실버를 위한 프로그램

Git의 Staging Area가 필요한 이유

Git의 Staging Area가 필요한 이유Git을 사용하다 보면 Staging Area(혹은 Index)라는 개념이 등장합니다. 이는 작업 디렉터리(Working Directory)와 저장소(Repository) 사이의 중간 단계입니다. 그렇다면 왜 굳이 중간 단계를 거쳐야 할까요? Staging Area가 필요한 이유를 아래와 같이 정리할 수 있습니다.1. 커밋을 체계적으로 구성할 수 있음Staging Area를 사용하면 변경 사항을 한 번에 커밋하는 것이 아니라, 선택적으로 커밋할 수 있습니다.즉, git add 명령어를 사용해 필요한 파일만 스테이징 할 수 있어 커밋을 보다 논리적으로 구성할 수 있습니다.예시git add file1.py # file1.py만 스테이징git add file2.p..

GitHub에서 커밋에 "Verified" 배지가 표시되는 이유

GitHub에서 커밋에 "Verified" 배지가 표시되는 이유는 해당 커밋이 GPG(GNU Privacy Guard) 키 또는 SSH 키를 사용하여 서명되었기 때문입니다.🔹 "Verified" 배지 의미해당 커밋이 GPG 또는 SSH 키를 사용해 디지털 서명(digital signature) 되었다는 뜻입니다.커밋 작성자의 GitHub 계정이 인증된 사용자임을 보장합니다.다른 사람이 해당 계정을 사칭하여 커밋하지 않았다는 것을 확인할 수 있습니다.🔹 "Verified"와 "Unverified" 차이상태 설명✅ VerifiedGPG/SSH 키로 서명되었으며, GitHub에서 신뢰할 수 있는 서명으로 확인됨⚠️ UnverifiedGPG/SSH 서명이 없거나, GitHub에서 신뢰할 수 없는 키로 서명됨..

Lambda 함수 (익명 함수)란?

Lambda 함수 (익명 함수)란?lambda 함수는 이름 없이 사용하는 작은 익명 함수입니다. 주로 한 줄짜리 간단한 함수를 만들 때 사용되며, def 키워드를 사용하는 일반 함수보다 짧고 간결한 코드 작성이 가능합니다.1. 기본 문법lambda 매개변수: 표현식lambda 키워드를 사용하여 익명 함수를 정의합니다.매개변수를 지정할 수 있으며, 여러 개도 가능합니다.: 이후의 표현식이 함수의 결과값을 반환합니다.return 문을 사용하지 않아도 자동으로 결과를 반환합니다.2. lambda 함수 vs 일반 함수(1) 일반 함수 사용def add(x, y): return x + yprint(add(3, 5)) # 출력: 8(2) lambda 함수 사용add_lambda = lambda x, y: x..

코드 비교: sort 관련 코드📌 첫 번째 방법 (sort() 사용)fruits = ["apple", "banana", "cherry"]fruits.sort(key=len)print(fruits)✅ 출력:['apple', 'banana', 'cherry']📌 두 번째 방법 (sorted() 사용 + lambda)words = ["apple", "banana", "cherry"]sorted_words = sorted(words, key=lambda x: len(x))print(sorted_words)✅ 출력:['apple', 'banana', 'cherry']1. sort() vs sorted() 차이점sort() 사용 sorted() 사용동작 방식리스트 자체를 정렬 (in-place)새로운 정렬된 리..

코드 분석다음 코드는 변수를 그대로 출력한 결과와 print() 함수에 담아서 출력한 것을 비교한 것입니다. 🔹 두 코드의 차이점 분석각각의 실행 결과에서 출력 형식의 차이가 발생합니다.✅ 1. 첫 번째 코드 (now만 실행)now🔍 출력 결과:datetime.datetime(2025, 3, 8, 5, 36, 34, 715143, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(seconds=32400)))🔎 설명:이 방식은 변수를 직접 실행한 경우의 출력 형식입니다.Google Colab이나 Jupyter Notebook에서는 마지막 줄에 변수를 놓으면 객체의 기본 표현(Representation, repr)을 출력합니다.datetime.datetime 객체의 raw..

