개인 기록 유지 차원에서 정리해봄 Slack은 협업하는 Task내에서 의사소통으로 많이 쓰이는 수단이다. 단순히 유저별 message만 주고 받을 수 있는게 아니라, file upload같은 것도 되고, 더 좋은 것은 Custom Application을 channel내에 설치함으로써 업무내에서 확장할 수 있는 영역이 넓다는 것이다. 실제 사례로 이렇게 사용할 수 있다. git으로 file upload시 CI내에서 자동으로 전체 소스를 다운받아 빌드후 테스트 결과를 channel에 알려주는 용도 업무용 calendar 및 알림 Event API를 활용한 자동화 구현 일단 내가 사용하려던 용도는 실험이 원격으로 진행되는지라, 원격에서 data를 수집한 후, 수집된 data의 summary를 slack에 올려..
팁이라고 하기도 그런데 기억차원에서 남긴다. 데이터가 서버한곳에 모아져 있을 경우, 거기에 저장되어 있는 데이터를 처리하고 싶은 경우가 있다. 보통 가장 쉽게 할 수 있는 방법은 아래와 같이 서버의 데이터를 로컬PC로 다운로드한다. (혹은) Jupyter server가 실행된 PC상으로 업로드를 해서 처리한다. 일텐데, 굳이 이런 다운로드/업로드 과정을 생략하려면, python의 requests library를 사용해서 url로 직접 접속할 수 있게 할 수 있다. 보통은 github같이 공개된 곳에 올리면 해당 dataset의 url에 requests.get를 하고 그 데이터의 text를 pd.read_csv()등을 통해서 처리할 수 있다. 예시는 아래와 같다. import pandas as pd imp..
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