티스토리

나의 공부 놀이터

검색하기

블로그 홈

나의 공부 놀이터

kbgw2001.tistory.com/m

깽원 님의 블로그입니다.

구독자: 2

방명록 방문하기

주요 글 목록

OSError: Could not find library geos_c or load any of its variants ['libgeos_c.so.1', 'libgeos_c.so'] 해결 방법은 간단 !! sudo apt-get install libgeos-dev 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 10.
error 'gpu-architecture’ deep-high-resolution-net.pytorch git keypoint detection을 위해서 빌드를 하던 중에 다음과 같은 error 가 발생했습니다.에러 내용 : nvcc fatal : Value 'sm_35' is not defined for option 'gpu-architecture’ 해당 error 발생하는 원인은 NVIDIA의 CUDA 컴파일러인 nvcc가 컴파일할 때 지정된 GPU 아키텍처가 지원되지 않아서 발생하는 문제# 현재 nvcc에서 사용가능한 컴파일러 리스트 출력nvcc --list-gpu-arch# 해당 위치로 이동cd ./deep-high-resolution-net.pytorch/lib/nms/# nms 안에 setup_linux.py 내용 일부를 수정해야됨# .. 공감수 1 댓글수 4 2024. 10. 10.
WSI-VQA: Interpreting Whole Slide Images by Generative Visual Question Answering Preview논문에서는 whole slide image 암 진단 및 예후 예측에 많이 활용되고 있는 분야라고 설명을 하고 있습니다. 병리학자들이 Whole Slide Image(WSI)로부터, 정확하고 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻기 위해서는 많은 경험과 노력이 필요하며, WSI의 거대한 크기와 이질적인 특징들은 병리학적 판독 과정에 시간적인 소모가 많이 소요됩니다. 본에서는 Visual Question Answering(VQA) 방법을 통해 WSI를 해석하는 새로운 프레임워크인 WSI level의 VQA를 제안한다고 합니다. WSI-VQA는 다양한 종류의 WSI level에 대한 질문을하고 응답을 받는 형태로 병리학자들이 인간 - 기계의 상호 작용을 통해서 등급을 분류한다던가 생존 예측을 한다던가 종.. 공감수 5 댓글수 7 2024. 9. 18.
ADAS(Advanced Driver Assistance System) 자율 주행을 보조하기 위한 여러 시스템들을 있는데, 그중 ADAS에 대해서 간략하게 알아 보겠습니다. ADAS는 특정한 기능이 아니라, 운전자가 안전하고 편리하게 주행할 수 있도록 도와주는 시스템입니다.운전자를 도와서 사고를 미연에 방지하고 운전의 편리함을 제공하는 첨단 기술입니다. ADAS Camera는 FCW , PCW, LDWS등 과 같은 시스템들이 있고 이 외에도 많은 시스템들이 있습니다.FCW , PCW, LDWS에 대해서 간략하게 알아보겠습니다.FCW(Forward Collision Warning) : 전방충돌경고 시스템PCW(Pedestrian Collision Warning): 보행자충돌경고 시스템LDWS(Lane Departure Warning System): 차선 유지 보조 시스템 A.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 6. 1.
DMS(Drive Monitoring System) 자율주행에 보조 시스템은 차에 달려있는 여러 센서와 카메라들을 사용합니다. ADAS와 같이 주행을 보조하고 차량이 차선 이탈을 할 경우, 이를 알려줘 사고를 방지하거나 인-캐빈 모니터를 사용해서 탑승자와 반려동물에 대한 모니터링 및 차량에 실내 상태를 모니터링 할 수도 있습니다. 후방 카메라로 주차를 하는데 도움을 준다거나 AroundView Monitoring을 통해서 차량의 사각지대를 볼 수 있게 해주거나 DMS와 같이 졸음 전방 미주시와 같이 운전 자의 상태를 확인해 경고를 해주는 시스템도 존재합니다. 이번에는 DMS를 간단하게 알아보려고 합니다. DMS란 감지 기술과 분석을 사용해서 머리와 몸의 자세 눈의 상태, 주의력 졸음, 감정 및 장애를 모니터링하는 창량내에 존재하는 시스템을 의미합니다. D.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 5. 16.