📌 [1, 2] vs [1 2] 차이점NumPy 배열을 출력할 때, 대괄호([]) 안에서 쉼표(,)가 있는 경우와 없는 경우의 차이는 다음과 같습니다.✅ [1, 2] → 파이썬 리스트 (list)arr_list = [1, 2]print(arr_list) # [1, 2]print(type(arr_list)) # 쉼표(,)가 있는 경우 → 파이썬 리스트출력 형식: [1, 2]요소 구분: 쉼표(,)를 사용하여 요소를 나열연산 방식: 파이썬 기본 리스트 연산 (속도가 느림)✅ [1 2] → NumPy 배열 (numpy.ndarray)import numpy as nparr_numpy = np.array([1, 2])print(arr_numpy) # [1 2]print(type(arr_numpy)) # 쉼..

✅ 실습 문제 풀이문제 1: NumPy 배열 생성1. 1부터 20까지의 숫자로 구성된 1차원 배열을 생성하세요.2. 위 배열을 4x5의 2차원 배열로 변환하세요.3. 2차원 배열에서 3번째 행을 출력하세요.🔹 풀이 코드import numpy as np# 1. 1부터 20까지의 숫자로 구성된 1차원 배열 생성arr1 = np.arange(1, 21)print("1차원 배열:\n", arr1)# 2. 4x5의 2차원 배열로 변환arr2d = arr1.reshape(4, 5)print("\n2차원 배열:\n", arr2d)# 3. 2차원 배열에서 3번째 행 출력 (인덱스는 0부터 시작하므로 arr2d[2])print("\n3번째 행:\n", arr2d[2])문제 2: NumPy 연산1. np.arange(1..

NumPy 소개NumPy(넘파이)는 Numerical Python의 약자로, 파이썬에서 수치 계산을 수행할 때 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히, **다차원 배열(array)**과 선형 대수 연산, 고속 연산을 지원하여 데이터 과학, 머신러닝, 과학 계산 등에 널리 활용됩니다.1. NumPy의 특징✅ 다차원 배열 지원✅ 빠른 연산 속도 (C로 구현되어 있어서 파이썬 리스트보다 훨씬 빠름)✅ 벡터 연산 및 행렬 연산 지원✅ 다양한 수학 및 통계 함수 내장✅ 메모리 효율적인 데이터 처리 가능2. NumPy 설치 및 가져오기NumPy가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해야 합니다.pip install numpy이후 파이썬 코드에서 numpy를 가져올 수 있습니다.import numpy as n..

📌 Google Colab의 화면은 Jupyter Notebook과 JupyterLab 중 어느 쪽에 가까울까?Google Colab의 UI(User Interface)는 Jupyter Notebook과 더 유사하지만, 일부 기능은 JupyterLab과도 비슷합니다.즉, 기본적으로 Jupyter Notebook의 UI를 따르지만, 일부 JupyterLab 기능을 추가한 형태라고 볼 수 있습니다.✅ Google Colab vs. Jupyter Notebook vs. JupyterLab UI 비교기능 Google Colab Jupyter Notebook JupyterLab메인 UI 형태Jupyter Notebook과 유사단순한 셀 기반 UI여러 패널과 창을 지원하는 복잡한 UI파일 탐색기있음 (왼쪽 사이드..

📌 Jupyter Notebook과 JupyterLab의 차이점Jupyter Notebook과 JupyterLab은 모두 Python과 기타 언어를 사용하여 데이터를 분석하고 코드를 실행할 수 있는 웹 기반 인터페이스입니다. 하지만 JupyterLab은 Jupyter Notebook의 업그레이드된 버전으로 더 강력한 기능을 제공합니다. 1️⃣ Jupyter Notebook📌 Jupyter Notebook은 기본적인 인터페이스로, 셀 기반으로 코드를 실행하는 환경입니다.🔹 특징웹 브라우저에서 Python 코드를 실행할 수 있음Markdown 셀을 사용하여 문서와 코드 설명 가능Matplotlib, Pandas 등의 라이브러리와 함께 시각화 가능.ipynb 파일을 사용하여 코드 저장단일 창 UI로 구성..