이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용해 AWS Glue에 등록된 모든 작업(Job)을 페이지네이션 방식으로 조회하는 방법을 살펴봅니다. 예제 개요 문제 정의: 내 계정에 생성된 AWS Glue Data Catalog의 작업 목록을 boto3 라이브러리를 이용해 페이지 단위로 조회합니다. 해결 접근 방식 및 알고리즘 1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다. 2단계: 이 함수에서 사용할 수 있는 선택적 파라미터는 max_items, page_size, starting_to

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue에 등록된 보안 구성(Security Configuration) 목록을 페이지네이션 방식으로 조회하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.문제 정의과제: Python의 boto3 라이브러리를 활용하여, 본인의 AWS 계정에 생성된 AWS Glue Data Catalog 내 보안 구성 데이터를 페이지네이션으로 순회하며 조회합니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 모듈을 임포트합니다.2단계: 이 함수에는 max

튜플로 이루어진 리스트에서 연속된 요소 간의 특정 열 차이를 구해야 하는 경우가 있습니다. 이럴 때는 리스트를 반복(iteration)하면서 abs 메서드와 append 메서드를 활용하면 간단하게 해결할 수 있습니다.abs 메서드는 값의 절댓값, 즉 양수 값을 반환하며, append 메서드는 리스트에 새로운 요소를 추가하는 역할을 합니다.예제 코드my_list = [(67, 89, 32), (11, 23, 44), (65, 75, 88)] print(리스트 출력 : ) print(my_list) print(K 값이 초기화되었습니

튜플 리스트를 각 튜플이 가진 최대 요소를 기준으로 정렬해야 하는 경우가 있습니다. 이럴 때는 파이썬 내장 함수인 max()를 사용해 가장 큰 값을 반환하는 함수를 먼저 정의하고, 이를 sort() 메서드의 key 인자로 전달하면 됩니다.reverse=True 옵션을 함께 사용하면 최대값이 큰 튜플부터 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.예제 코드def get_max_value(my_val):    return max(my_val) my_list = [(4, 6, 8, 1), (13, 21, 42, 56), (7,

튜플로 구성된 리스트에서 특정 값 K로 나누어 떨어지는 요소들만 포함하는 튜플을 찾아야 하는 경우, 파이썬의 리스트 컴프리헨션(list comprehension)을 활용하면 간결하고 효율적으로 해결할 수 있습니다.아래는 실제 구현 예시입니다.예제my_list = [(45, 90, 135), (71, 92, 26), (2, 67, 98)] print(The list is : ) print(my_list) K = 45 print(The value of K has been initialized to ) print(K) my_resul

Python에서 튜플(tuple)을 리스트(list)로 변환하면서 각 요소 뒤에 특정 문자열을 삽입해야 하는 경우가 있습니다. 이럴 때 리스트 컴프리헨션(list comprehension)을 활용하면 코드 한 줄로 간단하게 처리할 수 있습니다.예제 코드my_tup = (56, 78, 91, 32, 45, 11, 23) print(The tuple is : ) print(my_tup) K = Hi my_result = [elem for sub in my_tup for elem in (sub, K)] print(The tuple

튜플로 구성된 목록에서 모든 요소가 양수인 튜플만 골라내야 하는 경우, 리스트 컴프리헨션(list comprehension)과 내장 함수 all()을 함께 사용하면 간결하고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 예제 코드 my_list = [(56, 43), (-31, 21, 23), (51, -65, 26), (24, 56)] print(The list is : ) print(my_list) my_result = [sub for sub in my_list if all(elem >= 0 for elem in sub)] prin

단일 연결 리스트(singly linked list)가 회문(palindrome)인지 확인해야 하는 경우, 요소를 추가하는 메서드, 특정 노드의 이전 노드를 찾는 메서드, 그리고 회문 여부를 검사하는 메서드를 정의하여 해결할 수 있습니다.아래는 그 구현 예시입니다.예제 코드class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkedList_struct: def __init__(self):

문제 상황: Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 본인 계정에서 생성한 AWS Glue Data Catalog의 특정 테이블 버전 목록을 페이지네이션(페이지 매김) 방식으로 조회하고자 합니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계: 함수의 필수 파라미터는 database_name과 table_name이며, 선택적 파라미터는 max_items, page_size, starting_token입니다.max_items: 반환할 레코드의 총 개수를

단일 연결 리스트(singly linked list)를 순환 연결 리스트(circular linked list)로 변환해야 하는 경우가 있습니다. 이때는 convert_to_circular_list라는 메서드를 정의하여 마지막 노드가 첫 번째 노드를 가리키도록 함으로써 리스트 전체가 원형 구조를 갖도록 만들 수 있습니다.아래 예제를 통해 그 과정을 살펴보겠습니다.예제 코드class Node:     def __init__(self, data):      

문제 상황: Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 본인 계정의 AWS Glue Data Catalog에 생성된 모든 테이블을 페이지네이션(페이지 매김) 방식으로 조회하는 방법을 알아봅니다. 대량의 테이블이 등록된 카탈로그에서 한 번에 모든 결과를 가져오는 대신, 원하는 크기로 나누어 효율적으로 조회할 때 유용한 기법입니다. 문제 해결 접근 방식 및 알고리즘 1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다. 2단계: 함수 매개변수를 이해합니다. database_name은 필수 값이며, m