[간단리뷰]Unet++ Unet++의 구조적인 특징을 논문에서는 Unet의 구조에서 Nested된 구조를 가지고 있고, 의료 영상을 조금더 잘 Segmentation을 하기 위한 목적으로 만들어진 모델이라고 합니다. 우선 위에서 설명한 것과 같이 Unet의 구조에서 Nested된 구조를 가지고 있기 때문에 Unet과 유사한 구조를 가지고 있고, 기존 Unet에 비해서 조금더 깊어지고, 각 layer에서 나온 feature들 간의 loss를 계산한다는 점이 기존 Unet과의 차이 점입니다. Unet++를 이해하기 위해서는 우선 Unet에 대해서 알아야합니다. Unet은 기본적으로 Encoder-Decoder의 구조를 가지고 있습니다. Encoder에서는 down-sampling을 진행하고, decoder 부분에는 Up-.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 11.
퀴즈봇 만들기 - 3 app이라는 folder 안에는 config.py, datanase.py, main.py, models.py 이렇게 4개의 .py파일로 구성되어져 있고, lib에는 telegram.py와 telegram api를 활용하기 위한 .env 파일로 구성되어져 있습니다. 우선 제가 사용한 환경의 requirements.txt입니다. altair==5.2.0 annotated-types==0.6.0 anyio==3.7.1 attrs==23.2.0 bcrypt==4.1.2 blinker==1.7.0 cachetools==5.3.3 certifi==2024.2.2 cffi==1.16.0 charset-normalizer==3.3.2 click==7.1.2 cryptography==3.4.7 defusedxml==0... 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 7.
퀴즈봇 만들기 - 2 텔레그램으로 퀴즈 봇을 만들 예정입니다. 우선, 퀴즈 봇을 만들기 전에 텔레그램으로 봇을 만들어 보겠습니다 !! 텔레그램에 봇을 만들기 위해서 우선 다음과 같은 준비사항들이 필요합니다. 텔래그램 가입 및 설치(스마트폰) 개발 편의를 위해 데스크탑에도 설치 봇파더를 이용해 봇 생성 1.텔래그램 가입 및 설치(스마트폰) 텔래그램 가입은 스마트폰으로 진행하는 것이 가장 수월했습니다 !! 구글 playstore에서 다운 받아 진행해 주시면 됩니다. 2.개발 편의를 위해 데스크탑에도 설치 스마트폰을 사용해서 가입 완료 후 링크에 접속을해서 텔레그램을 데스크탑에 설치해 줍니다! 3. 봇파더를 이용해 봇 생성 설치 및 가입이 완료 됐다면 봇 파더라는 API를 사용할 예정입니다. 봇 파더의 API 링크입니다. 이와 같.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 7.
퀴즈봇 만들기 - 1 환경 setting 하기 !! flake8과 black을 설치를 진행해보겠습니다. flake8은 린터라고 한다고합니다. 린터란 소스코드를 분석하여 의심스럽거나, 에러를 발생하기 쉬운 코드에 표시(flag)를 달아 놓는 것을 말하며, 원래는 C 언어에서 사용하던 용어였으나 지금은 다른 언어에서도 일반적으로 사용된다고 합니다. black은 Formatter 라고 합니다. 코드의 스타일을 강제로 변경을 해주는 역할을 해줍니다. black을 사용하는 이유는 바로 코드의 스타일을 통일하기 위해서 사용을 합니다. 사람 마다 코드 스타일이 다르기 때문에 black을 사용해서 이를 일치 시켜 준다고 합니다. black을 만든 곳이 PSF(Python Software Foundation)라고 하네요 !!(파이썬 제단에서.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 25.
WSL2: nvidia-container-cli mount error, libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown 리눅스 서버에서 docker container를 쓰다가 WSL2 환경에서 사용할 때 위와 같이 libnvidia-ml.so.1라는 파일이 이미 존재란다는 error가 발생하고 docker container를 사용하지 못하는 경우가 발생을 합니다. 해당 error의 문제는 린눅스 서버에서 사용하는 nvidia 그래픽 드라이버의 버전과 WSL2에서 사용하는 nvidia 드라이버 버전이 달라서 생기는 문제입니다. libnvidia-ml.so.1에 걸려있는 링크의 버전이 WSL2에 드라이버 버전과 달라서 생기는 문제 발생한 Error: docker: Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 3. 23.
