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데이터베이스의 역할과 종류들에 대하여
1. 들어가며 데이터베이스는 쉽게 액세스, 관리 및 업데이트할 수 있는 조직화된 데이터 모음입니다. 데이터베이스의 필요성은 구조화되고 효율적인 방식으로 대량의 데이터를 저장하고 관리할 필요성에서 발생합니다. 다음은 데이터베이스가 필요한 몇 가지 구체적인 이유입니다. 데이터 organization: 데이터베이스는 데이터를 구성하는 구조화된 방법을 제공합니다. 데이터를 별도의 파일에 저장하는 대신 데이터베이스는 모든 관련 데이터를 하나의 중앙 위치에 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 쉽게 찾고 관리할 수 있으며 데이터 중복 또는 불일치의 위험이 줄어듭니다. 데이터 integrity: 데이터베이스는 데이터에 규칙과 제약을 적용하여 데이터 무결성을 보장합니다. 예를 들어, 데이터베이스는 숫자 필드의 숫..
Postgresql + API server 구축에 대하여
1. Introduction PostgreSQL 데이터를 전송하는 API 서버를 생성할 때 프로그래밍 언어와 프레임워크의 선택은 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 다음은 각각의 장점과 단점, 추가 리소스에 대한 참조와 함께 고려해야 할 5가지 옵션입니다. 2. Python 및 Flask: Python은 데이터베이스와의 상호 작용을 광범위하게 지원하는 다재다능하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Flask는 웹 애플리케이션 구축을 위한 사용하기 쉬운 API를 제공하는 인기 있는 Python용 웹 프레임워크입니다. 함께 PostgreSQL 데이터를 전송하는 API 서버를 구축하기 위한 탁월한 옵션을 제공합니다. 이점에는 광범위한 라이브러리 및 확장, 대규모 개발자 커뮤니티 및 PostgreSQL에 대..
스크래핑 프레임워크에 대하여
1. Introduction: 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하기 위한 필수 도구입니다. 그러나 처음부터 웹 스크레이퍼를 구축하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스가 될 수 있습니다. 웹 스크래핑을 보다 쉽고 효율적으로 만들기 위해 여러 스크래핑 프레임워크가 개발되었습니다. 이러한 프레임워크는 사용자가 웹 스크레이퍼를 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다. 이 포스팅은 역사, 기능 및 응용 프로그램을 포함하여 가장 인기 있는 웹 스크래핑 프레임워크에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 2. Scrapy: Scrapy는 Python으로 작성된 인기 있는 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 사용자가 웹 스크레이퍼를 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 일련의 도구와 라이브러리를 ..