스택(stack)을 이용하여 큐(queue)를 구현해야 하는 경우, 하나의 큐 클래스를 정의한 뒤 그 안에 두 개의 스택 인스턴스를 만들어 활용할 수 있습니다. 삽입(enqueue), 삭제(dequeue), 비어 있는지 확인 등 큐의 핵심 연산은 모두 클래스 내부의 메서드 형태로 정의됩니다.동작 원리큐는 FIFO(선입선출) 방식으로 동작하지만, 스택은 LIFO(후입선출) 방식입니다. 따라서 스택 한 개만으로는 큐를 흉내 낼 수 없으며, 두 개의 스택을 조합해야 합니다. 새로운 데이터는 항상 첫 번째 스택(in_val)에 쌓고, 삭제

AWS Glue Data Catalog에 생성된 워크플로(workflow)의 메타데이터를 확인하고 싶다면 Python의 boto3 라이브러리를 활용하면 됩니다. 이 글에서는 boto3의 get_workflow API를 사용해 자신의 계정에 생성된 워크플로의 리소스 메타데이터를 조회하는 방법을 단계별로 살펴봅니다.문제 상황사용자 계정에 생성된 워크플로의 메타데이터(워크플로 이름, 생성일, 마지막 수정일, 실행 상태, 작업 통계 등)를 Python과 boto3 라이브러리를 이용해 가져와야 합니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외

개요AWS 환경에서 ETL 작업을 관리하다 보면 계정에 등록된 모든 크롤러(Crawler) 목록을 한 번에 확인해야 하는 경우가 자주 발생합니다. 이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 존재하는 모든 크롤러의 목록을 조회하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.문제 정의문제: Python에서 boto3 라이브러리를 활용하여 AWS 계정 내 모든 크롤러의 목록을 가져옵니다.해결 접근 방법1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계: 이 함수

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용해 AWS 계정에 등록된 모든 레지스트리(Registry) 목록을 조회하는 방법을 단계별로 살펴봅니다.예제 개요AWS Glue Data Catalog에서 사용 가능한 모든 레지스트리 목록을 가져오는 것이 목표입니다.문제 정의: Python에서 boto3 라이브러리를 활용하여 전체 레지스트리 목록을 조회하는 코드를 작성합니다.문제 해결 접근 방식1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계: 이 함수에는 별도의 입력 파라미터가 필요하지

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 계정에 등록된 모든 스키마(Schema) 목록을 조회하는 방법을 알아봅니다.예제 개요AWS Glue Data Catalog에 존재하는 모든 스키마 목록을 가져오는 것이 목표입니다.문제 정의: Python에서 boto3 라이브러리를 활용해 전체 스키마 목록을 조회합니다.해결 접근 방식1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions의 ClientError를 임포트합니다.2단계: 이 함수는 별도의 파라미터가 필요하지 않습니다.3단계: boto3

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 계정에 등록된 모든 트리거(Trigger) 목록을 가져오는 방법을 단계별로 알아보겠습니다. 개요 AWS Glue Data Catalog에 생성된 트리거 전체 목록을 조회하는 작업을 진행합니다. 문제 정의: boto3 라이브러리를 활용해 계정 내 모든 트리거 목록을 가져옵니다. 문제 해결 접근 방식 1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 모듈을 임포트합니다. 2단계: 이 함수에는 필수 파라미터가 없습니다. 3단계: boto3 라이브러리로 AWS

트리 자료구조에서 리프 노드(leaf node), 즉 자식 노드가 없는 말단 노드의 개수를 세어야 하는 경우가 있습니다. 이를 위해 Tree_structure 클래스를 정의하고, 루트 노드 설정, 자식 노드 추가, 특정 값 검색 등의 메서드를 함께 구현할 수 있습니다.사용자에게는 여러 가지 메뉴 옵션이 제공되며, 사용자가 선택한 명령에 따라 트리 요소에 대한 해당 연산이 수행됩니다.예제 코드class Tree_structure: def __init__(self, data=None): self.key = data

트리(Tree) 자료구조에서 리프 노드가 아닌 노드, 즉 비-리프 노드(내부 노드)의 개수를 구해야 하는 경우가 있습니다. 이 글에서는 Tree_structure 클래스를 정의하고, 루트 값을 설정하는 메서드와 다른 값을 추가하는 메서드를 구현한 뒤, 사용자가 선택할 수 있는 여러 메뉴 옵션을 제공하여 선택에 따라 트리 요소에 대한 연산을 수행하는 방법을 소개합니다.예제 코드class Tree_structure: def __init__(self, data=None): self.key = data

트리(Tree) 자료구조에 저장된 모든 노드의 값을 더한 합계를 구해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이 글에서는 파이썬으로 트리 구조를 직접 만들고, 재귀 호출을 통해 모든 노드의 합을 계산하는 방법을 단계별로 살펴봅니다.여기서는 Tree_structure라는 클래스를 정의하고, 루트 값 설정, 자식 노드 추가, 특정 값 검색, 전체 노드 합계 계산 등의 메서드를 구현합니다. 또한 사용자가 메뉴에서 원하는 작업을 선택하면 그에 맞는 연산이 트리에 수행되는 대화형 프로그램 형태로 작성했습니다.예제 코드class Tree_structu