미들웨어 - 2 미들웨어 - 1에 이어서 작성해 보겠습니다. 미들웨어 - 1에서는 fastapi에 있는 미들 웨어를 사용했는데, 이번에는 미들웨어를 직접 작성해 보겠습니다. main.py 입니다. import time from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.middleware("http") async def add_process_time_header(request: Request, call_next): start_time = time.time() response = await call_next(request) process_time = time.time() - start_time response.headers["X-Process-Time"] = str(pr.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 20.
미들웨어 - 1 WSGI는 파이썬으로 만든 웹 어플리케이션을 웹 서버와 연결하는 프로그램입니다. 이와 마찬가지로 미들웨어는 서버와 애플리케이션 사이를 중계하는 일종의 프로그램으로 이해하시면 됩니다. 다음은 리스트는 클라이언트 웹 서버, CGI, Web Application Server, Web Application을 구분해 보았으니 !! 참고 하시면 됩니다. Client: Firefox, Chrome, Safari, Edge 등(웹 브라우저만 클라이언트인 것은 아닙니다) Web Server: Apache, nginx, IIS 등 CGI: FastCGI, SCGI, WSGI 등 Web Application Server(WAS): Tomcat, Gunicorn, Tornado 등 Web Application: Spring .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 19.
백그라운드 작업 - 2 백그라운드 작업 - 1에 이어서 글을 작성해 보겠습니다. 백그라운드 작업 - 1 오늘은 백그라운드 작업에 대해서 끄적여 보겠습니다 ! API에서 단순히 DB에 대한 CRUD 뿐만아니라 메일을 작성한다 던가, 로그를 작성한 다던가 크롤링을 하거나 머신 러닝과 딥러닝등 다양한 작 kbgw2001.tistory.com 이번 글에서는 백그라운드 작업에 의존성 주입을 적용해 보겠습니다. 우선, 백그라운드 작업에서 의존성 주입을 적용한 예시 main.py 입니다. import uvicorn import time from typing import Optional from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI, Depends, status app = FastAPI() def write.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 13.
백그라운드 작업 - 1 오늘은 백그라운드 작업에 대해서 끄적여 보겠습니다 ! API에서 단순히 DB에 대한 CRUD 뿐만아니라 메일을 작성한다 던가, 로그를 작성한 다던가 크롤링을 하거나 머신 러닝과 딥러닝등 다양한 작업을 수행 할 때가 있습니다. 이런 경우, 시간이 오래 걸리기 때문에 빠르게 응답을 할 수 가 없습니다. 이때, 사용가능한 가장 쉬운 작업이 백그라운드 작업입니다. 백그라운드 작업을 하기 위해서 멀티프로세싱을 하거나 python에서는 서브 프레세스 모듈을 사용하게 됩니다. 다만, FastAPI에서는 백그라운드 작업을 하기 위해서 BackgroundTasks라는 것을 사용해서 간단하게 구현할 수 있습니다. 백그라운드에 대한 작업을 수행하기 위한 매우 간단 main.py 코드입니다. import uvicorn imp.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 3. 5.
[drm:nv_drm_master_set [nvidia_drm]] *ERROR* [nvidia-drm] [GPU ID 0x00000100] Failed to grab modeset ownership sudo dmesg 명령어를 통해서 이와 같은 error가 나타난다면 다음과 같이 해결할 수 있다고 합니다. sudo dmesg 발생한 error [drm:nv_drm_master_set [nvidia_drm]] *ERROR* [nvidia-drm] [GPU ID 0x00000100] Failed to grab modeset ownership 해당 명령어를 실행해서 나타나는 3개의 파일에 있는 nvidia-drm modeset=1 파일들을 주석처리하면 위와 같은 error들을 해결 할 수 있다고 합니다. grep --include=*.conf -rnw ‘/’ -e “nvidia-drm” 2>/dev/null 위 명령어 실행 결과 아래과 같은 결과가 나왔다면, 각 파일들에 위치로가서 " nvidia-drm.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 4.
