Python

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 가이드에서는 웹 검색 및 스크래핑 기능에 초점을 맞춘 MCP 서버를 Python으로 구축 방법을 살펴보겠습니다.

HTML을 Markdown으로 변환은 웹 콘텐츠를 대규모 언어 모델(LLM), 문서 시스템, 또는 Hugo와 같은 정적 사이트 생성기로 준비하는 현대 개발 워크플로우에서 기본적인 작업입니다.

개발자들은 종종 의존성 불일치, 도구 버전, 또는 OS 차이로 인해 “works on my machine” 딜레마에 직면합니다. VS Code의 Dev Containers는 이 문제를 우아하게 해결합니다 — 프로젝트에 맞게 구성된 컨테이너화된 환경에서 개발할 수 있도록 해줍니다.

여기에서 SQS 메시지 처리기의 Python Lambda 예제 + API 키 보호 기능이 있는 REST API와 함께 Terraform 스크립트를 사용하여 서버리스 실행을 위해 배포할 수 있습니다.

이 게시물에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 두 가지 방법을 살펴보겠습니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

Word 문서를 Markdown 형식으로 변환하는 것은 기술 작가, 개발자 및 콘텐츠 제작자에게 매우 흔한 작업입니다. 이들은 Markdown을 지원하는 플랫폼(예: GitHub, GitLab, Hugo과 같은 정적 사이트 생성기)으로 콘텐츠를 이동하고자 할 때 이 작업을 수행합니다.

다음은 Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포하는 단계별 튜토리얼의 노트입니다. Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포에 대한 간단한 시작 방법(long polling)과 프로덕션 준비 경로(webhooks)를 Python과 Node.js 예제와 함께 제공합니다.

AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) 는 TypeScript, Python, Java, Go와 같은 익숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 클라우드 인프라를 정의하고 배포할 수 있도록 해주는 프레임워크입니다.
TypeScript, Python, Java 및
Go와 같은 언어를 사용할 수 있습니다.

Apache Airflow은 프로그래밍적으로 워크플로우를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 완전히 파이썬 코드로 작성되어 전통적인, 수동적, 또는 UI 기반 워크플로우 도구보다 유연하고 강력한 대안을 제공합니다.

Python uv (발음: “유비”)는 Rust로 작성된 현대적이고 고성능의 Python 패키지 및 프로젝트 관리 도구입니다. 이 도구는 전통적인 Python 패키지 관리 도구인 pip, pip-tools, virtualenv, pipx, pyenv의 대체 도구로 설계되어 Python 개발 워크플로우를 간소화하고 가속화하는 것을 목표로 합니다.

한 여름의 추운 날, 호주에서는 여름이 아니라 겨울이죠…
AI 모델을 훈련하여 비캡된 콘크리트 강화 철근을 감지하는 것이 급한 필요성을 느꼈습니다…

Python을 사용한 PDF 보고서 생성

Python은 광범위한 라이브러리와 모듈을 통해 전문적인 PDF 보고서를 생성하는 강력한 도구를 제공합니다.

Venv는 가상 환경 관리 명령줄 도구. Anaconda에 비해 훨씬 간단한 도구입니다. 다음은 유용한 venv 명령입니다.

다양한 프로그래밍 언어별로 VS Code 확장 프로그램 설치 통계를 집계해 보았습니다.
가장 인기 있는 것은 파이썬이었고, 그 다음은 C++입니다.