이진 트리의 중위 순회(inorder traversal)에서 n번째 노드를 찾아야 하는 경우가 있습니다. 이를 위해서는 루트 노드 설정, 왼쪽 또는 오른쪽 자식 노드 추가, 중위 순회 수행 등의 기능을 갖춘 이진 트리 클래스를 먼저 생성해야 합니다. 클래스의 인스턴스를 만들면 이러한 메서드들을 자유롭게 호출하여 사용할 수 있습니다.중위 순회는 왼쪽 서브트리를 먼저 방문하고, 그다음 현재(루트) 노드를 방문한 뒤, 마지막으로 오른쪽 서브트리를 방문하는 순서로 진행됩니다. 이 순서대로 노드를 하나씩 세어가며 n번째에 해당하는 노드를 반

문제 상황: Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 본인 계정에 생성된 AWS Glue Data Catalog의 모든 트리거(Trigger)를 페이지네이션을 통해 조회하고 싶습니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions를 임포트합니다.2단계: 이 함수에는 max_items, page_size, starting_token이라는 선택적 파라미터가 있습니다.max_items: 반환할 레코드의 총 개수를 의미합니다. 사용 가능한 레코드 수가 max_items보다

후위 순회(post-order)와 중위 순회(in-order)의 결과를 입력으로 받아 이진 트리를 구축해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이럴 때 필요한 기능을 담은 클래스를 정의하면 편리합니다. 클래스에는 루트 요소를 설정하는 메서드, 중위 순회를 수행하는 메서드, 후위 순회를 수행하는 메서드를 포함시키고, 인스턴스를 생성하여 실제로 활용할 수 있습니다.아래에서 전체 과정을 예제와 함께 살펴보겠습니다.예제 코드class BinaryTree_struct:    def __init__(self, key=None): &

이진 탐색 트리(Binary Search Tree)에서 가장 작은 요소와 가장 큰 요소를 찾아야 하는 경우, 먼저 이진 트리 클래스를 정의하고 트리에 요소를 추가하는 메서드와 특정 노드를 검색하는 메서드를 함께 구현합니다. 이후 클래스의 인스턴스를 생성하여 이 메서드들을 활용하면 됩니다.핵심 원리는 간단합니다. 이진 탐색 트리에서는 루트에서 왼쪽 자식 노드를 계속 따라 내려가면 최솟값에 도달하고, 오른쪽 자식 노드를 계속 따라 내려가면 최댓값에 도달합니다.아래는 전체 동작 과정을 보여주는 예제입니다.예제 코드class BST_Nod

이 글에서는 AWS 리소스에 저장된 S3 버킷에서 특정 객체의 모든 버전 목록을 조회하는 방법을 알아보겠습니다. 예제 시나리오 S3의 Bucket_1/testfolder 경로에 있는 test.zip 객체의 전체 버전을 나열하는 것이 목표입니다. 문제 정의: Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 S3에서 객체의 모든 버전 목록을 가져옵니다. 문제 해결 접근 방식 1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다. 2단계: bucket_name은 필수 파라미터입니다. 3단계: boto3 라이

문제 상황Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 본인 계정에서 생성한 AWS Glue Data Catalog의 S3 버킷에 저장된 객체 버전(object versions)을 페이지네이션 방식으로 조회하는 방법을 알아보겠습니다.문제 해결 접근 방식1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계: 함수의 파라미터를 이해합니다. bucket_name은 필수 파라미터이며, max_items, page_size, starting_token은 선택적 파라미터입니다.max_items: 반환할 총

스택(Stack)은 가장 나중에 추가된 데이터가 가장 먼저 제거되는 LIFO(Last In, First Out) 방식의 대표적인 자료구조입니다. 파이썬에서 스택을 구현하려면 먼저 스택 클래스를 정의한 뒤 해당 클래스의 인스턴스를 생성하고, 요소를 추가(push)하거나 제거(pop)하는 메서드를 정의한 후, 인스턴스를 통해 이 메서드들을 호출하면 됩니다.아래는 파이썬으로 스택을 직접 구현한 전체 예제 코드입니다.예제 코드class Stack_struct:    def __init__(self):  

파이썬으로 큐(Queue)를 구현하려면 먼저 큐 클래스를 정의하고, 요소를 추가(enqueue)하고 삭제(dequeue)하는 메서드를 작성해야 합니다. 그다음 클래스의 인스턴스를 생성한 뒤, 해당 인스턴스를 통해 메서드를 호출하고 결과를 콘솔에 출력하는 방식으로 동작합니다.큐는 FIFO(First In, First Out) 방식, 즉 가장 먼저 들어온 데이터가 가장 먼저 나가는 선입선출 구조를 따르는 대표적인 자료구조입니다. 아래 예제를 통해 직접 확인해 보겠습니다.예제 코드class Queue_struct:    

어떤 수가 특정 진법(base)으로 표현했을 때 연속된 0을 포함하는지 확인해야 하는 경우가 있습니다. 이를 위해 숫자와 진법을 매개변수로 받는 메서드를 정의하고, 내부적으로 다른 메서드를 호출하여 결과에 따라 Yes 또는 No를 반환하도록 구성할 수 있습니다.아래는 이를 구현한 예제입니다.예제 코드def check_consecutive_zero(N, K):    my_result = convert_to_base(N, K)    if (check_n(my_result)):