처리할 수 있도록 돕는 방식. FastAPI는 Python의 비동기 기능(async, await)을 지원하여 I/O 바운드 작업에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.동기 vs 비동기:동기(Synchronous): 각 요청이 완료될 때까지 기다렸다가 다음 요청을 처리하는 방식.비동기(Asynchronous): 요청을 비동기적으로 처리하여 여러 요청을 동시에 처리 가능.2. 비동기..

데이터 분석 결과 API 구현강의 목표:데이터를 실시간으로 분석하고 그 결과를 API를 통해 제공하는 방법을 이해한다./summary와 /top_customers와 같은 분석 결과를 반환하는 엔드포인트를 구현한다. 강의 세부 내용:1. 데이터 분석 결과 API 개요실시간 분석 결과 제공: FastAPI를 통해 실시간으로 데이터 분석 결과를 API로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트는 항상 최신 데이터를 조회할 수 있습니다.분석 결과 제공 엔드포인트: 데이터 분석 작업을 자동화하고, 필요한 통계 정보를 API 요청에 따라 반환하는 구조를 구현합니다.실습: 데이터 분석 결과를 반환하는 엔드포인트 구현1. 기본 분석 API 엔드포인트 구현먼저 데이터를 간단하게 분석하고 그 결과를 반환하는 /summa..

데이터 처리와 Pandas 연동강의 목표:FastAPI와 Pandas를 연동하여 데이터를 처리하는 방법을 이해한다.수집된 데이터를 Pandas로 처리하여 변환하는 /process_data 엔드포인트를 구현한다. 강의 세부 내용:1. Pandas와 FastAPI 연동 개념Pandas: Python의 대표적인 데이터 분석 라이브러리로, 데이터 처리 및 변환에 최적화되어 있습니다. 테이블 형태의 데이터를 다루고, 데이터 정리, 변환, 필터링 등 다양한 기능을 제공합니다.FastAPI와 Pandas의 연동: 수집된 데이터를 FastAPI에서 받아 Pandas로 처리하여 통계나 데이터를 변환한 후 클라이언트에 반환하는 구조를 학습합니다.2. Pandas 기본 기능 소개Pandas의 주요 객체:DataFrame: ..

데이터 수집 API 구현강의 목표:FastAPI를 사용하여 데이터를 수집하는 방법을 이해한다.데이터 입력 엔드포인트(/data_input)를 구현하여 API로 데이터를 전송받고 저장하는 방법을 배운다. 강의 세부 내용:1. 데이터 수집 API의 기본 개념API를 통한 데이터 수집: 클라이언트로부터 데이터를 수집하고 이를 서버에서 처리하는 방법을 학습.FastAPI에서는 POST 요청을 통해 데이터를 받아올 수 있으며, 이를 JSON 또는 다른 형식으로 처리할 수 있습니다.2. FastAPI에서 데이터 전송 및 수신HTTP 메서드: FastAPI에서는 GET, POST, PUT, DELETE 등의 HTTP 메서드를 사용하여 다양한 형태의 요청을 처리합니다.POST 요청: 데이터를 서버에 보내기 위해 사용됩..