인증 웹 서비스들의 가장 대표적인 기능 중 하나인 인증입니다. 정말 다양한 웹 인증 방식이 존재하고 이름도 비슷해 보이입니다. OAuth, OAuth2, OpenID, OpenID Connect 등 똑같이 생겼지만 사실 다른 방식들입니다. 웹 인증 방법은 지금도 바뀌고 있습니다. 간단하게 철저히 서버 사이드 개발자 입장에서 그 역사를 간단히 훑겠습니다. 읽지 않고 다음으로 넘어가셔도 괜찮습니다 초창기에는 Form에 아이디와 비밀번호를 입력 받아 서버에 전송을 했습니다. 당연하게도 패킷을 살펴보면 그 내용이 전부 보였고 심각한 보안 이슈였습니다. 물론, SSL(TSL)을 추가한 HTTPS가 퍼져 지금은 그렇지 않습니다. SSL은 패킷을 암호화 하기 때문에 공격자는 내용을 볼 수 없습니다. 그러니 HTTPS를 사.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 27.
의존성 주입 - 2 의존성 주입 - 1에서와 같이 작성된 func_params가 반환하는 것은 dict 형태의 데이터 타입니다. 따라서 q["q"]에 대해서는 접근이 되지만 q.q는 접근이 되지 않습니다. 값에 조금 더 편하게 접근을 하기 위해서 class 형태로 값을 저장해서 접근하는 방법이 있습니다. 의존성 주입 - 1 의존성 주입은 코드의 재사용성을 높여주고, 반환하는 객체의 사용을 쉽게한다는 장점이 있습니다. 반환하는 객체의 사용을 쉽게하는 것은 객체가 생성이 되는 과정은 관심이 없고, 그냥 사용 kbgw2001.tistory.com 클레스로 접근하는 형태의 main.py는 코드는 다음과 같습니다. import uvicorn from typing import Optional from fastapi import Fas.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 18.
Failed to initialize NVML: Unknown Error 처음에 GPU로 도커 컨테이너를 시작하면 제대로 작동하고 도커에 모든 GPU가 표시됩니다. 그런데 사용한지 몇 시간이 지나면 Docker에서 GPU를 사용할 수 없게 됩니다. nvidia-smi "Failed to initialize NVML: Unknown Error" nvidia-smi 명령어 사용시 다음과 같이 Failed to initialize NVML: Unknown Error가 발생합니다. 하지만 호스트 컴퓨터에는 nvidia-smi가 있는 GPU가 모두 표시가 잘 됩니다!! 이런 경우에 해결 방법은 다음과 같습니다. 1. 호스트 컴퓨터에소 daemon을 reload합니다. sudo systemctl daemon-reload 2. daemon.json 파일 setting sudo nano /.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 18.
의존성 주입 - 1 의존성 주입은 코드의 재사용성을 높여주고, 반환하는 객체의 사용을 쉽게한다는 장점이 있습니다. 반환하는 객체의 사용을 쉽게하는 것은 객체가 생성이 되는 과정은 관심이 없고, 그냥 사용만 하고 싶을 때 유용합니다. 아래 main.py로 코드를 작성해 봅시다. import uvicorn from typing import Any, Optional, Dict from fastapi import FastAPI, Depends app = FastAPI() items = ({"name":"Foo"}, {"name":"Bar"}, {"name":"Baz"}) # 홈페이지의 모든 글을 보는 것이 아닌 일부만 볼때, 10개 보기 20개 보기 등등 # q: 키워드 검색 async def func_params( q: Opti.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 15.
에러처리 어떤 프로그래밍 언어를 사용하던 에러가 발생합니다. try문을 이용하는 것도 한 가지 방법이지만 좋은 방법은 아닙니다. 만약 해당 에러가 발생하는 모든 코드에 대해 try문을 작성해야 하고, 이는 다시 중복 코드 사용으로 이어집니다. 에러 처리를 본격적으로 다루기 전에 에러를 일부러 발생시켜 봅시다. 아래와 같이 main.py를 작성을 해봅시다. import uvicorn from fastapi import FastAPI, HTTPException, status app = FastAPI() users = {0101 1: {"name": "Fast"}, 2: {"name": "Campus"}, 3: {"name": "API"}, } @app.get("/users/{user_id}") async def ge.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 15.
