Category: Python

django

역사적으로 파이썬 개발자는 가상 환경을 구성 virtualenv하거나 사용했습니다 pyenv. 그러나 2017 년에 유명한 Python 개발자 Kenneth Reitz 가 공식적으로 권장되는 Python 패키징 도구 인 Pipenv 를 출시 했습니다 .

$ pip3 install pipenv
$ cd ~/Desktop
$ mkdir django
$ cd django
$ pipenv install django

$ pipenv shell
(django-JmZ1NTQw) $ django-admin startproject test_project .
(django-JmZ1NTQw) $ python manage.py runserver
(django-JmZ1NTQw) $ exit'


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(helloworld) $ git remote add origin https://<USER>@bitbucket.org/<USER>/hello-world.git
(helloworld) $ git push -u origin master
(helloworld) $ git push -u origin +master

vim 설정

$ vi ~/.vimrc

set hlsearch " 검색어 하이라이팅
set nu " 줄번호
set autoindent " 자동 들여쓰기
set scrolloff=2
set wildmode=longest,list
set ts=4 "tag select
set sts=4 "st select
set sw=1 " 스크롤바 너비
set autowrite " 다른 파일로 넘어갈 때 자동 저장
set autoread " 작업 중인 파일 외부에서 변경됬을 경우 자동으로 불러옴
set cindent " C언어 자동 들여쓰기
set bs=eol,start,indent
set history=256
set laststatus=2 " 상태바 표시 항상
"set paste " 붙여넣기 계단현상 없애기
set shiftwidth=4 " 자동 들여쓰기 너비 설정
set showmatch " 일치하는 괄호 하이라이팅
set smartcase " 검색시 대소문자 구별
set smarttab
set smartindent
set softtabstop=4
set tabstop=4
set ruler " 현재 커서 위치 표시
set incsearch
set statusline=\ %<%l:%v\ [%P]%=%a\ %h%m%r\ %F\

" 마지막으로 수정된 곳에 커서를 위치함
au BufReadPost *
\ if line("'\"") > 0 && line("'\"") <= line("$") |
\ exe "norm g`\"" |
\ endif

" 파일 인코딩을 한국어로
if $LANG[0]=='k' && $LANG[1]=='o'
set fileencoding=korea
endif

" 구문 강조 사용
if has("syntax")
 syntax on
endif

__________
https://medium.com/sunhyoups-story/vim-%EC%97%90%EB%94%94%ED%84%B0-%EC%9D%B4%EC%81%98%EA%B2%8C-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0-5b6b8d546017
https://github.com/VundleVim/Vundle.Vim#quick-start
https://nolboo.kim/blog/2016/09/20/vim-plugin-manager-vundle/

docker

Docker
https://subicura.com/2017/01/19/docker-guide-for-beginners-2.html

$ curl -s https://get.docker.com/ | sudo sh

권한 추가

# 현재 접속중인 사용자에게 권한주기
$ sudo usermod -aG docker $USER 

# your-user 사용자에게 권한주기
$ sudo usermod -aG docker your-user 
$ docker version
$ docker ps -a

_______________________

Docker Compose
https://docs.docker.com/compose/install/#upgrading

$ sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.18.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
$ docker-compose --version

_______________________

WordPress

$ mkdir wordpress
$ cd wordpress
$ vim docker-compose.yml
version: '3' services: db: image: mysql:5.7 volumes: - db_data:/var/lib/mysql restart: always environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: somewordpress MYSQL_DATABASE: wordpress MYSQL_USER: wordpress MYSQL_PASSWORD: wordpress wordpress: depends_on: - db image: wordpress:latest ports: - "8000:80" restart: always environment: WORDPRESS_DB_HOST: db:3306 WORDPRESS_DB_USER: wordpress WORDPRESS_DB_PASSWORD: wordpress volumes: db_data:version: '2' services: db: image: mysql:5.7 volumes: - db_data:/var/lib/mysql restart: always environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: wordpress MYSQL_DATABASE: wordpress MYSQL_USER: wordpress MYSQL_PASSWORD: wordpress wordpress: depends_on: - db image: wordpress:latest volumes: - wp_data:/var/www/html ports: - "8000:80" restart: always environment: WORDPRESS_DB_HOST: db:3306 WORDPRESS_DB_PASSWORD: wordpress volumes: db_data: wp_data: 

https://docs.docker.com/compose/wordpress/#shutdown-and-cleanup

$ docker-compose up -d

ip주소:8000 로 접속

At this point, WordPress should be running on port 8000 of your Docker Host, and you can complete the “famous five-minute installation” as a WordPress administrator.

tensorflow

https://www.tensorflow.org/install/install_linux

Nvidia Driver 설치

_______________________

CUDA : (“Compute Unified Device Architecture”, 쿠다)는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다.

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-8-0_8.0.61-1_amd64.deb
$ cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda
$ nvcc NVIDIA Cuda compiler driver
$ nvcc --version

_______________________

cuDNN : CUDA 기반 Deep Neural Network 라이브러리.

cuDNN 을 활용하는 deep learning framework들.  Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, and CNTK. 등

https://developer.nvidia.com/cudnn

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#a-collapse6-8

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
$ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

$ sudo apt-get install libcupti-dev

$ vi ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

_______________________

nvidia docker 설치

$ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu
$ docker exec -it hungry_almeida /bin/bash

# $ apt-get update
# $ apt-get install vim

$ docker restart hungry_almeida
$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow

anaconda 설정

다운로드, 설치

$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

기본설정 enter enter..

$ python -V
$ conda -V
$ conda -h
$ conda upgrade anaconda
$ conda env list
$ conda search python
$ conda create -n hoon python=3.6
$ source activate hoon
$ conda list
$ source deactivate
$ conda remove -n hoon --all
$ conda create -n py362 python=3.6.2
$ source activate py362
$ conda list
$ conda install numpy pandas
$ conda list

$ jupyter notebook

_______________________
설정 파일 생성

 $ jupyter notebook --generate-config

config 파일 수정

# Set ip to ‘*’ to bind on all interfaces (ips) for the public server

c.NotebookApp.ip = ‘*’
c.NotebookApp.open_browser = False

# It is a good idea to set a known, fixed port for server access

c.NotebookApp.port = 8888

 

$ nohup jupyter notebook > /home/hoon/notebook.log &

ps -ef|grep jupyter
kill ????

_______________________
https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html

 

 

더 해보기
– 토큰 입력 대신 password 입력으로 설정 변경
– https 사용하기
– pem key 사용해서 접속하기
– jupyter hub, jupyter lab
– docker로 anaconda 사용하기

git 설정

– github 가입
– git 설치
– git 설치 확인

$ git --version
$ git config --list

– 사용자 설정

$ git config --global user.name "byunghoon"
$ git config --global user.email wwwhihaho@gmail.com

– github repo 만들기

$ echo "# 스터디 시작" >> README.md
$ git init
$ git add README.md
$ git commit -m "first commit"
$ git remote add origin https://github.com/PythonYakShaving/wwwhihaho.git
$ git push -u origin master

– README.md 파일 수정 (vim,  VSCode, 마크다운 사용법)

$ git add README.md
$ git commit -m "second commit"
$ git push -u origin master

– 스터디

 

———————–
http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.ko.html
https://git-scm.com/
https://milooy.wordpress.com/2017/06/21/working-together-with-github-tutorial/

https://www.quora.com/What-is-the-best-Git-cheat-sheet/answer/Kyle-Pennell?srid=3RnGw

더 해보기
– git clone
– git star
– gist

 

잠긴 글: Pivotablejs 사용하기

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