튜플로 이루어진 리스트에서 양방향(bidirectional) 쌍, 즉 (a, b)와 (b, a)처럼 요소 순서만 서로 뒤바뀐 튜플 조합의 개수를 세야 하는 경우가 있습니다.이런 개수를 계산하려면 중첩 반복문으로 리스트의 모든 튜플 조합을 비교한 뒤, 한 튜플의 첫 번째 요소가 다른 튜플의 두 번째 요소와 일치하고 그 반대도 성립하는지 AND 연산으로 동시에 검사하면 됩니다.예제 코드my_list = [(45, 67), (11, 23), (67, 45), (23, 11), (0, 9), (67, 45)] print(리스트 :); p

튜플로 구성된 리스트에서 각 값(키)이 몇 번 등장하는지, 즉 고유 키의 개수를 구해야 하는 경우가 있습니다. 이때는 리스트를 반복(iteration)하면서 각 요소의 등장 횟수를 하나씩 세어 가면 됩니다.구현 방법파이썬의 collections 모듈에서 제공하는 defaultdict를 활용하면 별도의 초기화 없이도 손쉽게 카운트를 누적할 수 있습니다.예제 코드import collections my_result = collections.defaultdict(int) my_list = [[(Hello, Hey)], [(Jane, Wi

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 활용하여 AWS 계정에 등록된 모든 워크플로(Workflow) 목록을 조회하는 방법을 알아보겠습니다. 예제 개요 문제 정의: AWS Glue Data Catalog에 존재하는 전체 워크플로 목록을 가져와야 합니다. 이를 위해 Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 서비스에 접근하고, 워크플로 리스트를 반환받는 함수를 작성합니다. 해결 접근 방식 및 알고리즘 1단계: 예외 처리를 위해 boto3 모듈과 botocore.exceptions의 ClientErr

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 계정에 등록된 작업(Job)의 북마크(bookmark)를 초기화(재설정)하는 방법을 알아보겠습니다.예제 시나리오AWS Glue Data Catalog에 등록된 작업의 북마크를 초기화하는 것이 목표입니다.문제 정의: Python에서 boto3 라이브러리를 활용해 특정 작업의 북마크를 재설정합니다.문제 해결 접근 방식1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions를 임포트합니다.2단계: 함수의 매개변수로 job_name(작업 이름)을 받습니다.

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그(Data Catalog)에서 크롤러(Crawler)를 시작하는 방법을 단계별로 살펴봅니다.문제 정의Python에서 boto3 라이브러리를 활용해 AWS Glue 크롤러를 시작하는 코드를 작성하는 것이 목표입니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계: 함수의 매개변수로 crawler_name(크롤러 이름)을 전달받습니다.3단계: boto3 라이브러리를 사용하여

이 글에서는 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 크롤러의 스케줄러를 중지하는 방법을 알아봅니다.예제 개요AWS Glue 데이터 카탈로그에서 실행 중인 크롤러의 스케줄러를 중지하는 것이 목표입니다.문제 정의: Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 크롤러의 스케줄러를 중지합니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 모듈을 임포트합니다.2단계: 이 함수에는 crawler_name(크롤러 이름)이 필수 파라미터로 필요합니다.3단계: boto3 라이브러리를 사용해 AWS 세션

이 글에서는 AWS Glue Data Catalog에 등록된 크롤러의 스케줄러를 시작하는 방법을 알아보겠습니다. Python의 boto3 라이브러리를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 크롤러 일정을 손쉽게 관리할 수 있습니다.문제 상황AWS Glue Data Catalog에 존재하는 크롤러의 스케줄러를 시작해야 하는 상황을 가정해 보겠습니다. Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 크롤러의 스케줄러를 시작하는 것이 목표입니다.해결 접근 방식1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계

개요이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용해 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 트리거를 시작하는 방법을 알아봅니다.AWS Glue의 트리거(Trigger)는 크롤러나 작업(Job)을 특정 일정 또는 조건에 따라 자동으로 실행하도록 제어하는 기능입니다. 일반적으로는 예약된 스케줄에 따라 동작하지만, boto3의 start_trigger API를 호출하면 스케줄과 무관하게 트리거를 즉시 구동할 수 있습니다.문제 정의boto3 라이브러리를 사용하여 지정한 이름의 트리거를 시작합니다.문제 해결 접근 방식1단계: bo

AWS Glue에서 트리거(Trigger)는 크롤러나 작업(Job)을 특정 조건에 따라 자동으로 시작하도록 예약하거나 연결하는 기능입니다. 이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용해 AWS Glue 데이터 카탈로그(Data Catalog)에서 실행 중인 트리거를 중지하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.문제 정의boto3 라이브러리를 활용하여 지정한 이름의 AWS Glue 트리거를 중지하는 함수를 작성합니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions 모듈을 임포

이 글에서는 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Data Catalog에서 워크플로(Workflow)를 시작하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.문제 정의과제: Python의 boto3 라이브러리를 활용하여 AWS Glue 워크플로를 실행합니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore 예외 모듈을 임포트합니다.2단계: 함수의 매개변수로 workflow_name(워크플로 이름)을 받습니다.3단계: boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. 기본 프로필에 region_

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용해 AWS 계정에서 실행 중인 워크플로(workflow)를 중지하는 방법을 알아봅니다.문제 정의Python에서 boto3 라이브러리를 활용하여 AWS Glue의 특정 워크플로 실행을 중지하는 것이 목표입니다.해결 접근 방법1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 클래스를 임포트합니다.2단계: 이 함수에는 workflow_name(워크플로 이름)과 run_id(실행 ID) 두 가지 필수 파라미터가 필요합니다.3단계: boto3 라이브러리를 사용해 AWS 세션을