파일처리-2 파일처리-1에서처럼 하면 파일의 형식을 알 수 없습니다. 파일처리 - 1 아래 library가 설치가 되어져 있지 않다면 설치해주세요 ! $ pip install python-multipart 파일 처리를 하기 위한 main.py를 다음과 같이 작성해 봅시다! import uvicorn from fastapi import FastAPI, File app = FastAPI() @app kbgw2001.tistory.com 그래서 따로 파일 형식에 대해서 알 수 있도록 FastAPI에서 제공하는 방법이 있습니다. 바로 UploadFile을 이용하는 것입니다. 다음과 같이 main.py를 작성해 봅시다. #UploadFile 이용하기 import uvicorn from tempfile import NamedT.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 11.
파일처리 - 1 아래 library가 설치가 되어져 있지 않다면 설치해주세요 ! $ pip install python-multipart 파일 처리를 하기 위한 main.py를 다음과 같이 작성해 봅시다! import uvicorn from fastapi import FastAPI, File app = FastAPI() @app.post("/file/size") def get_filesize(file: bytes = File(...)): return {"file_size": len(file)} if __name__ == '__main__': uvicorn.run("main:app", reload = True) FastAPI에서의 파일 처리를 하기 위해서는 아래 코드와 같이 File이라는 Class를 import를 해야합니.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 10.
Form 데이터 Form은 HTML 태그 중 하나입니다. 대개 어떤 정보를 입력 받은 "폼"에 대한 컴포넌트를 랜더링 하기 위해서 사용합니다. 그 전에 간단한 정적 파일들을 제공하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. id와 password를 입력 받을 때, form tag를 사용합니다. 보통 웹에서 정적 파일이라 하면 단순 이미지 뿐만 아니라 html, js, css 등을 포함합니다. 브라우저는 서버에 요청을 하고, 정적 파일들을 다운로드 합니다. FastAPI는 API에 특화되어 있지만, 당연히 정적 파일도 지원을 합니다. static 이라는 폴더를 생성한 뒤 생성된 static 폴더 안에 login.html 파일을 생성합니다. Let me in. input 태그에서는 name의 값이 form의 매개변수가 됩니다. imp.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 5.
RDB 연동 - 4 RDB 연동 - 1 RDB 연동 - 1 RDB는 관계형 데이터 베이스의 약어입니다. 전통적으로 많이 사용하는 DBMS입니다. 즉, 데이터 베이스라고 합니다. python에서 DB 즉, 데이터 베이스를 다루기 위해서는 ORM(Object Relation Mapper)라는 것 kbgw2001.tistory.com RDB 연동 - 2 RDB 연동 - 2 RDB 연동 - 1 (tistory.com) RDB 연동 - 1 RDB는 관계형 데이터 베이스의 약어입니다. 전통적으로 많이 사용하는 DBMS입니다. 즉, 데이터 베이스라고 합니다. python에서 DB 즉, 데이터 베이스를 다루기 위해 kbgw2001.tistory.com RDB 연동 - 3 RDB 연동 - 3 RDB 연동 - 1 RDB 연동 - 1 RDB는.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 4.
RDB 연동 - 3 RDB 연동 - 1 RDB 연동 - 1 RDB는 관계형 데이터 베이스의 약어입니다. 전통적으로 많이 사용하는 DBMS입니다. 즉, 데이터 베이스라고 합니다. python에서 DB 즉, 데이터 베이스를 다루기 위해서는 ORM(Object Relation Mapper)라는 것 kbgw2001.tistory.com RDB 연동 - 2 RDB 연동 - 2 RDB 연동 - 1 (tistory.com) RDB 연동 - 1 RDB는 관계형 데이터 베이스의 약어입니다. 전통적으로 많이 사용하는 DBMS입니다. 즉, 데이터 베이스라고 합니다. python에서 DB 즉, 데이터 베이스를 다루기 위해 kbgw2001.tistory.com 위의 RDB 연동 -1, RDB 연동 -2에 이어서 3번째 글을 작성해 보겠습니다. 우.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 2.
