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구름 IDE를 이용한 작전 -3- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 드디어 구름IDE에서 활용하는데 성공을 하였고, 그 내용을 올려 드리고자 합니다. 일단 성공은 성공이기는 한데, 문제는 Free버젼으로 제공되는 성능으로는 너무 큰 한계가 있어서 하는 수 없이 이걸 어떻게 해야 더 잘 써먹을 수 있는지에 대해서 더 생각을 해 보아야 할 듯 합니다. 먼저 19MB씩으로 잘려진 분할파일을 구름 IDE의 서버에 올려 보도록 합니다. 일단 이 작업까지는 그렇게 어렵지 않게 진행이 되었습니다. 그리고 나서 미리미리 만들어 놓은 분할된 파일을 합치기 - join을 할 수 있는 py파일을 만들어 두고서, 이것도 구름 IDE의 서버에 올려 보도록 합니다. 다음으로는 구름 IDE의 터미널에서 python file_Joiner.py라고 입력을 해서 파이썬 스.. 2020. 7. 19.
구름 IDE를 이용한 작전 -2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번 포스팅에서 어떻게 제 데스크톱 상에서 데이터 베이스 파일을 분할하는데 성공했는데, 이런다고 성공이 아니고, 한개로 합치는 과정인 join을 하는 과정이 필요합니다. 그래서 이번 포스팅에서는 합치기를 해서 도로 합쳐 주도록 하고, 이걸 실행이 가능한 것인지 테스트까지 하는 과정을 거쳐야 했습니다. 먼저 위 스크린샷과 같이 일단, 새로운 py파일을 하나 만들어 주도록 합니다. 이렇게 하나 만들어서 분할하는 기능을 하는 것 하나, 그리고 합치는 기능을 하는 것 하나 이렇게 하도록 합니다. 그리고 나서 py파일을 머릿 부분입니다. 역시나 import하기 위한 모듈로는 os모듈이 전부이고, 여기서는 반대로 분할파일들이 있는 폴더를 지정한 다음에, 어떤 파일로 나올지를 결정해야.. 2020. 7. 19.
구름 IDE를 이용한 작전 -1- 안녕하세요? 이제까지 구글 코랩을 이용한 작전의 포스팅에서 간간히 언급이 되었는 구름 IDE라는 것이 있었습니다. 이것도 비슷한 것이기는 하지만, 아무튼 이 구름 IDE라는 것은 일종의 클라우드 IDE라고 해서, 개발자의 컴퓨터에서 직접 구동을 하는 것이 아니라, 서버를 빌려서, 서버안의 일정한 자원을 먹고서 서버 컴퓨터에서 작업을 하도록 하는 것이 특징입니다. 그런데 이제까지 이걸 작업하면서 무엇이 문제인가 하면, 바로 주식의 데이터 베이스 크기가 문제라면 문제였습니다. 일단 구름IDE에서는 20MB까지 업로드할 파일의 용량 제한이 있었습니다. 그래서 이걸 가지고서 기존에는 분활압축을 해서 올린 다음, 리눅스 환경에서 압축해제를 하면 CRC에러가 나와서 답이 없기는 했습니다. 그래서 인터넷에서 자료를 .. 2020. 7. 19.
2라운드의 구글 코랩(google colab)작전 -작전종료- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 짧게나마 이렇게 해서 정말 오랫동안 이어져 왔던 구글 코랩에 관한 작전의 마무리를 짓고, 한번 결론을 내어 보고자 하는 시간을 가져 보고자 합니다. 일단, 결론부터 말하자면 이건 절반의 성공은 성공이라고 할 수 있겠습니다. 우선 구글 코랩에서 제 py파일을 어떻게 진행시키는 데는 성공시킬 수 있었습니다. 우선 이 구글 코랩에서 2종목을 테스트 하는데 걸린 시간이 어느정도 시간인지 알아보기 위해서, 이전에 전체 코스피 리스트의 1/3을 하는데 2일 이상이 걸린 소니 바이오에서 한번 작업을 돌려 봤습니다. 그런데 제 예상과는 다르게, 여기서도 2종목을 계산하는데 시간이 그렇게 걸리지 않은 것으로 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 이게 구글 코랩의 GPU가속으로 해서 36분 걸.. 2020. 7. 18.

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