RDB 연동 - 2 RDB 연동 - 1 (tistory.com) RDB 연동 - 1 RDB는 관계형 데이터 베이스의 약어입니다. 전통적으로 많이 사용하는 DBMS입니다. 즉, 데이터 베이스라고 합니다. python에서 DB 즉, 데이터 베이스를 다루기 위해서는 ORM(Object Relation Mapper)라는 것 kbgw2001.tistory.com RDB 연동 - 1에서의 설정을 완료했다면, RDB와 연결할 database.py 코드를 아래와 같이 작성합니다. from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = crea.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 30.
RDB 연동 - 1 RDB는 관계형 데이터 베이스의 약어입니다. 전통적으로 많이 사용하는 DBMS입니다. 즉, 데이터 베이스라고 합니다. python에서 DB 즉, 데이터 베이스를 다루기 위해서는 ORM(Object Relation Mapper)라는 것을 사용하게 됩니다. ORM은 객체와 관계를 매핑해주는 프로그램이라 생각하면 됩니다. ORM 중에서 python에서는 SQLAlchemy를 사용합니다. 파일 구조를 다음과 같이 Setting했습니다. app이라는 폴더에 database.py와 main.py, schemas.py, models.py 4개의 python 스크립트 파일들로 구성되어져 있습니다. app ├── database.py ├── main.py ├── schemas.py └── models.py 각 .py 파.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 29.
헤더, 쿠키 매개변수 헤더/쿠키 매개변수는 앞서 배운 매개변수들과는 다른 점이 있습니다. 이 매개변수를 다루기 위해서는 반드시 Header, Cookie 클래스를 사용해야합니다. 머전 쿠키를 테스트 해보겠습니다. 쿠키 가져오기 위한 코드를 다음과 같이 작성해주세요 !! import uvicorn from fastapi import FastAPI, Cookie app = FastAPI() @app.get("/cookie") def get_cookies(ga: str = Cookie(None)): return {"ga": ga} if __name__ == "__main__": uvicorn.run("main:app", reload = True) 쿠키는 사이트에 정보를 수집하기 위해서 많이 사용하는 프로그램들입니다. 위의 코드에서.. 공감수 1 댓글수 3 2024. 1. 29.
FastAPI 데이터 검증 FastAPI의 장점 중 하나는 데이터의 검증을 자동으로 해준다는 점입니다. 함수를 정의할 때, 각 매개변수가 경로 매개변수인지 아니면 쿼리 매개변수 인지를 명시하지 않았었습니다. 따로 명시하지 않았던 이유는 FastAPI에서 자동으로 인지했기 때문입니다. 하지만, Path(), Query() 함수를 사용하면, 매개변수를 명시적으로 정의 할 수 있고, 다양한 옵션을 추가 할 수 있습니다. Path와 Query는 Params 클래스의 서브 클래스입니다. 아래와 같이 main.py를 작성: import uvicorn from typing import List from fastapi import FastAPI, Query, Path from pydantic import BaseModel, parse_obj_a.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 25.
응답모델 - 2 응답모델1에서는 사용자의 비밀번호를 그대로 보여주는 문제가 있었습니다. 그래서 해당 사용자의 비밀번호를 그대로 보여주는 문제를 해결하기 위한 간단한 방법이 Class를 나누는 것입니다. 다음과 같이 main.py를 작성해 봅시다. import uvicorn from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel, HttpUrl app = FastAPI() class CreateUser(BaseModel): name: str password: str avatar_url: HttpUrl = "https://icotar.com/avatar/fastcampus.png?s=200" class GetUser(BaseModel): name: str avatar_url.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 21.

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.